第20回GIS学会GRASSハンズオン

GISA第20回研究発表大会 FOSS4G分科会ハンズオンセッション

GRASSハンズオンセッション

GRASSを用いた
衛星・GISデータ処理の基礎

GISA FOSS4G分科会/
OSGeo財団日本支部/農業環境技術研究所
岩崎亘典


はじめに
● 本日のアジェンダ
● GRASSについて
– 特徴や歴史など。日本におけるGRASS
● GRASSの基本的操作
– データ構造について、インポート・エクスポート、
● GRASSを用いた衛星画像分析
– 東日本大震災被災地域（主に福島～宮城）における
浸水域と浸水水田面積の推定


GRASSとは？
● 強力な解析機能を持った、オープンソースのデス
クトップFOSS4Gの代表格
● デスクトップFOSS4Gの代表格
– もうすぐ30歳！
– 現在は最新版が6.4.1。10/11に6.4.2RC
● 強力な解析機能
– ラスタ、ベクタ、画像を問わない
● オープンソース
– GPLで公開

GRASS: 25 28 years of GFOSS

1987
1995
USA
USA
(GRASS 1997,
2.0,
Univ. of 2002 2011/10/12
no Web!)
Hannover, ITC-irst Trento
Germany + Baylor

2010, Markus Neteler


解析機能について
● ラスタ、ベクタ、イメージ、etc...

Geostatistics with GRASS and R-stats
R statistical software is run inside a GRASS session:
R reads and writes data directly from/to GRASS

2010, Markus Neteler


日本におけるGRASS
● 升本先生とベンカ先生
● この二人は外せない
● 大阪市大と（株）オーク
ニーによる国際化
● 現在も文科省の受託プロ
ジェクトでチュートリアル
等を作成中
● 配布したDVDに入っていま
す


GRASSを使う上での基礎知識（１）
● 基本はコマンドラインで行うプログラム
● GUIは有るけど、GUIを使ってコマンドを呼び出し
ている


代表的なコマンド例
コマンド動作内容
d.rast ラスターマップレイヤーを表示、またはオーバーレイ（重ね書き）する。

d.rgb 指定した３つのラスターマップレイヤーを赤色、緑色、青色にそれぞれ対応させ
重ね合わせ表示する。
g.gisenv ユーザーの現在のGRASS変数を出力、または変更する。

g.region 対象とする地域の範囲や分解能を変更したり、標準に戻すなどの管理を行う。

r.contour ラスターマップレイヤーから、指定された高さの等高線マップを作り出す。

r.mapcalc ラスターマップレイヤーの数値演算を行う。

r.univar ラスターマップの非NULLセルから単変量統計を計算する。

v.info ベクトルマップの基本情報を出力する。

v.to.rast GRASSのバイナリーベクトルマップをGRASSのラスターマップへ変換する。

i.composite 指定した３つの画像バンドファイルからカラー合成画像を作る。

i.fft ラスター画像に対して高速フーリエ変換(FFT)を行う。


GRASSを使う上での基礎知識（２）
● 独自データベースを作成し、その中に格納
● 実際はディレクトリ構造で管理
● 標準的なGISデータのファイルは使用可能
– v.in.ogrやr.in.gdalを使ってインポート
– r.externalまたはv.externalで外部ファイルも使用可
● 上位から「GISデータディレクトリ」、「ロケー
ション」、「マップセット」と呼ばれる


データベースの説明
重要！！重要！！
GISデータを格測地系と座標系実際に作業をする実際のデータ
納しておくためを定義単位中を見る機会
のフォルダ異なるものは混 PERMANENTにはほとんど無
特殊な機能は在出来ない！は共通するデータい
無しを格納
後で変更不可各mapsetに個別
データを入れる
（+解析範囲と解像度）
（用途別、形式別等）

GISデータディレクトリロケーションマップセットジオメトリ・属性データ
C:GIS_DATAGRASS localtion1 PERMANENT RASTER data

location2 mapset1 VECTOR data

mapset2 Volume data


引用:国土交通大学(@geo80k氏)作成資料


実習の流れ（１）
● 目標：東北地方太平洋沖地震で発生した津波で、
浸水した水田を特定する
● ロケーションとマップセットの作成
● 一番重要
● データのインポート
● ラスタデータ（LANDSAT）
● ベクタデータ（国土数値情報）
● データ表示の基礎
● ラスタとベクタの表示のしかた


実習の流れ（２）
● NDVI、NDWIの算出
● 津波浸水域と水田域の推定
● 二時期の画像の差分
– MASKの作成、Mapカルキュレータの使用法
● 市町村毎の津波浸水域面積の算出
● ベクタを使ったラスタの統計


使用するデータ（衛星画像）
● LANDSAT 5号（TM）および7号（ETM+）
● 水稲作付け域の推定
– 水田湛水期（TM, 2004年6月）
– 水田収穫期（ETM+, 2001年9月）
● 同じ年の方がいい
● 津波浸水域の推定
– 津波前（ETM+, 2002年4月）
– 津波後（TM, 2011年4月）
● それほど時期が違わない方がいい


今回の分析　～画像の差分～

● 左が津波前、右が津波後の画像
● この二つの画像で違う部分を抽出する
● 二時期の画像の差分を評価


LANDSATデータのダウンロード
● GLOVISもしくはEarthExplorerがおすすめ
● GLOVIS http://glovis.usgs.gov/
● EarthExplorer
http://edcsns17.cr.usgs.gov/NewEarthExplorer/
● 見た目はEarthExplorer、使い勝手はGLOVIS


使用するデータ（国土数値情報）
● 市町村境界線
● 対象は宮城県南部か
ら福島県にかけて


使用するデータ
● C:GIS_DATA以下にあります
● さらにその下のtifとshpフォルダ


使用するGRASSのバージョン
● GRASS 6.4SVN
● 文科省受託プロジェク
ト「FOSS4Gを活用し
た衛星データ活用のた
めのオープンリソース
の開発」の成果品
– http://www.osgeo.j
p/foss4g-mext/
– チュートリアル等も
あります


GRASSの基本操作


GRASSの起動
● GRASS 6.4 SVNをダブルクリック
● 右のような画面が出るはず
● ここで作業を行う
– GISデータディレクトリ
– ロケーション
– マップセット
を規定する


ロケーションの作成
● GISデータディレクトリを
「C:GIS_DATAGRASS」に設定
● ロケーションウィザードをクリック


ロケーションの設定
● ロケーション名は「TOHOKU_UTM54」
● 「地理参照ファイルを選択」をクリック
● 「GIS_DATAtiff....」内のtifを選択
● 出来れば「L5107034_03420110405_B30.TIF」


ロケーションの設定
● 要約が出るので「終了」
をクリック
● メッセージはOKをク
リック
● 作成した
「TOHOKU_UTM54」を
選択、「PERMANENT」
をクリックして「GRASS
の起動」


GRASSの画面の説明
● GRASS GISレイヤーマネージャ
● 表示するデータや処理の選択
● GRASS GIS Map Display
● データの表示


ベクタファイルのインポート
● 「ベクトルデータをインポートします」をクリック
● OGRデータソース名に「shp」の中の
「ana_area.shp」を選択
● 出力するベクトルマップを「ana_area」して実行
● 終了したら閉じる


データの表示
● 「レイヤマネージャのベクターマップレイヤーを
追加」をクリック
● 「入力するベクトルマップ名」で「ana_area」を
選択してOK
● 選択などで何を表示するか決める（areaにする）


データの表示
● このようにデータが表示される
● 四方向矢印で移動、虫眼鏡で拡大・縮小
● コメント矢印で属性表示
– ここで一度終了。ファイル→終了で


新しいマップセットの作成
● 起動画面の「マップセットの作成」をクリック
● 「LANDSAT」と入力。これを選択して起動


ラスタのインポート
● 「ラスタデータのバルクインポート」を選択
● 単独のものインポートする場合はその上
● ソースタイプは「ディレクトリ」
● tiffの中のフォルダを一つ選択
● 最後がB10～50と70を選択して「インポート」
– 時間がかかるけど、お待ち下さい


申し訳ないが、ちょっとした注意！
● 新しいマップセットは本来はGRASSを終了させる
ことなく新しいmapsetを作れます
● が、Windows版では出来ません...
● GIS_LOCKというファイルが作られないため？
● なので、マップセットの作成や変更の際には、一
度GRASSを終了して下さい。
● ごめんなさい・・・。


ラスタデータの表示
● ラスタデータの表示として二つ説明
● 単バンド画像
– 白黒の画像
● RGB合成画像
– R（赤）、G（緑）、B（青）に衛星データのバンド
を仮想的に割り当てるやり方


衛星画像のバンドについて
● 波長毎にデータを記録
している
● LANDSATの場合は右
– その他はチュートリ
アルを参考


単バンドデータの表示
● 「ラスタマップの追加」をクリック
● 「d.rast」で表示するマップを選択
● ここではB40を選択


データの表示
● ベクタデータと同様に表示される
● 移動、拡大、縮小等も同じ


RGB合成バンド
● 「ラスターマップレイヤーの追加」の「RGBレイ
ヤー追加をクリック
● redにB30，greenにB40，blueにB20を設定


RGB合成画像
● カラーで表示される
● これはナチュラルカラーといわれる


LANDSATの場合のカラー合成

● トゥルーカラー：R=band3, G=band2, B=band1
● フォルスカラー：R=band4, G=band3, B=band2
● ナチュラルカラー：R=band3, G=band4, B=band2
● 中間赤外合成：：R=band7, G=band5, B=band3
● サンプルは、チュートリアルで


残りのデータのインポート
● 残りのデータもインポートして下さい。
● 使うのはバンドはB30～B50まで、それだけでOK
● インポートが終了したら、新しく「INDEX」とい
うマップを作成


いまさらですが LANDSATデータの命名規則
● フォルダ
path row
LE71070342002110EDC00
センサー名年 DOY
5号ならLT5 年始めから数えて何日目か

● ファイル
path row row?
● L71107034_03420020420_B10.TIF
センサー名年月日バンド名
5号ならL5

● GLOVIS等からDLするとこれに準拠する


NDVI・NDWIの算出


NDVIとNDWI
● NDVI（正規化植生指数）
● 植物のバイオマスや生育状況を反映
– 1~-1の値を取り、大きいほど植生が多い
band4−band3
NDVI =
band4+band3
NDWI（正規化水指数）
● 地表面の水の状態を反映
– 1~-1の値を取り、大きいほど水分が多い
band3−band5
NDWI =
band3+band5


津波浸水域の評価

● 左が津波前、右が津波後の画像
● この画像からNDWIを算出
● 津波前にNDWIが小さく、津波後に大きい所を浸水域と定義


水田域の評価

● 左が湛水期、右が収穫前の画像
● 湛水期からNDWI、収穫前からNDVIを算出
● 湛水期にNDWIが大きく、収穫前にNDVI大きい所を水田域と
定義


算出する指標
● 水稲作付け域の推定
●
水田湛水期（TM, 2004年6月）：NDWI
●
水田収穫期（ETM+, 2001年9月）：NDVI
● 津波浸水域の推定
●
津波前（ETM+, 2002年4月）：NDWI
●
津波後（TM, 2011年4月）：NDWI


● 「INDEX」というマップセットを新しく作成
● NDVIやNDWIの計算結果を保存するため


MASKとは
● 解析範囲を限定するために使う
● 沿岸の市町村だけを対象とする
● ラスターからしか作れない
● 市町村境界のベクタからラスタを作成
● 上記のラスタから作成


マップタイプの変換
● 「ベクトル→ラスター」をクリック
● 「入力するベクトルマップ名」に
「ana_area@PEARMANENT」
● 「出力するラスターマップ名」に「ana_area」


マップタイプの変換
● 「オプション」タブを選択
● ラスター値のソースを「val」
● ラスター値を「１」
● 変換結果を表示して確認


MASKの作成
● 「ラスタ」→「マスク」をクリック
● 「MASKを使用するためのラスターマップ」に先
ほどの「ana_area」を選択して実行


画面表示を更新
● 画面の更新ボタンをクリック
● 右下に「マスク」と表示されていればOK


異なるマップセットの利用
● 現在のマップセットは「IDNEX」
● 「LANDSAT」のデータも使えるようにしたい
● NDVI等の計算やデータの表示
● 「マップセット作成」をクリック
● 「LANDSAT」をチェック


表示テスト
● 合成カラー表示を行う
● 「LANDSAT」の中のレイヤを選択
● R=B30, G=B40, B=B20
● MASKが設定されているので、限られた範囲だけ
が表示される


NDVI及びNDWIの算出
● NDVIの算出は、「地図と地図の演算」
● MapCalculatorを使う
● 「ラスターマップカルキュレータ」をクリック


NDWIの計算
● 計算式は下の通り
band3−band5
NDWI =
band3+band5
● まず、2004年6月のNDWIを計算
● 「ラスターマップの名前」にNDWI_200406
● 「関数を挿入」から「float(x)」を選択
● 「マップを挿入」から
「L5107034_03420040604_B30@LANDSAT」
を選択
● float(x)の括弧を調整


NDWIの計算（２）
● 「-」記号と
「L5107034_03420040604_B50@LANDSAT」
を追加
● 「/」を追加して計算式の分母を入れる
● 式の枠の中でコピペ出来るので活用


NDWIの計算（３）
● 計算結果は小数型
● 整数の方が取り回ししやすい
● 整数になるように、計算を工夫
● 計算結果を1000倍
● int(x)を加える
– float(x)：ラスターを小数型にする関数
– int(x)：ラスターを整数型にする関数


NDWIの計算（4）
● 計算を実施し、表示


NDWIの計算（5）
● 2002年4月、2011年4月のNDWIを計算
● コピペを活用


間違えた場合
● ファイル→マップ管理→削除


NDVIの計算
● 計算式は下の通り
band4−band3
NDVI =
band4+band3
● 2001年9月のNDVIを計算
● 「ラスターマップの名前」にNDVI_200109
– バンドが違うだけ


津波前後のNDWIの比較


差分を計算
● 出力ファイル名はDIFF_201104_200204


水田のNDWIとNDVIの比較


差分を計算
● 出力ファイル名はSUM_200109_200406
● 差分といっても二時期の違いという意味


この二つの重複領域を算出

● ともに高い値を示す所を抽出


MASKの削除
● また別のマスクを利用するため
● Cmdの欄に「r.mask -r」と入力


津波浸水域内の水田推定と
市町村毎の面積推計


● LULCとして下さい
● 土地利用・被覆（Land Use and Land Cover）
● mapset「INDEX」にアクセス出来るように


分類の手順
NDWI_200406

再分類

水田湛水期 SUM_201104_ DIFF_201104_
水域マップ 200406 200204

マスク再分類再分類

水田域マップ津波浸水域マップ

マップ演算

津波浸水域内
水田マップ

● これまでの計算結果を組みあわせ


ラスタの再分類
● ラスタの値に基づいて再分類を行う
● NDVI > 0.5 であれば緑地とか、NDWI > 0であれ
ば水面など
● 「定義ファイルを利用した再分類」をクリック


水田湛水期水域の定義
● 「再分類されるラスターマップ」を
「NDWI_200406@INDEX」、出力するラスタ
マップを「WATER_200406」


水田湛水期水域の定義(オプション)
● オプションタブの「再分類ルールを含むファイ
ル」で「C:GIS_GATAscriptwater_reclass.txt」
● 中身は右の通り


マスクの作成
● 「WATER_200406」をマスクとして使用する


水田域マップ
● 「再分類...」は
「SUM_200109_200406@INDEX」
● 「出力..」は「PADYY_200406」
● オプションの「再分類ルール...」は
「C:GIS_GATAscriptpaddy_reclass.txt」


分類結果

● 細かいノイズがあるものの大体上手くいってる
● 再分類の値は実際は試行錯誤
● クリックして値を確認→1のはず


津波浸水域マップ
● 「再分類...」は
「DIFF_201104_200204@INDEX」
● 「出力..」は「FLOOD_201104」
● オプションの「再分類ルール...」は
「C:GIS_GATAscriptflood_reclass.txt」


分類結果

● ちょっと誤分類が多い･･･。
● クリックして値を確認→1のはず


津波浸水域内水田分布図
● ラスタマップカルキュレーターを使用
● 算術演算ではなく、論理演算
● 作成するラスタ名は
「PADDY_FLOOD_201104」
● マップ演算関数としてif(x, a)をクリック


if(x, a)の説明
● 条件式xを満たした場合、aという値を取る
● この場合、「FLOOD_201104@LULC == 1」を
まず入れる


if(x, a)の説明（２）
● if(x, a)の「a」の部分には、if(x, a)が入ることも
出来る。
● 「if(PADDY_200406@LULC ==1,1)」とする
● つまり「津波浸水域かつ水田域の場合に１」とい
う式になる。


衛星画像と重ね合わせてみる
● マスクを削除してから衛星画像と重ね合わせ
● マップセット作成でLANDSATも追加
– 水域を除外し切れていない･･･


市町村毎の集計
● GRASSを終了させ、「GRASS 6.4.SVN with
MSYS」というアイコンから起動

● これまで使ってきた「GRASS 6.4 SVN」だと集計
をするときにエラーが出るため。
● 原因は調査します


起動画面
● 英語になっていますが、基本的に同じ
● LULCを選択して起動
● Layer Managerも英語ですが、各ウインドはある
程度日本語化されています。


市町村データのコピー
● 市町村データを「PERMANENT」から「LULC」に
コピーする
● File → Manage maps and volumes → Copy
● 「コピーするvectファイル」で、
● 「PERMANENT」内の「ana_area」を選択
● 「area@PERMANENT,city_stats」と入力


注意！！
● 「ana_area@PERMANENT,city_stats」のカンマ
の後にはスペースは入りません！
● 「RUN」をクリック


市町村毎の統計
● Vector → Update area attributes from raster
● 「ベクトルポリゴン名」で「city_stats@LULC」
● 「統計値...」で
「PADDY_FLOOD_201104@LULC」
● 新しい属性列の列プレフィックスで「PF」
● この文字が各種集計値の頭につきます
– 長すぎるとエラーが出るので注意！
● RUN


計算結果の確認
● GIS Layer ManagerのCommand outputを選択
● Query raster/vector Mapsを選択


計算結果の確認
● ベクトルマップをクリックすると統計値が表示
● ただし、「面積」ではなく「カウント」


面積の計算
● まず計算結果を出力する列を追加する
● Database → Vector database connections →
Add columns
● 「属性...」で「city_stats@LULC」を選択、「新
しい列名と...」に「PF_AREA INT」と入力、RUN


面積の計算（２）
● 計算の実施
● Database → Vector database connections →
Change values
● 「属性テーブル...」で「city_stats@LULC」を、
「アップデートする列」で「PF_AREA」を選択


面積の計算（３）
● 「Option」タブの「検索する列」に「PF_n *
90」と入力してRUN
● 「PF_n」は対象セルの個数。LANDSATの画像のセ
ルの面積は90m2
● クリックして確認


面積に基づく表示
● 「Add various vector-based map layer」の
「Add thematic layer」をクリック


面積に基づく表示（２）
● 「ベクトルマップ名」で「city_stats@LULC」、
「主題ディスプレイ...」で「PF_AREA」を選択
● 色分けして表示されます（ただしQGISの方が良い
かと）


終了のさせ方
● File → Exitを選択
● クリーム色の画面で「exit」と入力


お疲れさまでした！！
● 長丁場のハンズオン、お疲れさまでした
● この実習はあくまで「練習」です
● 今回求めた面積等はあまり正確ではありません
– 見ての通り、水域とかも混ざってますし
● 時間の都合で、基礎的な説明をはしょっている部
分があります
● 特に「領域」（region）の概念
● 衛星利用チュートリアルに詳しく説明してあるの
で、そちらをご参考に


FOSS4G Tokyo/Osakaのお知らせ
● OSGeo.JP主催のイベント
● FOSS4G Tokyo 11/5～7
● FOSS4G Osaka 11/9, 11～12
● 是非ご参加下さい！
● 詳しくはWebで
– http://www.osgeo.jp


ご意見御質問などは
● FOSS4G 分科会ML
● https://groups.google.com/group/gisa-foss4g?hl=ja
● OSGeo.JPディスカスML
● http://lists.osgeo.org/mailman/listinfo/osgeojapan-discuss
● アンケートにもご回答下さい
● 午後に特別セッションがあるので、そちらにも！


ありがとうございました！

講師の連絡先
e-mail: niwasaki@affrc.go.jp
Twitter: @wata909

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