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QGISの活用例を見てみよう
- 2. 講座の流れ １．扱うデータの説明 ２． QGIS上でのPythonの利用 – Pythonによるラスターデータの表示・分析 – ３．QGIS上でのRの利用 – QGIS＋Rの利用 – ※巻末には補助資料をつけています。 2
- 3. 講座前の確認 • 本講座で説明するQGISはVer 2.18.19です。 （講習時には新しくなっている可能性がありますが、2.18.XXであれば大きな影響 はないので新しいバージョンで構いません） • OSはWindows8.1 Professionalです。 • 講座用のデータをパソコンにコピーしてください。 「handson」フォルダをCドライブ直下に配置してください。 （ C:handson となるように配置します） 本講座で利用するデータについて ・標高データの出典：国土地理院 基盤地図情報 数値標高モデル DEM10B （https://fgd.gsi.go.jp/download/menu.php） 3
- 6. 1-2 ラスターデータについて ラスターデータは格子状の複数のセルで構成されるデータで、 それぞれのセルに値を入れることができるので、 連続的な値を表現することが可能です。 １ １ １ １ １ ２３ ４ ４ ４ ５ ６ ７ ８ ８ ９ 10 11 12 13 セルの値によって色を割り当てて表現 6
- 7. 1-3 ラスターデータについて 7 その他ラスターデータの特徴 • 位置座標を情報としてもつことができます。（ベクターデータも） • ラスターデータの主な拡張子 JPEG、TIFF、GIF、PNG、BMP などなど・・・ • 不明瞭な境界をもつデータの表現に適しています。 （明確な場合は図形であるベクターデータが用いられます） • ベクターデータに比べて全体のデータサイズが小さく済み、 描画が早いです。（ベースマップの表示に適しています）
- 10. 1-6 基盤地図情報 その他データ 基盤地図情報 ジオイド・モデル 10 各セルにジオイド高を持っています。 ジオイド高とは、地球楕円体から水準面（平均海面）までの高さのことです。 参考：http://www.gsi.go.jp/buturisokuchi/geoid.html ジオイド・モデル
- 12. 2-1 Pythonとは この章では、プログラミング言語のPythonを用いたQGIS操作例 をお見せいたします。 12 • QGISの拡張機能であるプラグインの開発言語で、より多機能で 便利なQGISを利用するには欠かせない言語です。 （ユーザー自身がPythonでプラグインを自作することもできます。） • 他の言語と比較して、扱いやすいプログラミング言語と言われてい ます。 • ArcGIS等の商用のGISでも採用されています。 Pythonとは... ※ライセンスはPSF (Python Software Foundationライセンス)という フリーソフトウェアライセンスでGNU General Public Licenseと互換性のあるライセンスです。
- 14. 2-3 Pythonコンソールの表示 • Pythonを使用するため、コンソールという機能を表示します。 • QGISを起動し、メインメニュー – [プラグイン] – [pythonコン ソール」を選択します。 14
- 15. 2-4 Pythonコンソールの表示 • Pythonコンソールが表示されます。 • 入力エリアにPythonコマンドを打つと出力エリアに結果が出力 されます。 入力エリア 出力エリア 15
- 16. 2-5 モジュールのインポート • QGIS用のモジュールをインポートするため以下を入力します。 import qgis.core 入力エリアに入力後、Enterキーを押す 出力エリアに反映されればOK 16
- 17. 2-6 ラスターデータの読み込み • Pythonコマンドを用いてQGISにラスターデータを認識させます。 base_dir='C:/handson/data/raster' base_dir='C:/handson/data/raster' 本講習用のフォルダを指定します。 rlayer=QgsRasterLayer(base_dir + '/sample.tif') 指定したフォルダを用いて 使用する標高データも変数化しておきます。 QgsRasterLayer()はラスター読み込み用の関数です。 【説明】 配布の標高データ 17 rlayer=QgsRasterLayer(base_dir + '/sample.tif') C:handsonpythonhandson1.py の2・3行目からコピーできます。
- 18. 2-7 データの確認 • きちんと認識されているか以下のコマンドで確認できます。 rlayer.isValid() 認識失敗の場合は“False”を返す 18 認識成功の場合は“True”を返す
- 20. 2-9 Pythonコンソールのエディタ機能 • Pythonコンソールでは、エディタ機能を用いることにより 複数行のソースコードを一括で実行できます。 エディタ表示ボタン スクリプト実行ボタン エディタ 20 handson1.py のコード全体を実行
- 21. 2-10 Pythonによるラスター分析 • 先ほど表示した標高データから傾斜図を作成します。 21 標高データ 傾斜図 （傾斜の緩急を数値化） 傾斜図の作成にはgdalogr:slopeというアルゴリズムを使用します。
- 22. 2-11 傾斜図作成コード • エディタに以下を入力します。 22 import processing base_dir='C:/handson/data/raster' rlayer=QgsRasterLayer(base_dir + '/sample.tif') output_file=base_dir + '/out/slope.tif' parameters = { 'INPUT':rlayer, 'BAND':1, 'COMPUTE_EDGES':0, 'ZEVENBERGEN':1, 'AS_PERCENT':0, 'SCALE':100000, 'OUTPUT':output_file } processing.runalg('gdalogr:slope', parameters) slope_layer=QgsRasterLayer(output_file) QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(slope_layer) C:handsonpython handson2.py にコード記載しています。 コードの内容については 巻末の付録を参照ください。
- 24. 2-13 傾斜方位図の作成・表示 • 傾斜方位図を作成してみます。 24 import processing base_dir='C:/handson/data/raster' rlayer=QgsRasterLayer(base_dir + '/sample.tif') output_file=base_dir + '/out/aspect.tif' parameters = { 'INPUT':rlayer, 'BAND':1, 'COMPUTE_EDGES':0, 'ZEVENBERGEN':1, 'TRIG_ANGLE':0, 'ZERO_FLAT':0, 'OUTPUT':output_file } processing.runalg('gdalogr:aspect', parameters) aspect_layer=QgsRasterLayer(output_file) QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(aspect_layer) 傾斜方位図 （ 斜面の方向を数値化） （ gdalogr:hillshade ） handson3.py にコード記載しています。
- 25. 2-14 陰影図の作成・表示 25 import processing base_dir='C:/handson/data/raster' rlayer=QgsRasterLayer(base_dir + '/sample.tif') output_file=base_dir + '/out/shade.tif' parameters = { 'INPUT':rlayer, 'BAND':1, 'COMPUTE_EDGES':0, 'ZEVENBERGEN':1, 'Z_FACTOR':1.0, 'SCALE':1.0, 'AZIMUTH':315.0, 'ALTITUDE':45.0, 'OUTPUT':output_file } processing.runalg('gdalogr:hillshade', parameters) shade_layer=QgsRasterLayer(output_file) QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(shade_layer) 陰影図 （指定した位置から光を当てた図） （ gdalogr:hillshade ） handson4.py にコード記載しています。 • 陰影図を作成してみます。
- 27. 2-16 アルゴリズムのバッチ処理 27 • Pythonを用いてアルゴリズムのバッチ処理を行います。 import processing base_dir='C:/handson/data/raster/batch' Input_files = [ 'C:/handson/data/raster/batch/634073.tif', 'C:/handson/data/raster/batch/634074.tif', 'C:/handson/data/raster/batch/634075.tif', 'C:/handson/data/raster/batch/634076.tif', 'C:/handson/data/raster/batch/634077.tif', 'C:/handson/data/raster/batch/634170.tif, ] for file in Input_files: output_file=file.replace('/batch/', '/batch/out/shade_') rlayer=QgsRasterLayer(file) parameters = { 'INPUT':rlayer, 'BAND':1, 'COMPUTE_EDGES':0, 'ZEVENBERGEN':1, 'Z_FACTOR':1.0, 'SCALE':1.0, 'AZIMUTH':315.0, 'ALTITUDE':45.0, 'OUTPUT':output_file } processing.runalg('gdalogr:hillshade', parameters) shade_layer=QgsRasterLayer(output_file) QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(shade_layer) for文でリストのファイルを１つずつループ処理 パラメータ（引数） アルゴリズム（gdalogr:hillshade→陰影化） handson5.py にコード記載しています。 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 使用するデータを指定 Pythonに慣れている方は、ファイル・フォルダ操 作のモジュールを用いることで使用するデータ の指定をコンパクトに書くこともできます。 （os、globモジュール等）
- 32. 32 • 自作のRスクリプトを実行することができます。 • [R scripts] – [ツール] – [新しいRスクリプトを作成する] を選択 すると、専用のスクリプトエディタが表示されます。 • コードを入力し、アルゴリズム実行ボタンを押します。 3-2 QGIS+R 自作スクリプトの実行 handson1.rsx にコード記載しています。 例として、頻度分布図を２つのデータで表示できる よう、それぞれ色分けして図を作成するコードを入 力（Rのhist関数を使用） アルゴリズム実行ボタン
- 33. 33 • ダイアログで確認後、結果が表示されます。 3-3 QGIS+R 自作スクリプトの実行 Rでは、頻度分布図（ヒストグラム）以外に、8方位別の平均標高図を作図 できたり、ラスターデータだけでなくベクターデータの解析も行えるなど、 可能なことがたくさんあります。
- 34. ありがとうございました 34
- 36. 付録について ex1. 数値標高モデルのダウンロード・加工 – 本講座で使用した標高データの準備手順 – ex2. Python操作関連項目 – Pythonの規則、傾斜図作成コードの内容説明等 – ex3. R操作関連項目 – マウス操作によるRの使用例 – 36
- 47. ex1-11 数値標高モデルの変換 海域の標高について問われ、「はい」をクリックすると 変換開始メッセージが出るので、OKを押すことで変換が開始され、 変換終了後に終了ダイアログが表示されます。 47
- 49. ex2-1 Pythonの規則 • Pythonの機能の呼び出しは、「関数名（引数1, 引数2, 引数…）」 とするのが通常です。 • Pythonでは基本的な関数はそのまま使えますが、さらに多くの 関数を使えるようにするため、拡張モジュールを読み込ませる ことがあります。 モジュール例： sys、os、qgis.core、processing 49
- 50. ex2-2 Pythonで使用するアルゴリズム • Pythonで使用するアルゴリズムの基本的な呼び出し方は以下の通りです。 50 processing.runalg(‘アルゴリズム名’, 引数1, 引数2, …) processing.runalg(‘gdalogr:slope’,引数1, 引数2 …) となります。 • 使用したいアルゴリズムがgdalogr:slopeだとすると、 • 引数が多くなる場合は、別の変数でリストとしてまとめておくとコードが見 やすくなります。 引数1, 引数2, 引数3 parameters = { 引数1, 引数2, 引数3 } processing.runalg(‘gdalogr:slope’, parameters)
- 52. ex2-4 Pythonによる傾斜図作成 • 本講座でお見せしたPython処理による傾斜図作成のコードの 内容を説明します。 52 標高データ 傾斜図 （傾斜の緩急を数値化） 傾斜図の作成にはgdalogr:slopeというアルゴリズムを使用します。
- 53. ex2-5 傾斜図作成コードの内容説明1 • 傾斜図作成コードは以下です。 53 import processing base_dir='C:/handson/data/raster' rlayer=QgsRasterLayer(base_dir + '/sample.tif') output_file=base_dir + '/out/slope.tif' parameters = { 'INPUT':rlayer, 'BAND':1, 'COMPUTE_EDGES':0, 'ZEVENBERGEN':1, 'AS_PERCENT':0, 'SCALE':100000, 'OUTPUT':output_file } processing.runalg('gdalogr:slope', parameters) slope_layer=QgsRasterLayer(output_file) QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(slope_layer) ① ② C:handsonpython handson2.py にコード記載しています。
- 54. ex2-6 傾斜図作成コードの内容説明2 54 import processing base_dir='C:/handson/data/raster’ rlayer=QgsRasterLayer(base_dir + '/sample.tif') output_file=base_dir + '/out/slope.tif' 【説明】 processingモジュールの読み込み 本講座用フォルダの指定 読み込む元データ（標高データ）の指定 作成ファイルの指定 ①
- 55. ex2-7 傾斜図作成コードの内容説明3 55 parameters = { 'INPUT':rlayer, 'BAND':1, 'COMPUTE_EDGES':0, 'ZEVENBERGEN':1, 'AS_PERCENT':0, 'SCALE':100000, 'OUTPUT':output_file } processing.runalg('gdalogr:slope', parameters) slope_layer=QgsRasterLayer(output_file) QgsMapLayerRegistry.instance().addMapLayer(slope_layer) 【説明】 パラメーター（引数）の指定 ② 傾斜図の作成 傾斜図の表示 傾斜図の読み込み アルゴリズム名 引数
- 57. ex3-1 QGIS+R 使用方法 57 • 使用するコンピュータにRをインストールすることで、 QGISのプロセッシング機能からRを実行できるようになります。 （※Rのインストール、設定等の方法については省略します） • メニュー – [プロセッシング] – [ツールボックス] を選ぶと、 プロセシングツールボックスとRの項目が表示されます。
- 58. ex3-2 QGIS+R 標高値の頻度分布図 58 • 標高データを読み込ませ、[R scripts] – [Raster processing] – [Raster histogram] を選択すると、ダイアログが表示されます。 Layerに標高データが指定されてい ることを確認し、Runをクリック • Rを用いて頻度分布図を作成します。
- 59. 59 • 標高値の頻度分布図が作成されました。 ex3-3 QGIS+R 標高値の頻度分布図 結果の図はコピーしてExcelやWord等に貼り付けることができます。 縦軸： 頻度 横軸：標高値