QuantumGISセミナー(ESJ59版, QGIS1.6Ver用)

2012/03/21 第59回生態学会大会　QGISハンズオン
オープンソースのGISソフトウェア
QuantumGISセミナー
OSGeo財団日本支部

ハンズオンの目標
● GISの基本的な使い方を覚えてもらうのが目標
● GISの基礎的な概念と表示や凡例などの操作法
● 簡単な分析方法
● プラグインの使い方
● 操作が不明なときは遠慮せずにご質問下さい
● それが一番スムーズに進みます
● 最後に質問の時間もあります
● 込み入った質問等は、そちらでお願いします

今回使用する資料について
● 使用する資料やデータ、ソフトは、配布するDVD
に同じものが入っています。
● QGIS本体も入っています。再配布可能です。
– DVDにはその他参考資料も入っています
● 本資料の利用は、Criateve Commonsの「表示 -
非営利 2.1 日本」でお願いします
● 出典を明示し、非営利であればOKです
● http://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.1/jp/

ハンズオンの流れ
● GISとは？
● GISの概要とFOSS4G、OSGeo、QGISについて
● QGISのインストール
● データのダウンロード
● QGISの基本的操作方法
● データの表示とGUIの使用方法
● プラグインの使い方
● 簡単な分析

GISってなに？

GISとは
● 地理情報システム（Geographic Information
System）の頭文字をとったもの
● デジタル化した「地理空間情報」を扱うソフト
● 昔は「システム」でした
● 主な機能は、
● 「地理空間情報」の表示、編集、解析、公開機能を
持っている
– 「地図」ではありません

GISの”できる事”
● 生態学におけるGISの利用
● “GISを機能”を“組み合わせ”て実現
– 個別の機能でできる事には限界がある
– 複数の機能を組み合わせ、目的を実現する
● 「ワープロの使い方」と「論文の書き方」の関係
● 機能が使えても、論文が書けるわけではない
– でも、まずは機能の使い方を学びましょう

GISの主な機能
● データの表示
● データの編集
● データの分析
● 数値演算
● 幾何演算
● 空間補間
● データベース操作

データの表示
● 形式の違うデータの重ね合わせ
● 属性に基づく凡例の変更
地形河川
地形+河川+道路
統計値に基づく表示
（人口）
分類に基づく表示
（土壌分類）

データの編集
● 地図のデジタル化
● 位置情報の付与
古い地形図から土地
利用を復元
位置のずれてい
る画像を補正

地図演算
● 数値演算と幾何的演算
● 数値演算→ギャップ分析
– ギャップ分析とは、生物学・生態学の知識や地理情報（GIS）を融合して得
られる実際の野生生物生息域（または予測生息域）と現在設定されている保
護区域との隔たり（ギャップ：gaps）を解析する手法
（http://homepage3.nifty.com/hgap/Gap/gapgaiyo.htm）
● 幾何的演算→流域界と土壌図の重ね合わせ
土壌図流域界流域界のなかの土壌
∩

幾何的操作
● 図形の変形、作成
● ディゾルブ→境界線の消去
● バッファー→新しい図形の生成
– バッファーはさらに地図間演算
に用いられることが多い
ディゾルブ
（細かい分類から大きな分類への統合）
ディゾルブ
（細かい分類から大きな分類への統合）
土地利用
∩

その他の分析機能
● 距離計測
● 最短経路、コスト距離
● 地図内演算
● 傾斜算出、画像強調
● 空間補間
● 気象等観測データの補間
● データベース操作
● 属性に基づいた処理
– 結合、選択、etc… 最高速度を考慮した最短経路

研究や業務でのGIS利用の問題点
●　ソフトが高い
●　操作が難しい
以上の二点が大きなハードル

FOSS4Gとは？
● Free and Open Source Software for Geospatial
と呼ばれるソフトウェア、略してFOSS4G
● 「自由」に利用できるGISソフトウェアのこと
– 自由に入手・改良・再配布ができます。
– コピーして渡してもいい
– 機能が足りない場合は改良してもよい
● いわゆる「無料」のソフトはできない
● 同じ名前の会議もある
– 国際会議、国内会議ともに

FOSS4Gの利用促進と普及
● 普及と利用の促進を図るべくOSGeoという組織が
ある
● http://www.osgeo.org
● OSGeo.JPという日本支部もあります。
● http://www.osgeo.jp

Quantum GISについて
● 「Quantum GIS」（略してQGIS）もFOSS4G
の一つ（http://www.qgis.org/）

QGISの特徴
● グラフィカルなユーザーインターフェイス(GUI)

QGISの特徴
● マルチプラットフォーム
● Windows, Mac, Linux

多彩な機能
● GRASSとの連携
● プラグインによる機能強化

活発な開発
● Ver. 0.1 'Moroz' 2004/02/24
● Version 0.2 ‘Pumpkin’ 2004/04/25 Version 0.3 ‘Madison’ 2004/05/25 Version 0.4 ‘Baby’ 2004/07/01
● Version 0.5 'Bandit' 2004/10/02 Version 0.6 'Simon' 2004/12/19 Version 0.7 'Seamus' 2005/09/01
● Version 0.8 'Joesephine' 2006/12/29 Version 0.9 'Ganymede' 2007/10/26 Version 0.10 'Io' 2008/04/25
● Version 0.11 'Metis' 2008/07/22
● Ver. 1.0 'Kore' 2009/01/24
● Version 1.1 'Pan' 2009/05/13 Version 1.2 'Daphnis' 2009/09/03
● Version 1.3 'Mimas' 2009/09/20 Version 1.4 'Enceladus' 2010/01/11
● Version 1.5.0 'Tethy' 2010/07/19
● Ver. 1.6.0 "Copiapó" 2010/11/27
● Ver. 1.7.0 "Wrocław" 2011/06/19
● 最新版は1.7.4
● ただし日本語環境下では、やや不安定
● 開発版は1.9

ユーザーによる情報発信
● 日本でも多くのユーザーが利用
● それぞれが独自に情報発信されている
QGIS学習ノート
http://na-mii.com/gis/qgis02/ GIS自習室（２） QGISを使い倒そう
http://na-mii.com/gis/qgis02/

中級者向け
森林土木memo
http://www5.hp-ez.com/hp/koutochas/gis-gps
QGIS1.6　マニュアル
http://d.hatena.ne.jp/Geo80k/20110531/1306673808

上級者向け
QGISとか
http://d.hatena.ne.jp/waigani/20101229#1291163366
月の杜工房・QGIS豆知識
http://mf-atelier.sakura.ne.jp/mf-atelier/modules/tips/index.php/software/qgis/

QGIS日本語化プロジェクト
● GUIの日本語化はほぼ完了
● 文部科学省のプロジェクトと
しても実施中
– FOSS4Gを活用した衛星
データ利用のためのオープ
ン・リソースの構築
● 作成したチュートリアルは
CDに入っています
– マニュアル等も日本語化し
ています
● http://www.osgeo.jp/user_guide
/user_guide.html

QGISのインストール

使用するバージョン
● 今回の実習ではQGISのVersion 1.6 を使用
● 最新版は1.7.4
– 日本語等のダブルバイト環境では不安定
● Windowsはのファイルを配布
● 同様のファイルはOSGeo.JPにて公開中
– http://www.osgeo.jp/foss4g-mext/
● MacとUbuntuについては、説明します

インストール
● ファイルをデスクトップにコピー
● CDの中の「QGIS-OSGeo4W-1.6.0-14651-
Setup.exe」
● ダブルクリックをして実行

インストールの完了
● 以下の画面が出たら完了
● アイコンをダブルクリック起動確認

起動の確認
● Windowsでエラーが出る場合，
● 「Microsoft Visual C++ 2005 再頒布可能パッ
ケージ (x86)」または「Microsoft Visual C++
2008 再頒布可能パッケージ (x86)」をダウンロー
ドしてインストールして下さい
● CDにファイルを入れておきました。

Ubuntuの場合
● 以下のコマンドを実施すればOK
● sudo apt-get install python-software-properties
● sudo add-apt-repository ppa:ubuntugis/ubuntugis-unstable
● sudo apt-get update
● sudo apt-get install qgis
● sudo apt-get install python-qgis
– http://hub.qgis.org/projects/quantum-gis/wiki/Download#Ubuntu-With-
updated-dependencies　より引用
● インターネット上でソフトを公開している”リポジトリ”と呼ばれるもの
に接続する設定をし、そこからダウンロードしてインストール
– ただし、Verが1.7なので操作画面が多少違います
● 申し訳ありません･･･。

MacOS X (10.6 Snow Leopard)の場合
● Ver 1.6のインストール方法
● http://www.kyngchaos.com/software/qgis
からダウンロードする

必要なファイル
● Requirements - Very important!
● This distribution requires my GDAL Complete 1.8,
and GSL frameworks.
– Install GRASS-6.4.app (and any extra frameworks it
needs) for GRASS support (see below for important
setup instructions).
● For Python support on Snow Leopard, Qgis uses
Python 2.6 from the system.
– A universal GPSBabel is bundled in the application. The
psycopg2 and PyQwt5 python extensions are also
bundled.
● QGIS 1.6 Reed me.rtf ファイル

ダウンロードするファイル
● Qgis 1.6.0-2
● http://www.kyngchaos.com/files/software/qgis/Qgis-1.6.0-2-Snow.dmg
● GDAL 1.8 Complete
● http://www.kyngchaos.com/files/software/frameworks/GDAL_Complete
-1.8.dmg
● GSL 1.14-1
● http://www.kyngchaos.com/files/software/frameworks/GSL_Framework
-1.14-1.dmg
● Python 2.6
● http://www.python.org/ftp/python/2.6.6/python-2.6.6-
macosx10.3.dmg

GDAL, GSLのインストール
● GDAL
● 「GDAL_Complete-1.8.dmg」をダブルクリック
● 「GDAL Complete.pkg」を「インストーラー（デ
フォルト）」で開く
● GSL
● 「GSL_Framework-1.14-1.dmg」をダブルク
リック
● 「GSL Framework.pkg」を「インストーラー（デ
フォルト）」で開く

QGISのインストール
● 「Qgis-1.6.0-2-Snow.dmg」をダブルクリック
● 中の「QGIS」をアプリケーションにドラッグ＆ド
ロップ

使用するデータに
ついて

GISとデータ
● GISはデータがないと何もできない
● データの作成は重要だが時間がかかる
– 調査や分析が容易でないのと同じ
● 共通に用いられる基礎的なGISデータは公的機関に
より整備が進んでいる
– 基盤地図情報、国土数値情報、自然環境保全基礎調
査など

今回使用するデータ
● LANDSATの衛星画像と植生図を利用して、QGIS
の基本的使用方法を説明
● LANDSATの画像については、配布します。
● LANDSAT
– Earth Explorer
● http://earthexplorer.usgs.gov/
● 植生図
– 第6回・第7回自然環境保全基礎調査植生調査情報
提供ホームページ
● http://www.vegetation.jp/

植生図のダウンロード
● 添付の「植生図のダウンロード.pdf」を参考にし
て「瀬田」の植生図をダウンロードして下さい
● 1次メッシュコードは「5235」、二次メッシュコー
ドは「523537」です

QGISの
操作方法について
データの表示とGUIの使い方

まずはQGISを起動
メニュー
レイヤ表示領域
各種情報
ツールバー

画面の説明
● メニュー
● 表示するファイルの選択や，表示、編集など
● ツールバー
● メニューをアイコン表示
● レイヤ
● 右側の表示領域に表示されているデータ
– 表示順なども
● 表示領域
● データが表示される所
● 各種情報
● 縮尺や座標等の情報

ツールバー
● よく使うメニューを表示
● 右クリックで表示するものを選択できる
– Macだとcontrol+クリック
– 移動させて、順序も変えられる
● 使わないものは消して表示領域を大きく

GISデータに関する基礎知識
● GISでデータを扱うにあたっては、いくつかの基
本的知識が必要
● データの形式について
● 測地系・座標系について
● まずは、データの形式について

GISで扱うデータの形式
● 代表的なデータ形式
● ラスタ形式
● ベクタ形式
– この二つはデータの“表現方法”が違う
● 最近では「Webデータ配信サービス」
● これはデータの“供給方法”が違う

データの“表現方法”
● データを記述するための“単位”の違い
● ラスタ形式は“セルの塗りつぶし”として表現
– “セル”とは四角形の格子。
● for ex. デジカメ写真など
● ベクタ形式は“点”や“線”、それらで囲まれた“面
(ポリゴン)”で表現
– 形を変えることができる
● for ex. PowerPointのオブジェクトなど

「橋」を表す場合
ベクタ形式では，始点と終点，それ
をつなぐ線として記述される
ラスタ形式では，データの有無とし
て記録される

「水田」を表す場合
ベクタ形式では点と線でかこまれ
た“ポリゴン”として表現される
ラスタ形式ではセルに記録された
値により表現される
２２２
１
２２２
２２２２２２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
１１
１１１
１１１
１１１
１
１
２２２
１
２２２
２２２２２２
２
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２
２
２
２
２
２
２
２
１１
１１１
１１１
１１１
１
１

属性の表し方が異なる
ベクタ形式では別に表が用意され、
そこに属性が記録される
ラスタ形式では記録されている値
自体が属性になる
２
１
ID
１
２森林
水田
属性
２２２
１
２２２
２２２２２２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
１１
１１１
１１１
１１１
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１
２２２
１
２２２
２２２２２２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
２
１１
１１１
１１１
１１１
１
１
１は水田，２は森林

それに伴う特徴
２
１
２２２
１
２２２
２２２２２２
２
２
２
２
２
２
２
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１
２２２
１
２２２
２２２２２２
２
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２
２
２
２
２
２
２
２
１１
１１１
１１１
１１１
１
１
ベクタ形式では一つの点や線、ポリ
ゴンに複数の属性を持てる
ラスタ形式では一つのセルに一つの
属性しか持てない
ID
１
２森林
水田
属性1 属性2
14a
22a
１は水田、２は森林

テキストで表示した場合
● 5×5のデータをテキストで表示した場合
● 黄色が水田、緑が森林

ラスタの場合
● 行と列の数、左隅の座標、セルのサイズ、データ
の並びで表現される
ncols 5
nrows 5
xllcorner 0.000
yllcorner 0.000
cellsize 1.000
1 1 1 1 1
1 2 2 1 1
1 2 2 1 1
1 2 2 2 2
1 2 2 2 2
行と列の数
セルのサイズ左隅の座標値
属性値

ベクタの場合
● 属性を示す列と、形状を示す列で表現される
id landuse Geometry
1 wood POLYGON ((0 0, 0 5, 5 5, 5 2, 3 2, 3 4, 1 4, 1 0, 0 0))
2 paddy POLYGON ((0 1,1 4, 3 4, 3 2, 5 2, 5 0, 1 0))
ID番号
土地利用図形の形
図形の種類頂点の位置

どちらのデータ形式を選ぶべき？
● 複数の属性をもてるベクタ形式の方が良いい？
● そう単純ではない
– データのサイズ、作成方法など
● 用途と目的により使い分ける事が必要
● DEM（標高データ）、衛星画像などはラスタ形式がメジャー
● 道路、河川、調査地点情報などはベクタ形式がメジャー
● 植生図、土壌図、土地利用図などはベクタ形式がメジャーだがラ
スタも使われる

Webデータ配信サービス
● データの“形式”ではなく“ある場所”が違う
● インターネットを利用してデータを提供
– これまではPCにファイルとして保存
● 形式はラスタ形式もベクタ形式もある。
– 代表的なものとして基盤地図情報25000WMS配信
サービスやOpen Street Mapsなど
● 分析には向かないが背景地図として便利
– 上手く利用して手間を減らす

データの表示
● 実際にデータを表示してみる
● ラスタデータとベクタデータの表示
– 細かいところでは違いますが、大きくは同じ
– しかし、異なる部分もある

ラスタデータの表示
● データを表示させる場合「レイヤの追加」を使う
– 「ファイルを開く」ではない
● レイヤ→ラスタレイヤの追加･･･をクリック
● 「ラスタレイヤの追加」のアイコンをクリック
– ショートカットキーは「Ctr+Shift+R」

データの表示，続き
● 「GDALがサポートするラスタデータソースを開
く」から「GIS_Data」フォルダを選択
● ファイルの種類をGeoTIFFとし
「LE_110036_2000_238.tif」を選択して「開
く」をクリック

ラスタデータの表示，続き
● 京都から琵琶湖にかけての画像が表示されます
● ファイル名のLE7はランドサット7号、110036は画像の撮影位置（Rowが
110，Pathが36）、2000は撮影年、238は撮影日（一年の238日目、つまり
8/25）を意味します

地図の表示と拡大・縮小・移動
● レイヤのチェックマークをクリックすると、表示の
ON/OFFを変えられる
● メニューバーの虫眼鏡マークや手のマークで地図の拡
大・縮小、表示範囲の移動ができる
● 表示されているデータも「レイヤ」と呼ぶ

表示の細かい説明
● 左から順番に
– 表示されている地図の移動
– クリック（またはドラック）した場所を拡大
– クリック（またはドラック）した場所を縮小
– 全体を表示
– 選択したデータにズーム
– 選択したレイヤーにズーム
– 前の表示領域に戻る
– 先の表示領域に進む
– 表示領域を再描画する

表示の調整
● レイヤから表示を変えることができる
● 一番上がレイヤ全体を表示
● 次が最適倍率に表示
– 一番きれいに見える倍率ということ
● 「削除」はファイルの削除ではなく，「レイヤ」か
ら消す、つまり表示しないということ

「レイヤ」と「ファイル」の違い
● 「ラスタレイヤ」を追加
● 選択したのは「ファイル」
● 多くのGISソフトでは表示された「ファイル」を
「レイヤ」と呼んで管理する
● 基本的に表示しているだけ
● 「ファイル」メニューには「プロジェクトの保
存」がある
● 表示の凡例や倍率を保存するだけ
– 元の「ファイル」は編集されない

属性の表示
● 矢印に「i」がついたアイコンをクリック
● 表示領域にマウスを持っていくと矢印に「i」がつ
いた状態になり、ここで地図をクリック
● クリックされた場所の情報が表示される
– ここでは位置情報とデータの値

レイヤのプロパティ
● 対象とするレイヤーの上で、右クリック→「プロ
パティ」を選択
● レイヤの表示の変更や情報の確認に使用
– ラスタ、ベクタ問わずよくつかいます！

シンボル
● 表示方法についての設定
● ラスタの場合
– 3バンドカラー
● 今回はこのタイプ
– 単バンドグレー
● 単色グレー
● カラーマップ

3バンドカラー
● RGBの３バンド、デジカメ等の画像と同じ
● 値を色情報として読む
– スキャンした地図、マルチバンドの衛星画像等

単色グレースケール
● カラーマップが「単色グレースケール」
● 値の情報だけで色の情報を持っていない
– DEM、単バンドの衛星データなどはこれが多い

カラーマップ
● ラスタデータの値毎に色が指定されている

ベクタデータの追加　その１
● 今度はベクタ形式
● レイヤ→ベクタレイヤの追加をクリック
● または，「ベクタレイヤの追加」のアイコンをク
リック
– ショートカットキーは「Ctr+Shift+V」

ベクタデータの追加　その２
● 「ベクタレイヤの追加」が表示されるので、ソー
スタイプが「ファイル」、エンコーディングが
「System」になっているのを確認し、変換元
データの「ブラウズ」をクリック
● Systemが無い場合は「SHIFT-JIS」を選択

ベクタデータの追加　その３
● 「OGRのサポートするベクタレイヤを開く」が表
示されるので「GIS_DATA」フォルダを選択
● ファイルの種類を「[OGR] ESRI Shapefiles」、
「p523537.shp」をクリックして「開く」

ベクタデータの追加　その４
● 「ベクタレイヤの追加」に戻るので、「データ
セット」が正しく指定されいるのを確認し、
「Open」をクリック
● しかし、表示されない！

全体表示をしてみます
● すると、こんな感じで表示されます

中央下に注目
● 黒い点が見えるはず。そこにズーム

すると
● 植生図がみえます！
● これは二つのデータの「座標系」が違うため

GISと位置情報
● GISデータは位置情報を持っている
● それを記述するルールが「測地系」と「座標系」
● GISデータの処理をおこなう場合、同じ測地系・
座標系のデータ同士で行うのが基本
● 表示は違う測地系・座標系でも出来きる

測地系と座標系
● 測地系
● 地球上の特定の位置を表現する際の基準のセット
– 準拠楕円体、測地座標系、ジオイド面
– 日本では
● 「世界測地系」平成14年以降，JGD2000
● 「日本測地系」平成13年以前、Tokyo
● 座標系
● 位置を示すための方法と数値の組み合わせ
– 原点，単位，投影の方法
● 緯度経度
– 大域的座標系だが、計量との連動がいまひとつ
● UTM座標系や平面直角座標系
– 計量が容易だが、局所座標系のため周辺でゆがむ
引用:国土交通大学鎌田高造氏作成資料

図法による歪み
● メルカトル図法（緯度経度座標系）だと左図の様
に高緯度と低緯度で面積が違う
● UTM図法だと面積は同じだが、端の方で歪む
日本地図センター地図のQ&Aより

緯度経度とUTMの使い分け
● 緯度経度座標系
→主に表示に使う場合
● 単位が「度」なので距離・面積の評価には不向き
– 日本全国等の広範囲の表示には適する
● UTM座標系
→面積の測定やデータの解析を行う場合
● 単位が「m」なので面積や距離等の測定に適する
– 広範囲の表示には不向き

どのようなデータが多い？
日本地図センター地図のQ&Aより
http://www.jmc.or.jp/faq/map2.html
● 公表されているデータ
● 測地系は世界測地系
● 座標系は緯度経度
– 市町村だと平面直角
座標系の場合も
● データを作る場合
● 測地系は世界測地系
– 1/25,000程度なら
UTM座標系，
1/5,000程度なら平面
直角座標系

今回の場合
● LANDSAT画像がUTM座標
● 単位はメートル、値は１０～１００万オーダー
● 植生図は緯度経度座標
● 単位は度、値は最大でも180
● なので、大きく離れて表示される

座標系に関する設定
● GISデータは位置情報を持っている
● ただし、位置情報があっても測地系・座標系に関す
る情報が無い場合がある
● そうしたデータを開くときのルールを決めておく
– 設定しないと地図が重ならない場合もある
● メニューの「設定」→「オプション」をクリック
● 「オプション」が表示されるので、「CRS」を選
択、「CRSを確認する」をチェックして「OK」

オンザフライCRS変換
● 右下の赤い部分をクリック
● 「プロジェクトのプロパティ」でEPSG IDを
「3099」として検索、「JGD2000 / UTM zone
53N」となっているのを確認
● ここではUTM座標系を使う
● 'オンザフライCRS変換を有効にする'をチェック
● 自動的に緯度経度座標系とUTM座標系の変換を行
うように設定
● 「OK」をクリック
● 右下がグリーンになったのを確認

CRSとEPSGコード
● CRSとは「座標参照系」のこと
● どういう測地系と座標系を使っているか
● 検索で使用した数字をEPSGコードという
● 測地系と座標系を組合わせでユニークな数値が与えられる
● 国内で作成されるデータでは以下が多い
● 世界測地系経緯度：4612
● 世界測地系 UTM座標系
– 51帯:3097， 52帯:3098， 53帯：3099
54帯:3100， 55帯:3101
● WGS84測地系経緯度 4326（GPS等，世界測地系経緯度とほぼ同じ）
– DVDの中に一覧が入っています

ここで植生図にズーム
● 「p52357」の上で右クリック
● 「レイヤの領域にズーム」を選択
● ちゃんと重なって表示されているはず

オンザフライCRS変換の注意
● 座標系の違うデータを重ね合わせることを「オン
ザフライCRS変換」と呼ぶ
● 可能なデータと可能でないデータがある
– 可能なデータ：ベクタデータ
– 不可能なデータ：ラスタデータ、WMSレイヤー
● 1.7以降は可能です
● ラスタ・WMSデータの座標系に設定後、ベクタ
データを追加すること

座標系変換
● 分析は同じ座標系で行うのが基本
● 緯度経度座標系からUTM座標系に変換する
● GISでは元のファイルは残して、「座標変換した
ファイル」を作成する
● 多くの場合で同じです
● 以下の手順で行う
– 「名前をつけて保存」をクリック
– 「ベクタレイヤを別名で保存する」が表示される

保存先の指定
● 「別名で保存」の右の「ブラウズ」をクリック
● 保存場素を指定するウィンドが開く
– 新しく作成するshpファイル名を指定
● ここでは「GIS_DATA」の中に
「p523537_utm53.shp」として保存

CRSの指定
● 「CRS」の「ブラウズ」をクリック
● 「座標参照系選択」が開く
● 「Search」で「3099」を入力して「Find」
● 上の「座標参照系」が「JGD2000 / UTM zone
53N」になっているのを確認してOK

座標変換の実行
● 「保存完了」が表示されればOK

新しく作ったファイルの表示
● 「削除」をクリック
– 表示している「レイヤ」から削除するだけ
– 元データは残っている
● 「ベクタレイヤの追加」で「GIS_DATA」の中の
「p523537_utm53.shp」を選択

座標変換されたファイル

属性を知りたい場合
● 矢印に「i」がついたアイコンをクリック
● 地図上でクリック
● クリックしたポリゴンの情報が表示

凡例を変える　その１
● レイヤの「p523537」の上で右クリック，「プ
ロパティ」をクリック
● レイヤプロパティの「シンボル」を選択

凡例を変える　その２
● 「塗りつぶし色」をクリック
● 「カラーの選択」が出るので，好みの色を選択
● 「OK」、「OK」で地図の色が変わる

属性ごとに表示を変える
● 属性ごとに色を変えることも可能
● レイヤの「p523537_utm53」の上で右クリッ
ク，「プロパティ」をクリック
– レイヤプロパティの「シンボル」をクリック

● 「凡例タイプ」で「固有値」を選択
● 「分類フィールド」で「CHU_N」を選択し、「分
類」をクリック
● 中分類毎に色が変わる
– 「OK」をクリックすると画面に反映

● OKをクリックし、表示を確認
● 分類ごとに凡例が変わっている

表示の調節
● 「シンボル」の「透過率」を調整
● 表示するレイヤーの透明度を変更
– 下図は50%表示の場合。

凡例の変更
● 項目毎に凡例を変えることもできます。
● 「シンボル」で「アマカツ植林」をクリック
● 「塗りつぶしオプション」で色をクリック
● カラーの選択で、好きな色をクリックして「OK」

表示の調節
● シンボルタブで「透過率」を0に戻しOK
● 見えやすくするために
● アカマツ植林の色が変わります。

スタイルの利用
● 凡例を一々変えるのは面倒
● ”スタイル”として保存できる
– 参照するカラムや色など
● 今回は事前に用意したスタイルを使用
– 「ｐ523537_utm53」の上で右クリックしてプロ
パティ
– 「スタイルの読み込み」をクリック
– 「GIS_DATA」の中の「moe_veg_chu.qml」を選
択して「OK」

表示の確認

WMSレイヤの追加
● 衛星画像や植生図だけでは地上の状態が不明
● 道路、地形、地上構造物などなど
● WMSサービスを利用してこれらの情報を表示
● 基盤地図情報25,000WMS配信サービス
– 国土地理院が公開した基盤地図情報をGISソフトで
利用できるサービス
– http://www.finds.jp/wsdocs/kibanwms/
● WMSサービス自体は他にも色々と提供されている

基盤地図情報25,000WMS配信サービス
● 基盤地図情報の他にも，地名、迅速測図などの
WMSサービスも行っている

WMSサービスの追加
● 「レイヤ」→「WMSレイヤの追加」をクリック
● 「サーバからレイヤを追加」で「新規」をクリック
● 「新規WMS接続を作成」で名称を「基盤WMS」URL
を「http://www.finds.jp/ws/kiban25000wms.cgi? 」と
して「OK」

WMSサービスへの接続
● 接続をクリックすると、下のウィンド内に情報が
表示される
● これが、WMSで提供されているデータの一覧
● ”下から順に”クリックして選択
● ただし、”JpSmpl”、”PrefSmpl”、”AdmArea”はク
リックしない
● レイヤ名の下の座標系が「JGD2000/UTM53」に
なっているのを確認
● 「追加」をクリック

表示の確認
● 地図に表示されているのを確認したら、「Close」
をクリック
● 道路と等高線が表示されている

拡大してみる
● 拡大すると、他の情報も見える
● 細かい等高線、建物など

GISデータの「構造」と「表現」
● ”形”(値・構造)の編集と”色”（表現）の編集がある
● ベクタ形式
– 多くの場合、”形”についての情報だけで表現、”色”
に関する情報は持っていない
● ソフトで表現を指定する
● ラスタ形式
– データの値が”色”情報である場合もある
● ソフトで表現を変えることも可能
● Webデータ配信サービス
– ”形”と”色”の両方が指定されている

「プロジェクト」とは？
● GISソフト上では表示するレイヤ、倍率、凡例等
を変えることができる
● 毎回同じように設定するのは手間
● 表示されている状態を保存する
● これを「プロジェクト」と呼ぶ
– 保存されるのは表示だけ
● データ自体を変更（編集）した場合、別途保存する

プロジェクトの保存
● 「ファイル」の「プロジェクトの保存」を選択
● 「QGISプロジェクトファイルを選択」、次に
「GIS_DATA」フォルダを選択し、
「SETA_GIS」と入力、「Save」をクリック

プロジェクトの保存の確認
● 保存したファイルを開き直してみる
● 一度QGISを終了してから再起動
● 「ファイル」の「最近利用したプロジェクトを開
く」から「SETA_GIS.qgs」をクリック
● 保存した状態に表示が復元されます。

注意事項
● 日本語のファイル名、フォルダ名は避ける
● 二バイト文字の扱いが十分じゃない部分もある
● データを利用する場合、座標系を確認
● 位置参照系の設定をデフォルトで開いた場合
– UTM（単位・メートル）のデータでも、経緯度座標
系（単位・度）として開くので、突拍子もない場所
に表示される

位置情報(GPS)の表示

位置情報(GPS)の表示
● GPSは容易に位置情報を取得できるツールであ
り、普及も進んでいる
● GPSの位置情報の取得には二つの方法がある
– GPSのログファイルを表示する
– 位置情報をCSV形式に保存して表示する
● これらの情報をGIS上に点として表示
● CSV形式の表示を例として取り上げる
– 位置情報以外の情報も利用しやすいため
– 例えば野外調査の属性など

使用するデータ
● 「GIS_DATA」の「point.csv」ファイル
● 瀬田周辺の水田にランダムに発生させた点
– 開いて見て下さい
– 「Lat」が緯度，「Lon」が経度，「Code」が種を
示す（と思って下さい）
● データを追加したい場合はカラムを増やす
– カラム名には日本語を使わない方がよい
● 中身は日本語でもOK
● LatとLonは「度.度...」で記述
– 「度分秒」ではない

CSVファイルを開く
● メニューから「プラグイン」→「デリミティッド
テキスト」→「デリミティッドテキストの追加」
をクリック
● 「デリミティッドテキストファイルからレイヤ作
成」が表示される

デリミティッドテキストの追加
● 「区切り文字」でカンマ（，）を指定
● 「デリミティッドテキストファイル」で
「point.csv」を選択を指定して「開く」
● レイヤ名と、XフィールドにLonが、Yフィールドに
Latが自動的に設定
● OKをクリック

座標系を設定
● 「座標参照系選択」が表示される
● csvは座標系の情報を持ってないため指定する
● 「Search」に「4326」を入力し「Find」
● 「WGS84」になっているのを確認して「OK」
– GPSから位置を取得した場合は大体WGS84

ポイントにズーム
● 「point」の上で右クリックし「レイヤ領域にズー
ム」
● ポイントが表示されるはずですが、見にくかったら
凡例を変更

ポイントの凡例変更
● 右クリックして「レイヤのプロパティ」を表示
● 「点シンボル」で表示する図形
– 三角形を選択
● 「大きさ」サイズ変更
– 例えば「5」にする
● 「塗りつぶしオプション」で塗りつぶしの色
● 「アウトラインオプション」で線の色
– 塗りつぶしとアウトラインは単純な図形だけ反映

属性によるサイズの変更
● レイヤプロパティを再表示
● シンボルの「フィールドによる描画」の「領域の増
減」で「Code」を選択
– 数値によって凡例のサイズが変わる

ラベルの表示
● レイヤプロパティで「ラベル」を選択
● 「ラベルの表示」にチェック
● 「ラベルの含まれているフィールド」で「Code」を選択
– フォントサイズを「15」
● 「配置」で右上をチェックして、OK
● 下に行くと「バッファラベル」があるので、チェック
– 「バッファのサイズ」を「2.00」に指定
– OKをクリック

バッファー分析

バッファー分析とは
● バッファーは対象周辺の評価に使う
● 対象物から一定距離の図形を発生
● 土地利用図等を重ね合わせ
● 集計・評価
● 一つの処理ではなく、複数の処理の組みあわせ

分析の前提条件
● 種Aと種Bの周辺の植生を調べる
● 植生図と重ね合わせる
– 距離は種Aは500m、種Bは1000m
● それぞれ、その距離拡散するとしてください
● この情報は別のファイルに記録されている
● 今回はsp.csv。500m、1000mはdistというカラム
に記録
● 先ほど読み込んだpoint.csvとsp.csvには種Aは
Codeが1，種BはCodeが2で記録されている

分析の流れ
pointデータの
座標変換
Codeに基づき
テーブル結合
distに基づき
バッファーを発生
バッファーと
植生図の重ね合わせ
重ね合わせたデータに
面積を追加
● 個々の分析は難しくないですが、手順が煩雑

ポイントの座標変換
● 「point」の上で右クリック
● 「名前をつけて保存」
● 「ベクタレイヤを別名で保存する」が表示される
– 「別名で保存」で「GIS_DATA」の中に
「point_utm53.shp」とする
– 「CRS」の「ブラウズを」クリック
● 「座標参照系選択」が表示される
– 「Search」で「3099」を入力し「Find」
– 「JGD2000/UTM53N」が選択されているのを確認
してOK

ベクタレイヤーのエクスポート
● 「OK」をクリックして「ベクタファイルへのエキ
スポートが完了しました」が出たら終了
● 保存したファイルを表示
– ベクタレイヤの追加から

テーブル結合
● ベクタレイヤのデータとcsvやdbfファイルを、属
性を鍵にして結びつけること
● 既存のデータを活用
lat lon code
34.99 135.93 1
34.96 135.91 1
34.97 135.97 2
34.98 135.88 1
34.71 135.98 2
34.94 135.91 1
34.99 135.94 1
code name dist
1 spA 500
2 spB 1000

属性を結合する
● メニューの「ベクタ」→「データマネージメント
ツール」→「属性を結合」をクリック

属性を結合する
● 以下の通り設定する
● 対象ベクタレイヤ→point_utm53
● 対象結合フィールド→CODE
● データの結合
– 「dbfテーブルを結合する」にチェック
– 「GIS_DATA」の中の「sp.csv」を選択
● 出力Shapefile→「GIS_DATA」の中に
「point_join.shp」として保存
● 「マッチしたレコードのみ残す」にチェック

結合の実行
● OKを押す
● 結合の場合も元のファイルではなく、新しく結合し
たファイルを作る
● 「以下のShapefileが～」と表示されるのでYES
● Closeをクリック

結合の確認
● point_joinの上で右クリック
● 属性テーブルを開く
● nameとdistが追加されていたらOK

csvtファイルについて
● 「sp.csv」の他に「sp.csvt」ファイルがある
● ”String”とか”Integer”とか書かれている
● 「*.csvt」は「*.csv」の「データの型」を規定す
るファイル
● shpファイルとcsvファイルを単純に結合すると、
データが全て「文字列」になる
● この次のバッファーの発生にはデータ（dist列）が
数値である必要がある
– Stringは文字列、Integerが整数、Realが実数

バッファーの発生
● Pointからdistの値でバッファーを発生させる
● 「ベクタ」→「空間演算ツール」→「バッファー」
をクリック
● 「ベクタレイヤーの入力」で「point_join」
● 隣接した線分で「10」
– 発生させる図形のなめらかさの値
● 「バッファ距離フィールド」で「dist」を選択
– 全て同じ距離の場合は「バッファ距離」に値を入力
● ここでメートルを使うために、UTM座標系に変換し
た

バッファーの発生
● 出力ファイルを「point_buff.shp」に指定してOK
● 「出力shapefileを作成しました～」が表示される
のでYES

結果の確認
● サイズの異なるバッファーが生成

ベクタレイヤの重ね合わせ
● 生成したバッファーと植生図を重ね合わせて各地
点の周辺の環境を把握
● バッファーと植生図の重なる部分を抽出
● 空間演算ツールの「交差」を使う
– 類似の機能に「クリップ」があるが、こちらは切り
取られるデータ（ここでは植生図）の属性だけが残
る
– 「交差」では、バッファーと植生図の両方が残る
● 集計に有利

交差の実行
● メニューの「ベクタ」→「空間演算ツール」→
「交差」をクリック

交差の設定
● 以下の通り設定
● 「ベクタレイヤーの入力」に
「p523537_utm53」
● 「レイヤの交差」に「point_buff」
● 「出力Shapefile」でGIS_DATAの中に
「veg_point_int.shp」を指定してOK

結果の確認
● 「出力Shape～」が表示されるのでYESをクリッ
ク。「交差」を「閉じる」
● 新しくファイルが表示される

結果の確認
● 「veg_point_int」の上で右クリック、「属性
テーブル」を開く
● 植生データのあとにpointの情報（CODEや緯度経
度）が入っていればOK

面積の追加
● 実際に知りたいのは「点の周りの面積」
● 「ジオメトリツール」の「ジオメトリカラムの出力
/追加」を使用
– ジオメトリカラム：空間情報に関する列のこと。点
ならばX, Yの座標値、線なら長さ、面なら周長と面
積が出力される

面積の追加
● 表示されたウィンドで以下の通り設定
● 「ベクタレイヤーの入力」を「veg_point_int」
● 「Shapefileへの出力」をGIS_DATAの中の
「veg_point_geom.shp」
– OKをクリック
● 「以下のShapefile～」が表示されるのでYES
– 「ジオメトリカラムの出力/追加」を閉じる

結果の確認
● 「veg_point_geom」の上で右クリックして「属
性テーブルを開く」
● 最後にAREA（面積）とPERIMETER（周長）が追
加されていればOK

テーブルのエクスポート
● このままでは分析には使いにくい
● エクスポートする
● veg_point_geomの上で右クリックして「名前を
つけて保存」を選択
● 形式で「Comma Separated Value」を選択
– CSVのこと
● 「別名で保存」でGIS_DATAの中
「veg_point_geom」を指定
– 拡張子は指定しなくて良い
● OKをクリック

結果の確認
● 「ベクタファイルへのエクスポートが完了しました」が表
示されればOK
● GIS_DATAではなく「veg_point_geom.csv」というフォルダが
作られて、その中に保存されますが・・・。
● エクセルやメモ帳で開いてみて下さい
– あとはRやエクセルで集計できます！

地図を画像として保存

結果を画像として保存
● 表示や分析の結果の図を印刷する場合は「印刷レ
イアウト」を使う
● 最後に参考資料をつけました
● 簡易的でいい場合は表示を保存できる
● 「ファイル」→「イメージで保存」をクリック

保存先を指定
● GIS_DATAの中に「seta」として保存
● プレゼン等で使う場合はこれで十分な場合も

プラグインの利用法

プラグインとは？
● QGISの機能を拡張するもの
● コアプラグイン
– 開発チームが提供している（ジオリファレンサーも含まれる）
● 「プラグイン」→「プラグインを呼び出す」で確認
● 既にインストール済
– ただし数が少ない

3rd パーティープラグイン
● ユーザーが独自に開発して提供しているもの
● ユーザー参加により、多機能を実現
– QGIS Pythonプラグインインストーラより導入可能
● 導入方法
– 「プラグイン」→「Pythonプラグインを呼び出す」
をクリック
– QGIS Pythonプラグインインストーラで「リポジト
リタブ」を選択
– 「サードパーティーのリポジトリを追加」をクリッ
ク

リポジトリの追加
● メッセージを確認し了解したら「OK」をクリック
● リポジトリを読み込みでエラーが出ますが問題な
し。「OK」をクリック

プラグインの導入
● リポジトリが追加されているのを確認したら、プ
ラグインタブをクリック
● 多くのプラグインが使える様になっている

プラグインの検索
● 「フィルター」に文字を入れることにより、検索
できる
● 例えば「Table」と入れると下の様になる

プラグインのインストール
● フィルタに「Google」を入れる
● 「OpenLayers Plugin」をクリック
● OpenStreetMapやGoogle Mapsを表示する
● 「プラグインをインストール/アップグレード」を
クリック
● 成功のボタンがでて、「インストール済」と表示
されれば成功
● 「閉じる」ボタンで抜けます

使い方
● 「プラグイン」から目的のプラグインをクリック
● 「プラグイン」→「OpenLayers Plugin」→「Add
Google Hybrid layer」をクリック
– 一度エラーが出ますが、もう一度実行

プラグインが表示されない場合
● 「プラグインの管理」で出てきたウィンドで、使
用したいプラグインにチェックを入れる

注意点
● OpenLayers PluginでGoogle画像を表示する際、
座標系がEPSG:900913に設定される
● 900913→googleと読める
– ウソのような本当の話
● 表示がずれる場合がある
– データの解析にはむかない

Photo2shapeとeVis
● スマートフォンやGPS付きデジカメが普及し、デ
ジカメ画像に位置情報が着いている
● これらの情報をGISデータに変換するのが
Photo2shape
● QGIS上で確認するのがeVis

Photo2shapeのインストール
● CDに入っている「Photo2Shape」フォルダを「C:Documents and
Settings”ユーザー名”.qgispythonplugins」にコピー
● Windows7，Vistaの場合「C:Users”ユーザー
名”.qgispythonplugins」
● Ubuntu、Macの場合「/home/”ユーザー名”/.qgis/python/plugins」

photo2shapeの設定
● 「プラグイン」→「プラグインの管理」をクリッ
ク
● 「QGISプラグインマネージャ」で
「Photo2shape」を見つけてチェック

Photo2shapeの使用方法
● 「Photo2shape」のアイコンをクリック
● ウィンドが表示される

photo2shapeの設定
● Directly with image
● shpファイルに変換したい画像が入っているディレ
クトリ
– ここではコピーした「photo」フォルダ
● Output shape file
● 出力するshpファイル名
– ここでは「photo」フォルダの中に「photo.shp」
を作る

Photo2shapeの実行
● 「Add result to canvas」にチェックを入れる
● 設定が完了したら、「OKをクリック」
● 「photo」にズームしてください
– 学会会場で撮った写真です

eVisの起動
● 「photo」レイヤが選択されている状態で、ツー
ルバーの「eVisイベントブラウザ」をクリック

eVisイベントブラウザの設定
● 「オプション」タブを選択
● 「ファイルパス」で
– 「属性にファイルへのパスが含まれています」で
「filename」を選択
– 「パスは相対です」にチェック
● 「相対パス」の「基準パス」が写真が入っている
フォルダになっているのを確認
– ここでは、「photo」フォルダ

方位の設定
● 「コンパス角度を表示する」にチェックを入れる
● 「属性がコンパス角度を持ちます」で
「direction」を選択

写真の表示
● 「ディスプレイ」タブに戻る
● 下に写真が表示される
● QGIS上には写真を撮った位置と方向が矢印で表示

次の写真を表示
● 「イベントブラウザ」の「次」をクリック
● 同じ場所で逆方向に取った写真が表示
– 矢印が逆を向いている

設定の記録
● 「オプションタブ」に戻る
● 「ファイルパス」と「コンパス角度」の「記憶す
る」にチェック
● 「save」をクリック
– 再度開いたときにも設定が保存される

eVis イベントIdツール
● ポイントを選択して表示することも可能
● 「eVis イベントIdツール」をクリック
● 確認したいポイントをクリック

画像の表示
● クリックした地点の画像が表示
● 同じ時点に複数の画像があれば「次」をクリックし
て確認できる
– 画面が小さいとちょっと使いづらいです

そのほかの便利なプラグイン
● Table Manager
● shpファイル等に含まれるテーブルの管理
● Statist
● 合計、固有値、平均などの簡単な統計

ありがとうございました
● 本日の講習はここまでです
● 少々、詰め込みすぎだったかもしれません
● 本日使用した資料はOSGeo.JPのWebサイトにて
公開します
● 自由集会の資料も同様に公開します
– http://goo.gl/uCf7M
● DVDに入っている資料も再配布頂いて大丈夫です

質問と宣伝
● 御質問等は以下のメーリングリストでも受け付け
ております。
● OSGeoJapan-discuss
● http://lists.osgeo.org/mailman/listinfo/osgeojapan-discuss
● 会員も募集しています
● http://www.osgeo.jp/about/support/
● FOSS4G Tokyo/Osakaイベントの開催
– 10月末～11月はじめにかけて開催

ご意見，ご質問をお願いします

参考資料
印刷画面の設定

印刷について
● 多くのGISソフトでは表示と印刷は別画面で行う
● 印刷時に方位、凡例、縮尺などが必要なため
● QGISの場合、二通りのやり方がある
● 表示画面を画像として保存し、別ソフトで印刷
– 「ファイル」→「イメージで保存」で表示されてい
る画面を保存
● コンポーザマネージャを使う
– 印刷用のレイアウトを別に作る

コンポーザマネージャの起動
● 「ファイル」→「新コンポーザマネージャ」をク
リック
● またはアイコンをクリック

コンポーザーマネージャ画面
印刷イメージ選択したアイテムの設
定
アイテムのレイアウト管理

マップの追加
● 「レイアウト」→「地図を追加」
● または「新規地図を追加」をクリック

地図のサイズを決定
● ドラッグ＆ドロップで地図の描画域を決定
● 離すと地図が表示される

アイテムの設定
● アイテムタブをクリック
● レイアウト上の選択したアイテムについて設定する
● 「領域」の「地図キャンバスの領域指定」をクリッ
ク
– ビュー画面上（QGIS本体）の表示範囲が反映され
る
– ビュー画面の表示を変更，または「アイテム内のコ
ンテンツを移動」で表示を調節
● 「地図」の「縮尺」で指定もできる

方位記号の追加
● 「イメージを追加」をクリック、描画位置を指定
して方位記号を選択

凡例の追加
● 「新規ベクタ凡例を追加」
をクリック，描画位置を決
定
● 集落界の凡例が多すぎるの
で削除する
– アイテムでagriを選択，
下の「×」で削除
– 凡例名を変える場合は
「編集」を利用

凡例の表示

スケールバーの追加
● 「新規スケールバーを追加を」ク
リック，描画位置を決定
● アイテムで調整
– セグメントサイズ→スケールバー単位の長さ
– バー単位毎の地図単位→1kmにしたければ
1000
– 単位ラベル→スケールバーに表示する単位

スケールバーを追加

タイトルの挿入
● 新規ラベルを挿
入をクリック
● アイテムで調整
– 「ラベル」に
タイトル文字
を編集
– 「フォント」
でサイズ等を
調整

枠線を消す場合
● アイテムの一般情報オプションで「フレームを表
示」のチェックを外す

適宜調節して完成
● アイテムの位置を調整する時は，「アイテムの移
動/選択」を使用

印刷するには
● 「ファイル」→「印刷」で印刷できる
● 「ファイル」→「画像としてエクスポート」も便利

コンポーザの呼び出し
● コンポーザは自動的に保存される
● コンポーザマネージャで呼び出せる
● 呼び出したい物を選択して，表示

参考資料
ラスターデータの
幾何補正

幾何補正とは
● 画像データに位置情報を与えることを幾何補正と
呼ぶ
● 他のデータとの重ね合わせが可能になる
– 国土地理院1/25,000地形図の幾何補正を実習する
● 地図上の位置情報を取得するには２つ方法がある
● 地図に書かれている情報を利用する
● 位置情報が与えられているデータから得る
– ここでは後者を利用

幾何補正の手順
● 以下の手順で行います
座標系の設定
↓
基盤地図25,000WMS配信サービスへの接続
↓
ガイド用の二次メッシュファイルの表示
↓
GCPの入力
↓
幾何補正の実行

座標系の設定
● QGISを起動し、右下の赤い部分をクリック
● 「プロジェクトのプロパティ」でEPSG IDを
「3100」として検索、「JGD2000 / UTM zone
54N」となっているのを確認
● ここではUTM座標系を使う
● 'オンザフライCRS変換を有効にする'をチェック
● 自動的に緯度経度座標系とUTM座標系の変換を行
うように設定
● 右下がグリーンになったのを確認

基盤地図情報25,000WMS配信サービス
● 国土地理院が公開した基盤地図情報をGISソフト
で利用できるサービス
● ここから位置情報を取得
– http://www.finds.jp/wsdocs/kibanwms/

WMSサービスへの接続
● 「接続」をクリックし，ウインド内のレイヤを”下から”す
べて選択
● 座標系を確認して「追加」をクリックし閉じる
● 日本地図が表示される

二次メッシュの追加
● 二次メッシュは1/25,000地形図の図郭とほぼ同じ
● 幾何補正時の参考に使用
● 「ベクタレイヤの追加」から，「AFFRIT_GIS」
→「2ndMesh」の中の「2ndMeshJGD.shp」を
選択しオープン
二次メッシュshpファイルはマップコンシェルジュ様が公開されている物を利用させて頂き
http://www.mapconcierge.jp/o/data/meshco

二次メッシュの表示設定
● 「2ndMeshJGD」の上で右クリック、プロパティを選
択
● 塗りつぶしオプションで「なし」を選択
● 「ラベル」を選んで「ラベルを表示」をチェック
● 「ラベルが含まれているフィールド」でCODEを選
択して「OK」をクリック
● つくば周辺（544000）にズームイン

ジオリファレンサーの起動
● メニューの「プラグイン」→「Georeferencer」
→「Georeferencer」で起動
● 「ファイル」→「ラスタを開く」で先ほどダウン
ロードした544000.TIFを開く
● 「座標参照系選択」が出てくるのでそのままOK
– 地図画像が表示される
● ウインド配置を適宜調節

ジオリファレンサー画面

プラグインとは？
● QGISの機能を拡張するもの
● コアプラグイン
– 開発チームが提供している（ジオリファレンサーも含まれる）
● サードパーティープラグイン
– ユーザーが独自に開発して提供しているもの
● ユーザー参加により、多機能を実現
– QGIS Pythonプラグインインストーラより導入可能

GCPの入力
● GCPとは「Ground Control Point」の略
● この情報に基づき位置情報を与える
● 位置情報の無い画像と位置情報のある地図の「同
じ場所」を特定し、点を入力する
● 1枚の図面に最低四点必要
– 補正方法によって違う

GCPの入力
● ジオリファレンサーで左上にズーム
● QGISの画面上の「544000」の左上にズーム

GCPの入力
● 「ポイントの追加」をクリックし、地図上の地点
をクリック
● 「地図座標を入力」が表示されるので「マップキャ
ンバスより」をクリックし
● QGIS上で同じ点をクリックし、「OK」
● ジオリファレンサーとQGISに赤い点が表示される
● 四隅に対して同様に点を与える
● 「戻る」や「全体表示」を使う
– 出来るだけ「地図の端」を選ぶ

ジオリファレンサーの設定
● 四点を入力後、「設定」→「変換の設定」をク
リック
● 「変換の設定」で以下に設定
● 変換タイプ→多項式１
● 再サンプリング手法→最近傍
● 圧縮方法→NONE
● 出力ラスタ→「TIFF」フォルダ内に544000_utm54.tif
● ターゲットSRS→EPSG ID 3100
● 「必要に応じて透明に0を使用」と「実行された時にQGIS
にロードします」にチェック

誤差の確認
● GCPテーブルに誤差
(residual)が表示される
● 確認して小さな値であ
れば「ジオリファレン
シングの開始」をク
リックして実行
● 目安は１以下
● 大きな場合はGPCの削
除や移動で修正

処理の実行
● 拡大して誤差の確認
● 問題があったら、再度
修正
● ジオリファレンサーを終了
● 「GCPの保存」が表示
されるので，保存を選
択し終了

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