Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
はじめに       解析手順           データの可視化   おわりに       R による OSM のタグ情報解析と可視化              縫村崇行 (名古屋大学)          OpenStreetMap ワークシ...
はじめに                       解析手順                    データの可視化   おわりに自己紹介            専門:GIS や RS によるヒマラヤの氷河の変動把握            所属...
はじめに                        解析手順                          データの可視化   おわりに自己紹介 (メイン業務以外の活動)   FOSS4G ツール勉強会@名古屋を主催   (第 1 回 ...
はじめに                                解析手順   データの可視化   おわりにR とは       http://cran.r-project.org/             コマンドラインベースで様々な統...
はじめに           解析手順                 データの可視化                              おわりにOpenStreetMap データの構成   基本要素   OSM データは 3 種類の基...
はじめに                    解析手順                      データの可視化              おわりにR の osmar パッケージについて   osmar パッケージを使うと OpenStree...
はじめに                 解析手順             データの可視化              おわりにデータ読み込み    名古屋大学 (136.97◦ E, 35.154◦ N) を中心に、3000 m × 3000 ...
はじめに                  解析手順                      データの可視化                      おわりにosmar オブジェクトのデータ構造   osmar オブジェクトは 3 つのスロ...
はじめに               解析手順               データの可視化             おわりに任意のデータの抽出の例    source タグの値が bing の地物 id をまずリストアップしてから、    id...
はじめに               解析手順               データの可視化               おわりに任意のデータの抽出の例    source タグの値が survey の地物 id をまずリストアップしてから、  ...
130113 os mworkshop_presentation
130113 os mworkshop_presentation
130113 os mworkshop_presentation
130113 os mworkshop_presentation
130113 os mworkshop_presentation
130113 os mworkshop_presentation
130113 os mworkshop_presentation
130113 os mworkshop_presentation
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

130113 os mworkshop_presentation

1,094 views

Published on

Published in: Technology
  • Be the first to comment

130113 os mworkshop_presentation

  1. 1. はじめに 解析手順 データの可視化 おわりに R による OSM のタグ情報解析と可視化 縫村崇行 (名古屋大学) OpenStreetMap ワークショップ#5 (名古屋工業大学 2013/01/13) 1 / 18
  2. 2. はじめに 解析手順 データの可視化 おわりに自己紹介 専門:GIS や RS によるヒマラヤの氷河の変動把握 所属:名大・環境学・雪氷圏変動研究室 (理農館) OSGeo1 財団 日本支部 運営委員主な業務内容 氷河の空間分布 DB 作成 ヒマラヤでフィールド調査 (DGPS) 3D モニターを使ってステレオ写真測量 研究室で GIS や R 言語の指導 1 The Open Source Geospatial Foundation 2 / 18
  3. 3. はじめに 解析手順 データの可視化 おわりに自己紹介 (メイン業務以外の活動) FOSS4G ツール勉強会@名古屋を主催 (第 1 回 2011/12/11、第 2 回 2012/4/14、第 3 回 2012/12/15) FOSS4Ga とは:QGIS、GRASS GIS、GMT や R など、 オープンソースの空間解析ソフトウェア URL:https://sites.google.com/site/foss4gnagoya/ a Free and Open Source Software for Geospatial Nagoya.R (東海地方を中心とした R の勉強会) 名大の言語系の研究者の方が主催 URL:http://corpus-study.info/nagoyar/ 世界各地の都市で同様のイベント (ex. Tokyo.R、Tsukuba,R、London.R) 3 / 18
  4. 4. はじめに 解析手順 データの可視化 おわりにR とは http://cran.r-project.org/ コマンドラインベースで様々な統計解析が可能 多くの追加機能 (パッケージ) が開発されている 今回は拡張機能の osmar パッケージと ggplot2 パッケージを使用。 4 / 18
  5. 5. はじめに 解析手順 データの可視化 おわりにOpenStreetMap データの構成 基本要素 OSM データは 3 種類の基本要素 (Node、Way、Relation) で構成さ れており、それらには様々なタグ情報が付けられている Node Way Relation http://wiki.openstreetmap.org/wiki/JA:Data_Primitives タグ タグとは Key と Value の組み合わせとして付けられている情報。 5 / 18
  6. 6. はじめに 解析手順 データの可視化 おわりにR の osmar パッケージについて osmar パッケージを使うと OpenStreetMap データを ベクター形式のまま R に読み込むことができる。 =⇒ ベクター形式なので様々な空間解析や属性情報 (≃ タグ) 解析 が可能 その他にも"OpenStreetMap"というパッケージがある しかしこちらはラスター形式で読み込むため、属性情報は含まれ ず空間情報解析もできない。背景図の利用としては便利かも。 =⇒ 詳しくは OSM ワークショップ#1 での発表資料を参照下さい http://www.slideshare.net/nuimura/120630-os-mworkshoppresentation 6 / 18
  7. 7. はじめに 解析手順 データの可視化 おわりにデータ読み込み 名古屋大学 (136.97◦ E, 35.154◦ N) を中心に、3000 m × 3000 m の 範囲2 をダウンロードして読み込む場合1 library(osmar)23 nagoya_bb <- center_bbox(136.97, 35.154, 3000, 3000)4 nagoya <- get_osm(nagoya_bb, source=osmsource_api()) nagoya という名前の変数としてデータが読み込まれる 2 厳密にはその範囲に一部でも重なる地物 7 / 18
  8. 8. はじめに 解析手順 データの可視化 おわりにosmar オブジェクトのデータ構造 osmar オブジェクトは 3 つのスロットをもつ nodes attrs: id,lat,lon,user,uid,visible,version,changeset,timestamp tags: id,k,v ways attrs: id,user,uid,visible,version,changeset,timestamp tags: id,k,v refs: id,ref relations attrs: id,user,uid,visible,version,changeset,timestamp tags: id,k,v refs: id,type,ref,role 地物と様々な情報を id で結びつけたリレーショナル DB 8 / 18
  9. 9. はじめに 解析手順 データの可視化 おわりに任意のデータの抽出の例 source タグの値が bing の地物 id をまずリストアップしてから、 id にもとづいて該当地物の抽出1 bing_id <- find(2 nagoya, way(tags(k == "source" & v == "bing")))34 bing_nagoya <- subset(5 nagoya, ids = find_down(nagoya, way(bing_id))) 9 / 18
  10. 10. はじめに 解析手順 データの可視化 おわりに任意のデータの抽出の例 source タグの値が survey の地物 id をまずリストアップしてから、 id にもとづいて該当地物の抽出1 survey_id <- find(2 nagoya, way(tags(k == "source" & v == "survey")))34 survey_nagoya <- subset(5 nagoya, ids = find_down(nagoya, way(survey_id))) 10 / 18

×