「Gis and r 010」の版間の差分

2011年2月22日 (火) 02:31時点における版

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※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。

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。
1. 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。
1. 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。

瀬戸

国勢調査の小地域集計をGISで表示する方法

政府統計のページ（e-stat)へアクセス http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/eStatTopPortal.do
「地図で見る統計（統計ＧＩＳ）」から「データダウンロード」を選択
「統計調査（集計）を選択」（ex.平成17年国勢調査、小地域）し、統計表を選択。次へ（男女別人口総数及び世帯総数）
「地域を選択」（複数市町村を選択可能）し、ダウンロードデータを選択。ここで、統計表（.csv）に加えて、shapeファイル形式でもダウンロード可能。

※ここでの境界データは、統計業務のために作成されたものであるため、必ずしも行政区画と一致しているわけではない。使用上の注意事項等は、http://www.e-stat.go.jp/SG1/NetHelp10/WordDocuments/_1.htm を参照のこと

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

（http://www.info.police.pref.osaka.jp/ps/yao/%E5%A4%A7%E9%98%AA%E5%BA%9C%E8%AD%A6%E5%AF%9F%E7%8A%AF%E7%BD%AA%E7%99%BA%E7%94%9F%E3%83%9E%E3%83%83%E3%83%97.htm）

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。

http://ktgis.net/gcode/

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：バンド幅500mとセルサイズ25m四方で算出（cf.東京の事例研究を参考にしている→書誌情報：）

点の精度の問題

点の間の内挿をした。

相談・議論内容

1. 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。

1. 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

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 ===議論・今後の課題===
-■ファイルの内容の説明
+#ファイルの内容の説明
-・area_osaka_city
+*'''area_osaka_city'''
 出典：ESRIの全国市区町村界データ
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 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
+*'''pp_n860'''
 出典：大阪警察犯罪発生マップ
@@ 行68: / 行68: @@
 件数：860点
-・train_osaka_city
+*'''train_osaka_city'''
 出典：（後で追記すること）
-・kdbw500gr
+*'''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
+#分析内容
-カーネル密度推定</Br>
+カーネル密度推定：バンド幅500mとセルサイズ25m四方で算出
+（cf.東京の事例研究を参考にしている→書誌情報：）
-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
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 点の間の内挿をした。
+#相談・議論内容
-■相談内容
+##セルサイズ小さすぎる？
-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。
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 →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？
+##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？
+#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。