Mais conteúdo relacionado Semelhante a 位置情報にまつわるデータ補間技術 (20) Mais de Hiroaki Sengoku (20) 位置情報にまつわるデータ補間技術10. Copyright © 2013 microbase, LLC. 本資料の無断転⽤用・転載は固くお断りしております。
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網羅性
⾼高
網羅性
低
解像度 低
解像度 ⾼高
GPS
POS
交通量
調査
アメダス
住民基本台帳
ネット
調査
アンケー
ト調査
求⼈人DB
不動産DB記事DB
⾼高価である場合や個
⼈人情報保護・プライ
バシー等の問題によ
り利⽤用が難しい
網羅率・更新度とも
に⾼高く、⾼高度な解析
が可能
パーソナルデータ
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網羅性
⾼高
網羅性
低
解像度 低
解像度 ⾼高
GPS
POS
交通量
調査
アメダス
住民基本台帳
ネット
調査
アンケー
ト調査
求⼈人DB
不動産DB記事DB
オープンに公開され、
⾏行動記録や⼈人間関係
図など応⽤用可能性は
広い。
!
ただし、網羅率は必
ずしも⾼高くなく、ノ
イズ除去等の加⼯工の
⼿手間が⼤大きい
ソーシャルデータ
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網羅性
⾼高
網羅性
低
解像度 低
解像度 ⾼高
GPS
POS
交通量
調査
アメダス
住民基本台帳
ネット
調査
アンケー
ト調査
求⼈人DB
不動産DB記事DB
パブリックデータ(いわゆるオープンデータ系)
政府による調査となるため、網羅率は⾼高い
!
更新頻度が遅く、個⼈人の特定ができないよ
うに集計単位が粗い場合が多い
28. ダウンスケーリング
Hessami, M., Quarda, T.B.M.J., Gachon, P., St-Hailaire, A., Selva, F. and Bobee, B., “Evaluation of statistical downscaling
method over several regions of eastern Canada”, 57th Canadian water resources association annual congress, 2004.
気象分野において、将来の気候変動をモデル化した
GCMs(Global Climate Models)によって作成された
データを精細化
ローカルに観測された気象デー
タからモデルを作成し、
GCMsに適⽤用
http://epscorspo.nevada.edu/nsf/climate1/climate10.htmlhttps://www.ral.ucar.edu/projects/conus-downscaling
28
37. 空間的自己相関
モランI統計量 Moran's I ( -1.0 < I < 1.0)
空間的な連続性を定義するために空間的位置関係の
隣接性から地区間の連結性行列w(空間重み付け行
列)を作成し、隣接地区間で属性の共変動関係を定
義
Xは属性値
Anselin (1988), LeSage and Pace (2009)
37
38. 空間的自己相関
install.packages("spdep")
library(spdep)
!
data(oldcol)
crime <- COL.OLD$CRIME
plot(COL.nb, coords = cbind(COL.OLD$X, COL.OLD$Y))
!
col.W <- nb2listw(COL.nb, style = "W")
str(moran(crime, col.W, length(COL.nb), Szero(col.W)))
moran(crime, col.W, length(COL.nb), Szero(col.W))
!
moran.test(crime, nb2listw(COL.nb, style = "W"))
Rの例(オハイオ州)
http://web.sfc.keio.ac.jp/~maunz/wiki/index.php?asakura_sp_chap05
より詳しくは、慶應義塾⼤大学古⾕谷准教授のページが参考になります
38
40. gdal_grid -zfield variable -of GTiff input_path output_path
(おまけ)単純なヒートマップをつくりたいだけなら
GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)を⼊入れると
らっくらく〜~!!
GDALはラスターデータのメタデータの検索(gdalinfo)
や、データフォーマットの変換(gdal_gransform,
gdalwarp)などが可能なPythonライブラリ
40
51. • 移動データ(GPSログ等)に特化した可視化・解析ツール
• 東京大学地球観測データ統融合連携研究機構・特任研究員の
上山智士氏によって開発
1500,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9249985549,35.7318406842,2,7,4110309,14,97,33,,97
3700,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9123053021,35.753511987,1,10,4112107,10,97,33,,97
7300,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9132597066,35.7134959947,1,7,4114009,8 ,97,40,,97
5500,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9374260851,35.7387718937,2,12,4113004,14,97,32,,97
9500,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9268670539,35.6868715236,1,2,4115011,12,97,26,,97
9700,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9238668934,35.6892555155,2,6,4115016,14,97,32,,97
11400,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9293917865,35.6808909812,1,6,4115107,9 ,97,36,,97
11800,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9077829215,35.6792209637,2,6,4115202,14,97,21,,97
10100,1,1,1998/10/01 06:00:00,139.9298447577,35.684551261,1,1,4115014,12,97,26,,97
What s Mobmap?
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