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Tokyo r hiromatsu

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第16回、TokyoRの発表資料です。

第16回、TokyoRの発表資料です。


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  • 1. ~素人の手による~Rを用いた地理情報分析
    2011/08/27
    TokyoR #16
    Hiroki Matsui
  • 2. 自己紹介
    Hiroki Matsui(RPT,MPH)
    専門:リハビリテーション、臨床疫学・医療経済学
    元理学療法士(リハビリ屋)->現在は研究者と事務屋の間
    Rは趣味程度に利用->現在は、仕事で利用
    Rも地理情報分析も素人
    Twitter:Hiro_macchan
  • 3. 本日のテーマ
    Rによる地理的情報の分析
    でも、僕はRも地理情報分析も素人
    ->タスクを設定してそれを達成し、事例報告でお茶を・・・。
    エンジニアの皆様、専門家の皆様ごめんなさい。
    逆に色々教えて下さい。
  • 4. 本日のテーマ
    タスク
    Rを用いて
    東京都の専門医の地理的分布を
    Google Earth上に描画してみよう!
  • 5. GISで地図を書く
    GIS(Geographic InformationSystem:地理的情報システム)を用いることにより、コンピューター上で、地理的情報を重ね合わせて表示し、情報を得るためのソフトウェア。
    空間統計や、時空間統計などの統計手法についても近年は発達している。
    ->今回は、そういった高度な内容は扱いませんので、また教えて下さい。。。
  • 6. GISで地図を書く
    必要なもの
    白地図情報
    描画の下地になる白地図情報。数値集計の枠組みになったりする。
    地理的情報が付与された統計情報
    統計数値と地理的情報(具体的には緯度経度)がセットになったデータセット
    GISソフト
    色々あって選り取り見取り?今回はRを使ってみよう。
  • 7. GISで地図を書く
    必要なもの
    白地図情報
    描画の下地になる白地図情報。数値集計の枠組みになったりする。
    地理的情報が付与された統計情報
    統計数値と地理的情報(具体的には緯度経度)がセットになったデータセット
    GISソフト
    色々あって選り取り見取り?今回はRを使ってみよう。
  • 8. GISで地図を書く
    白地図情報
    各種白地図情報(国土地理院、国土交通省、ESRI社)
    ファイル形式は様々だが、ESRI社の開発したShapeファイル形式が広く利用されている。
    Google EarthやGoogle Map上に描画する場合もある。
  • 9. GISで地図を書く
    必要なもの
    白地図情報
    描画の下地になる白地図情報。数値集計の枠組みになったりする。
    地理的情報が付与された統計情報
    統計数値と地理的情報(具体的には緯度経度)がセットになったデータセット
    GISソフト
    色々あって選り取り見取り?今回はRを使ってみよう。
  • 10. GISで地図を書く
    地理的情報を付加した統計情報
    住所情報にジオコーディングで、緯度経度情報を付加する必要性
    各種ジオコーダー(Google, Yahoo, 東大CSVアドレスマッチングサービス等)
    R上でもジオコーディングをする手法があるようです。(R-wiki参照)
  • 11. GISで地図を書く
    必要なもの
    白地図情報
    描画の下地になる白地図情報。数値集計の枠組みになったりする。
    地理的情報が付与された統計情報
    統計数値と地理的情報(具体的には緯度経度)がセットになったデータセット
    GISソフト
    色々あって選り取り見取り?今回はRを使ってみよう。
  • 12. GISで地図を書く
    GISソフトとしてのR
    maptoolsというパッケージが有名
    地理的情報をSpatialPoligonという形のデータで格納し、R上で地図への描画などを行う事が出来る。
    他のパッケージは試してないので、比較できませんが結構便利です。
  • 13. maptoolsの紹介
    maptoolsで出来ること
    地理的情報をSpatialPoligonに変換
    ShapeFileなどで記載された白地図情報をSpatialPoligonに変換
    SpatialPoligonファイルの編集
    KMLファイルへの出力
    等々
  • 14. 事例紹介(白地図データ)
    白地図データは、諸般の事情により、国土交通省国土政策局の国土数値情報から取得したJPGISファイルからShapeファイルを作成
    (ESRI社に白地図データをRで使っていい?と聞いたらだめと言われたんで。。。)
  • 15. 事例紹介(ジオコーディング)
    ジオコーディング済みの地理的情報を取得しましょう。
    今回は、東京都における各医療機関の住所情報、及び、所属する専門医数を利用します。
    東京都のHPから取得
    ジオコーディングは、東大地理空間研究所が提供している、CSVアドレスマッチングサービスを利用
  • 16. Rによる実際の処理
    白地図シェープファイルの取り込み
    統計情報の取り込み
    主題図の描画
    KMLファイルへの出力
  • 17. 白地図のShapeFileの取り込み
    library(maptools)
    jpn2<-readShapeSpatial(shapefile,proj4string = CRS("+proj=longlat +datum=WGS84"))
    tokyo<-jpn2[jpn2$KEN=="東京都",]
    plot(tokyo,xlim=xlim,ylim=ylim,axes=T)
  • 18. 統計情報の取り込み
    hospital<-read.csv(byouin,colClasses=c(rep("numeric",55),rep("character",5),rep("numeric",4)),head=T)
    lola<-hospital[,fx:fy]
    sp.hospital<-SpatialPoints(lola,proj4string = CRS("+proj=longlat +datum=WGS84 +units=km"))
    spdf.hospital<-SpatialPointsDataFrame(sp.hospital,data=hospital)
  • 19. 主題図の描画
    #病院の、白地図上での所属を判定
    res_all<-overlay(spdf.hospital,tokyo)
    spdf.hospital@data$location<-as.factor(res_all)
    #各市区町村の別の産婦人科専門医合計人数を計算
    obstgyne<-tapply(spdf.hospital$産婦人科専門医,spdf.hospital$location,sum)
    obst.name<-names(obstgyne)
    obstgyne<-as.data.frame(obstgyne)
    obstgyne$name<-obst.name 
    #SPにマージ
    tokyo@data<-merge.data.frame(tokyo@data,obstgyne,by.x="OBJECTID",by.y="name",all=T)
    tokyo$obstgyne<-ifelse(is.na(tokyo$obstgyne),0,tokyo$obstgyne)
    f.plot<-function(x){
    iro<-brewer.pal(8,"Greens")
    kaisou<-classIntervals(x,n=8,style="kmeans")
    colcode<-findColours(kaisou,iro)  plot(tokyo,col=paste(colcode,80,sep=""),axes=T,xlim=xlim,ylim=ylim)
    }
    f.plot(tokyo$p.obstgyne)
  • 20. 主題図の描画
  • 21. 地図の重ね合わせ
    plot(spdf.hospital,cex=spdf.hospital$産婦人科専門医*0.1,pch = 16, col = "#0000FF70",xlim=xlim,ylim=ylim,add=T)
  • 22. KMLファイルへの出力
    #地図をGoogle Mapとかで使える用に png/kml形式に変換
    library(rgdal)
    opt_exask <- options(example.ask=FALSE)
    tf <- "c:/KML/tokyo"
    SGqk <- GE_SpatialGrid(tokyo)
    png(file=paste(tf, ".png", sep=""), width=SGqk$width, height=SGqk$height,
    bg="transparent")
    par(mar=c(0,0,0,0), xaxs="i", yaxs="i")
    iro<-brewer.pal(8,"Greens")
    kaisou<-classIntervals(tokyo$p.obstgyne,n=8,style="kmeans")
    colcode<-findColours(kaisou,iro)
    plot(tokyo,col=paste(colcode,80,sep=""), xlim=SGqk$xlim, ylim=SGqk$ylim)
    dev.off()
    kmlOverlay(SGqk, paste(tf, ".kml", sep=""), paste(tf, ".png", sep=""))
    参考:R-wiki(http://www.okada.jp.org/RWiki/index.php?GoogleEarth%A4%C8R)
  • 23. GISの医療政策への応用
    患者の医療アクセスの解析
    医療マーケティング
    医療のアウトカムリサーチを行う際の交絡調整に。。
  • 24. 参考資料
    書籍
    地理空間データ分析 (Rで学ぶデータサイエンス 7) (谷村 晋 (著), 金 明哲 (編集) )
    ホームページ
    R-wiki(http://www.okada.jp.org/RWiki/index.php?GoogleEarth%A4%C8R)
    CSVアドレスマッチングサービス(http://newspat.csis.u-tokyo.ac.jp/geocode/)
    国土地理院(http://www.gsi.go.jp/kiban/index.html)
    国土交通省(http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/index.html)
    ESRIジャパン(http://www.esrij.com/)
    参考にさせて頂いたブログ
    http://d.hatena.ne.jp/dichika/touch
    http://d.hatena.ne.jp/isseing333/