「Gis and r 010」の版間の差分
(→議論・今後の課題) |
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・area_osaka_city | ・area_osaka_city | ||
| − | + | 出典：ESRIの全国市区町村界データ | |
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http://www.esrij.com/products/gis_data/japanshp/japanshp.html | http://www.esrij.com/products/gis_data/japanshp/japanshp.html | ||
| − | + | ESRIジャパンが無償で提供しているshapeデータであるが、サンプルデータのため精度の保証はない。 | |
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・pp_n860 | ・pp_n860 | ||
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（http://newspat.csis.u-tokyo.ac.jp/geocode/） | （http://newspat.csis.u-tokyo.ac.jp/geocode/） | ||
| − | + | を使って、住所から緯度経度をプロット | |
| − | cf.Google Maps | + | cf.Google Maps APIを使ったジオコーディングと地図化という方法もある。 |
http://ktgis.net/gcode/ | http://ktgis.net/gcode/ | ||
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・train_osaka_city | ・train_osaka_city | ||
| − | + | 出典：（後で追記すること） | |
2011年2月22日 (火) 02:17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10回GIS+R勉強会
参加者
- 清野（リアル）
- 小野原（リアル）
- 瀬戸（リアル）
- 東郷（リアル）
報告
清野
Shift_JISのshapeファイル(shpファイル)をUTF-8に変換する方法。
※日本の省庁などが配布しているデータは多くの場合、文字コードがShift_JISである。しかし、QGISなどでShift_JISのshpファイルを開くと日本語属性が文字化けを起こす。そのため、UTF-8に変換する必要がある。
- あるshpファイル(X.shpとする)にはかならず複数の同名の別形式のファイル(X.dbf, Xprj, X.qpj, X.shx)が同時に生成されている。これらは、実際のshpファイルに含まれる個別のデータや投影法に関するデータであるが、この中のX.dbfが個別のデータの格納されている。
- 拡張子dbfのファイルは、dBase形式のファイル。Microsoft Excel等でも開くことはできるが、ここではフリーソフトウェアのOpenOffice.orgのCalcを利用する。
- まずX.dbfをCalcで開き、「名前をつけて保存」からテキストCSVで保存しなおす。その保存しなおす際に文字列の文字コードを聞かれるので、この時「Unicode(UTF-8)」を選ぶ。区切り記号は何でもよい(Calcで後で読み込めれば)。
- 保存したcsvファイルをもう一度OpenOffice.orgCalcで開き直す。この際文字コードをUTF-8で読み込む。
- きちんと列が分かれてインポートされたかを確認する。
- 最後にこの読み込んだcsvファイルを再度「名前をつけて保存」から、今度は保存形式をdbase(.dbf)で保存しなおす。
- そして元のX.dbfと同じ名前にする(上書きする)。
これでQGISでshpファイルを開くときちんと日本語で読み込めるようになっている。
議論・今後の課題
■ファイルの内容の説明
・area_osaka_city
出典：ESRIの全国市区町村界データ
http://www.esrij.com/products/gis_data/japanshp/japanshp.html
ESRIジャパンが無償で提供しているshapeデータであるが、サンプルデータのため精度の保証はない。 ・pp_n860
出典：大阪警察犯罪発生マップ
CSISのアドレスマッチングサービス
（http://newspat.csis.u-tokyo.ac.jp/geocode/）
を使って、住所から緯度経度をプロット
cf.Google Maps APIを使ったジオコーディングと地図化という方法もある。
精度：何とか町何丁目まで
期間：19.02.2010-31.12.2010
件数：860点
・train_osaka_city
出典：（後で追記すること）
・kdbw500gr
tifファイルは sda4ppでカーネル密度を求めた結果。元データはpp_n860ファイル
■分析内容
カーネル密度推定</Br>
バンド幅500m
セルサイズ25m四方
（東京のケースを参考にしている。）
点の精度の問題
点の間の内挿をした。
■相談内容
セルサイズ小さすぎる？
一般的にカーネル密度を出して、他の空間データの分布傾向と重ね合わせて比較する。
→年代別、時間帯でデータを区切って分析。
カーネル密度を出した後、そのラスタデータの扱い方をどうするのか？
空間スキャン統計量を使う？
Rでshpを読み込めない→QGISの編集モードで”＋”などが入っているところを消す。
→東郷さん、SaTScan(http://www.satscan.org/「GISで空間分析」（古今書院）に紹介がある)でやってみた。
結果：12個クラスターが検出された。→このクラスターの意味するものは？
分析手法：属性は空間だけ（時空間の情報を入れられる/Descrete Poisson(User Guide p12)（離散ポアソンモデル））
分析目的：人口に対するひったくり発生件数を調べた。
データの説明： 人口データは国勢データ（男女別・年齢（5歳階級）別人口/http://www.city.osaka.lg.jp/keikakuchosei/page/0000015556.html）
国勢調査の小地域調査：「秘匿措置」個人が特定されてしまう可能性があるのでその場合は、＠など具体的な数が分からなくなっている。
ポリゴンの中心点（Arcで求めた）を中心とする円で
発生地点人口
町丁目（ESRIの販売データ/http://www.esrij.com/products/contents.html）に対してID（ESRIのID参考）を振る
参考文献
SaTScan関係
「GISで空間分析」（古今書院）
今後の方針
次回の予定
日時：2010年3月8~10日くらい 内容：東郷さんデータの続き
