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PythonでGeoSpatial Dataの取り扱い[Chapter 7]

PythonでGeoSpatial Dataの取り扱い[Chapter 7]

PythonでGeoSpatial dataを可視化する。[Chapter 6] に引き続き、PythonでGeoSpatial dataの取り扱いの概要を学んでおきます。

詳細な内容については、次章でのtutorialで必要があれば付け加えていきますので、今回はレジメだけです。

本tutorialは、Python Geospatial Developmentを参考にして、実践的に使えるPythonでGeoSpatialの使い方を学んでいくものです。

また、本Blog中のsource code等に関しては、あくまでも参考としてください。なにがあっても責任とれませんので。
そこんところ、ヨロシク~~!!

Sources of Geo-Spatial Data

地理空間アプリケーションを作成するときは、使用するデータは、記述したコードと同じくらい重要になります。
良い品質の地理空間データは、特定のベースマップと画像では、アプリケーションの土台となります。

伝統的には、地理空間データは、市販の数千ドルのために、厳密なライセンス上の制約で売られている貴重かつ希少資源、として扱われてきた。
幸いなことに、地理空間解析ツールのオープン化の傾向と同様に、地理空間データは現在無料で、その使用にはほとんど、あるいはまったく制限なく利用可能になっています。
そこには、データのために支払う必要がある状況にはまだありますが、多くの場合は、適切なWebサイトから必要なデータをダウンロードするだけの場合です。

この章では、自由に利用可能な地理空間データのこれらの主要なsourceのいくつかの概要を説明します。
これは、網羅的なリストであることを意図しているのではなく、Pythonの地理空間の開発者に最も有用である可能性が高い情報源に関する情報を提供するものです。

この章では、

  • ベクトル形式地理空間データの主要なfreeで利用可能なsourceの一部
  • ラスター地理空間データの主にfreeで利用可能なsourceの一部
  • 都市のデータベースや地名に特化したfreeで利用可能な地理空間データの他のタイプのsource

いついて説明します

GeoSpatial data in vactor format

Vector formatについては、以下の項目について書いてあります。

  • OpenStreetMap
    • Data format
    • Obtaining and using OpenStreetMap data
  • TIGER
    • Data format
    • Obtaining and using TIGERdata
  • Digital Chart of the World
    • Data format
    • Obtaining and using Digital Chart of the World data
  • GSHHS
    • Data format
    • Obtaining and using GSHHSdata
  • World Borders Dataset
    • Data format
    • Obtaining and using World Borders Dataset data

GeoSpatial data in raster format

Raster formatについては、以下の項目について書いてあります。

  • Landsat
    • Data format
    • Obtaining and using Landsat data
  • GLOBE
    • Data format
    • Obtaining and using GLOBEdata
  • National Elevation Dataset
    • Data format
    • Obtaining and using National Elevationdata

other types of geo-spatial data

other types formatについては、以下の項目について書いてあります。

  • GEOnet Names Server
    • Data format
    • Obtaining and using GEOnet data
  • GNIS
    • Data format
    • Obtaining and using GNIS data

今回のまとめ

今回は、PythonでのGeoSpatial dataについて概要をみてみました。
GIS Applicationが必要であることには違いないのですが、解析するDataがないと何もできません。特にGISでは空間的な広がりのdataを扱うことがおおいので、精度のそこそこなければ使い物になりませんね。 日本でももっと社会基盤データ類をOpen Dataとして精度の高いもの公開してもらえるとよいですね。
今回は、このPython Geospatial Developmentは、主にUSAのdataになっているので、あくまでも参考として考えてください。
次回は、Pythonで地理空間データの使用について10回に分けて学んでいきます。

また、本tutorialは、Python Scriptの基本的なことはある程度理解している前提で今後も話を進めていきます。また、誤字、脱字、spell間違いや勘違いや翻訳間違いなど多々出てくると考えられます。
それは違うじゃん!!とかいろんな意見をいただければと思います。
そこんところ ヨロシク~~!!

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