「Gis and r 006」の版間の差分
提供: OSGeo.JP Wiki
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| 行114: | 行114: | ||
**Kernel Density（瀬戸） | **Kernel Density（瀬戸） | ||
**Adaptive Density（東郷） | **Adaptive Density（東郷） | ||
| − | **G and F Estimate | + | **G and F Estimate Function（瀬戸） |
**Ripley's K and L Function（渡邉） | **Ripley's K and L Function（渡邉） | ||
**Local Ripley'S Kand L（渡邉） | **Local Ripley'S Kand L（渡邉） | ||
**Quadrat Test（小野原） | **Quadrat Test（小野原） | ||
**Kolmogorov-Smirnov Test（小野原） | **Kolmogorov-Smirnov Test（小野原） | ||
| − | **Simulation Envelope of | + | **Simulation Envelope of CSR（清野） |
**Fit Position Model（清野） | **Fit Position Model（清野） | ||
**Kriging（東郷） | **Kriging（東郷） | ||
2010年12月7日 (火) 00:27時点における版
※Wiki記法の書き方については http://ja.wikipedia.org/wiki/Help:%E6%97%A9%E8%A6%8B%E8%A1%A8 を参照。
目次
第6回GIS+R勉強会
参加者
- 清野（リアル）
- 瀬戸（リアル）
- 小野原（リアル）
- 東郷（リアル）
- 渡邉（リアル）
導入
- 『人口・居住と自然-GISによる分析-』(財団法人統計情報研究開発センター)の紹介･解説(清野・瀬戸)
- 地理情報科学標準カリキュラム( http://curricula.csis.u-tokyo.ac.jp/ )の話。”Learning to think spatially”機会があれば一度話を｡(瀬戸)
- 上記の教科書の中では統計的分析手法についてはあまり触れられていない?(瀬戸)
- 空間分析に統計的手法を持ち込むことの是非についてちょっと議論。
- 前回のR上での話
str(chica10s)#クラス構造は、生成されたオブジェクトに対してstr( )関数を用いると調べることができる。 chica10sの中身。
Formal class 'SpatialPointsDataFrame' [package "sp"] with 5 slots
..@ data :'data.frame': 420 obs. of 21 variables: .. ..$ YE1: Factor w/ 1 level "西暦 2010": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... .. ..$ REP: Factor w/ 324 levels "10000","100000",..: 169 26 1 233 153 49 176 82 12 221 ... .. ..$ AAC: Factor w/ 37 levels "26101","26102",..: 23 23 12 23 12 12 12 23 23 23 ... .. ..$ CN1: Factor w/ 37 levels "綾部","伊根",..: 12 12 34 12 34 34 34 12 12 12 ... .. ..$ AS2: Factor w/ 420 levels "京都府 綾部市位田町市場７９番",..: 75 74 395 73 394 393 396 86 85 84 ... .. ..$ AC1: Factor w/ 270 levels "100","101","104",..: 127 125 116 193 23 83 211 116 228 7 ... .. ..$ PU1: Factor w/ 36 levels "医院,その他",..: 22 16 16 16 22 16 16 16 16 22 ... .. ..$ UD1: Factor w/ 6 levels "営業所","休耕田",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ... .. ..$ BS2: Factor w/ 31 levels "B2","LS2","LS3",..: 30 30 30 30 30 30 30 30 30 15 ... .. ..$ WAF: logi [1:420] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE ... .. ..$ GAF: logi [1:420] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ... .. ..$ SEF: logi [1:420] TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE ... .. ..$ NNS: Factor w/ 188 levels "ＪＲバス細見千束",..: 170 178 118 178 23 23 23 182 182 181 ... .. ..$ DS2: Factor w/ 115 levels "1","100","1000",..: 108 106 48 66 2 94 92 36 62 14 ... .. ..$ RCL: Factor w/ 32 levels "1住居","1住居,準防",..: 29 29 29 29 29 29 29 31 29 31 ... .. ..$ HL2: Factor w/ 0 levels: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ... .. ..$ VL2: Factor w/ 0 levels: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ... .. ..$ BL2: Factor w/ 0 levels: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ... .. ..$ BC2: Factor w/ 6 levels "0","40","50",..: 1 1 1 1 1 1 1 4 1 4 ... .. ..$ FR2: Factor w/ 11 levels "0","100","150",..: 1 1 1 1 1 1 1 4 1 4 ... .. ..$ SEB: logi [1:420] NA NA NA NA NA NA ... .. ..- attr(*, "data_types")= chr [1:21] "C" "C" "C" "C" ... ..@ coords.nrs : num(0) ..@ coords : num [1:420, 1:2] 135 135 135 135 135 ... .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 .. .. ..$ : chr [1:420] "0" "1" "2" "3" ... .. .. ..$ : chr [1:2] "coords.x1" "coords.x2" ..@ bbox : num [1:2, 1:2] 134.9 34.7 136 35.8 .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 .. .. ..$ : chr [1:2] "coords.x1" "coords.x2" .. .. ..$ : chr [1:2] "min" "max" ..@ proj4string:Formal class 'CRS' [package "sp"] with 1 slots .. .. ..@ projargs: chr NAd<-as.data.frame(chica10s)
chica10sをデータフレームにすると
d<-as.data.frame(chica10s) str(d)
data.frame': 420 obs. of 23 variables:
$ YE1 : Factor w/ 1 level "西暦 2010": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ REP : Factor w/ 324 levels "10000","100000",..: 169 26 1 233 153 49 176 82 12 221 ... $ AAC : Factor w/ 37 levels "26101","26102",..: 23 23 12 23 12 12 12 23 23 23 ... $ CN1 : Factor w/ 37 levels "綾部","伊根",..: 12 12 34 12 34 34 34 12 12 12 ... $ AS2 : Factor w/ 420 levels "京都府 綾部市位田町市場７９番",..: 75 74 395 73 394 393 396 86 85 84 ... $ AC1 : Factor w/ 270 levels "100","101","104",..: 127 125 116 193 23 83 211 116 228 7 ... $ PU1 : Factor w/ 36 levels "医院,その他",..: 22 16 16 16 22 16 16 16 16 22 ... $ UD1 : Factor w/ 6 levels "営業所","休耕田",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ... $ BS2 : Factor w/ 31 levels "B2","LS2","LS3",..: 30 30 30 30 30 30 30 30 30 15 ... $ WAF : logi TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE ... $ GAF : logi FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ... $ SEF : logi TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE ... $ NNS : Factor w/ 188 levels "ＪＲバス細見千束",..: 170 178 118 178 23 23 23 182 182 181 ... $ DS2 : Factor w/ 115 levels "1","100","1000",..: 108 106 48 66 2 94 92 36 62 14 ... $ RCL : Factor w/ 32 levels "1住居","1住居,準防",..: 29 29 29 29 29 29 29 31 29 31 ... $ HL2 : Factor w/ 0 levels: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ... $ VL2 : Factor w/ 0 levels: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ... $ BL2 : Factor w/ 0 levels: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ... $ BC2 : Factor w/ 6 levels "0","40","50",..: 1 1 1 1 1 1 1 4 1 4 ... $ FR2 : Factor w/ 11 levels "0","100","150",..: 1 1 1 1 1 1 1 4 1 4 ... $ SEB : logi NA NA NA NA NA NA ... $ coords.x1: num 135 135 135 135 135 ... $ coords.x2: num 35.6 35.6 35.3 35.6 35.3 ...
作業内容
- QGISのデータ補間プラグインを用いてIDW補間(ラスタ化)する
- プラグインの｢ラスタベース地形解析｣を用いて傾斜角･傾斜方位を計算してみる｡
注意事項
- 距離係数は､0に近づけるとなめらかになるが微地形が表現できない｡
- データ補間プラグインのカラム数、X,Yのセルサイズ、XY座標それぞれの最小値最大値を、元のデータ(kyodem250.shp)の値を調べる必要｡
- 出来上がったら.ascをラスタデータとしてQGISに読み込む｡標準ではグレースケールでの表示になるので､
- 座標系は､JGD2000で定義
データセット
結果
課題と次回までにやること
- SDA4PPの統計ツールを各自で調べる
- Uniform Intensive（瀬戸）
- Kernel Density（瀬戸）
- Adaptive Density（東郷）
- G and F Estimate Function（瀬戸）
- Ripley's K and L Function（渡邉）
- Local Ripley'S Kand L（渡邉）
- Quadrat Test（小野原）
- Kolmogorov-Smirnov Test（小野原）
- Simulation Envelope of CSR（清野）
- Fit Position Model（清野）
- Kriging（東郷）
DEMと地価データの実例もしくは自分が保持するデータセットでの説明が望ましい。
次回の予定
- 日時：12月22日（水）19:00～ 場所：未定
- 次々回は1月14日以降
