国土数値情報。 GeoPandasで国土数値情報を加工してみた 2

国土数値情報(JPJIS準拠)の流域メッシュの、アクセスやエクセルへの変換方法に...

国土数値情報

引き続き、地理情報データをPandasで扱うための拡張ライブラリを利用して国土数値情報データを加工してみた。 引き続き、の土地利用区分の3次メッシュデータを利用する。 今回は、2次メッシュに変換したときの土地利用区分を求めてみる。 まずは、データの読み込みを行う。 glob '. concat [gpd. apply int 前回は、3次メッシュのまま表示させていたので気にならなかったが、このままだと3次メッシュを結合させる際にPolygonの境界が小数点以下でずれていることが問題となる。 元データのせいなのか、での読み込みの際の型変換が問題なのかはわからないが、隣接格子で微妙に座標がずれてしまいPolygonを連結させることができなかった。 これを修正するために、Polygonの座標を四捨五入して小数点以下を整えることにする。 以下のエントリを参考にした。 from shapely. round np. geometryの集約については、geopandas. dissolveで処理できる。 groupby 'メッシュ'. columns. apply lambda x: x. 2次メッシュへの変換はうまく計算できているようだ。 ttmych.

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国土数値情報(シェープファイル形式)をArcGISへ取り込み

国土数値情報

海岸線 まず、海岸線データをダウンロードしました。 JPGIS形式とシェープ形式の両方のファイルが入った県別のファイルを1つずつダウンロードします。 ファイルを解凍展開するとシェープ形式ファイルが入っているので、(ArcMap)でデータを追加すると表示されます。 には地理座標系の情報が含まれていないので、別途ArcCatalogで地理座標系に2000(JGD2000)を指定する必要があります。 以下は、UTMゾーン54N投影法で50万分の1縮尺のを表示した画面のキャプチャです。 かなり細かいですね。 河川 河川も同様JPGIS形式とシェープ形式の両方が入った県別ファイルをダウンロードします。 以下は、海岸線と同様UTMゾーン54N投影で50万分の1縮尺の付近を表示した画面のキャプチャです。 地方別(東北、北陸、関東、・・・)をマージ単位として細かくマージしていったところ、中国地方でのデータのマージに失敗しました。 ERROR001156 入力OID883で失敗しました。 JPGIS形式の方を見ると、8707040という値は見られないので、シェープ形式のデータのバグかなと思われます。 いったんのデータを別にエクスポートし、それをマージすることで問題回避しました。 次に、地方別にマージしたデータを一つにマージしたところ、北海道のデータでエラーとなりました。 河川名の属性で文字列が長すぎるようです。 個々を見ると、この属性の最大文字数がばらばらの値となっていました。 おそらく、個別の中の最大文字数がそのファイルでの属性の最大文字数として定義され、マージの際は最初に処理するシェープの最大文字数が適用されるからと思われます。 マージする入力ファイルの順番が並び替えられるので、北海道を一番上にすることで問題回避しました。 なお、データ量は約28万レコード(ポリライン28万本)でした。 torutk.

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海岸線 まず、海岸線データをダウンロードしました。 JPGIS形式とシェープ形式の両方のファイルが入った県別のファイルを1つずつダウンロードします。 ファイルを解凍展開するとシェープ形式ファイルが入っているので、(ArcMap)でデータを追加すると表示されます。 には地理座標系の情報が含まれていないので、別途ArcCatalogで地理座標系に2000(JGD2000)を指定する必要があります。 以下は、UTMゾーン54N投影法で50万分の1縮尺のを表示した画面のキャプチャです。 かなり細かいですね。 河川 河川も同様JPGIS形式とシェープ形式の両方が入った県別ファイルをダウンロードします。 以下は、海岸線と同様UTMゾーン54N投影で50万分の1縮尺の付近を表示した画面のキャプチャです。 地方別(東北、北陸、関東、・・・)をマージ単位として細かくマージしていったところ、中国地方でのデータのマージに失敗しました。 ERROR001156 入力OID883で失敗しました。 JPGIS形式の方を見ると、8707040という値は見られないので、シェープ形式のデータのバグかなと思われます。 いったんのデータを別にエクスポートし、それをマージすることで問題回避しました。 次に、地方別にマージしたデータを一つにマージしたところ、北海道のデータでエラーとなりました。 河川名の属性で文字列が長すぎるようです。 個々を見ると、この属性の最大文字数がばらばらの値となっていました。 おそらく、個別の中の最大文字数がそのファイルでの属性の最大文字数として定義され、マージの際は最初に処理するシェープの最大文字数が適用されるからと思われます。 マージする入力ファイルの順番が並び替えられるので、北海道を一番上にすることで問題回避しました。 なお、データ量は約28万レコード(ポリライン28万本)でした。 torutk.

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