SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 1
Baixar para ler offline
本マップ作成により、通学路上で洪水に遭遇した場合の、緊急避難箇所(上記地図
緑色部)とリスクエリア(上記A,B,C地点)の把握を容易にすることができた。
QGISを用いた平野部 市境沿い通学路の洪水ハザードマップつくり
■今後の課題
■背景と概要 Background & summary
・都市部でのゲリラ豪雨、洪水が多発
・通学路の半数以上が川沿い、平野部
洪水ハザード
マップ確認
・自治体によりフォーマットが違う
・公共施設の避難場所は把握出来るが
マンション等の高い建物が把握できない
・市を跨いで通勤、通学している人には使い辛い
No. 調査方法 Methods メリット Pros デメリット Cons
a. OpenStreetMap Open data 建物データが未完成箇所有
No house/building data in this area
b. Google Earth Webで利用可能
Available on the web
建物3Dカスタマイズが困難
Difficult to customize 3D house/building
c. Google Street View Webで利用可能
Available on the web
確認できない道路がある
Some streets. not available
d. 基盤地図情報
Maps &Geospatial info.by GSI
Webで入手可能
Available on the web
建物高さデータがない
No 3D data
e. ゼンリン住宅地図
Zenrin residential map
情報量が豊富・
一部建物高さデータ有
Detailed info. Limited 3D data
持ち運びには向かない
Not Handy
f. 目視調査
Field work/Visual surveillance
最新の状況を確認可能
Actual data
時間が掛かる
Takes long time
■結果 Results
■方法 Methods
・基盤地図情報を国土地理院サイトから
ダウンロード
・住宅地図、Google Street View、WEB情報照合し、
通学路周辺の3階以上建物の階層・位置調査
・最終現地調査にてデータ妥当性確認
・QGISにデータを入力し2Dマップ作成
・プラグインソフトQgis2threejsにて3Dマップ作成
国土交通省 国土数値情報より
Google Map および 国土交通省 国土数値情報より
浸水想定区域
Expected-flood-area
自転車通学路(約8km)
School Road by bicycle
今回目的としたマップ Targetted map
・特に通学路川沿いを中心に作成
River side school road only
・市境に依らない統一のフォーマット
Unified format map
・緊急時避難可能と想定される高層建物
(3階以上)の位置の把握が容易
Easy to recognize high story building (≧3F)
QGIS – Flood hazard mapping for school road along city boundaries in plain region
吹田市 Suita city HPより
摂津市Settsu city HPより
東淀川区
Higashi yodogawa ward HPより
A地点
B地点
C地点
吹田市
Suita City
摂津市
Settsu City
東淀川区
Higashi Yodogawa ward
A,B,C地点は Risk Area と判断
(沿道に堅ろう建物が200m以上
存在しない場所)
A地点(拡大)
B地点(拡大)
C地点(拡大)
各市フォーマット
が大きく違う
2D map
3D map (from WEST)
■まとめ
1.標高データの加味、 2.適用エリアの拡大
気づいたこと (ハザードマップの現状)
方法c.~f.を組み合わせ マップを作成
吹田市
Suita C.
摂津市
Settsu C.
東淀川区
Higashi Yokogawa W.
茨木市
Ibaraki C.大阪府
Osaka Pref.
国土地理院 基盤地図情報を元に改変
通学路
School Road
通学路
1km
〇 福田浩崇 (大阪高等学校 2年) / Hirotaka Fukuda (Osaka high school)
■参考文献
吹田市
Suita City
東淀川区
Higashi Yodogawa ward
摂津市
Settsu City
House
House
RC
(未調査) RC (N.I)
Others
QGIS 入門 今木洋大ら 古今書院

Mais conteúdo relacionado

Destaque

Foss4 g 2017-kansai-ryoo-kim
Foss4 g 2017-kansai-ryoo-kimFoss4 g 2017-kansai-ryoo-kim
Foss4 g 2017-kansai-ryoo-kim
OSgeo Japan
 

Destaque (13)

Qgisによる汚水処理手法の検討
Qgisによる汚水処理手法の検討Qgisによる汚水処理手法の検討
Qgisによる汚水処理手法の検討
 
SBD strategy for UN Habitat Smart Safer City171015
SBD strategy for UN Habitat Smart Safer City171015SBD strategy for UN Habitat Smart Safer City171015
SBD strategy for UN Habitat Smart Safer City171015
 
mago3D, Innovation with 3D by adding Z-axis in your browser!
mago3D, Innovation with 3D by adding Z-axis in your browser!mago3D, Innovation with 3D by adding Z-axis in your browser!
mago3D, Innovation with 3D by adding Z-axis in your browser!
 
GIS総研 活動報告(仮)
GIS総研 活動報告(仮)GIS総研 活動報告(仮)
GIS総研 活動報告(仮)
 
FOSS4G 2017 KYOTO.KANSAI The OSGeo foundation new initiatives and challenges
FOSS4G 2017 KYOTO.KANSAI The OSGeo foundation new initiatives and challengesFOSS4G 2017 KYOTO.KANSAI The OSGeo foundation new initiatives and challenges
FOSS4G 2017 KYOTO.KANSAI The OSGeo foundation new initiatives and challenges
 
Foss4 g2017 岡山大-やまかわ
Foss4 g2017 岡山大-やまかわFoss4 g2017 岡山大-やまかわ
Foss4 g2017 岡山大-やまかわ
 
Foss4 g公表用(柴田)
Foss4 g公表用(柴田)Foss4 g公表用(柴田)
Foss4 g公表用(柴田)
 
FOSS4G_Kyoto_Kansai_2017_pss_ise
FOSS4G_Kyoto_Kansai_2017_pss_iseFOSS4G_Kyoto_Kansai_2017_pss_ise
FOSS4G_Kyoto_Kansai_2017_pss_ise
 
Foss4g(戸田) 20171015(コアデイ)
Foss4g(戸田) 20171015(コアデイ)Foss4g(戸田) 20171015(コアデイ)
Foss4g(戸田) 20171015(コアデイ)
 
Foss4 g 2017-kansai-ryoo-kim
Foss4 g 2017-kansai-ryoo-kimFoss4 g 2017-kansai-ryoo-kim
Foss4 g 2017-kansai-ryoo-kim
 
地理院地図とFOSS4G 2017
地理院地図とFOSS4G 2017地理院地図とFOSS4G 2017
地理院地図とFOSS4G 2017
 
Maplat – Historical Maps Viewer, guarantees nonlinear bijective projection
Maplat – Historical Maps Viewer, guarantees nonlinear bijective projectionMaplat – Historical Maps Viewer, guarantees nonlinear bijective projection
Maplat – Historical Maps Viewer, guarantees nonlinear bijective projection
 
201710 発表資料(井内)
201710 発表資料(井内)201710 発表資料(井内)
201710 発表資料(井内)
 

Mais de OSgeo Japan

災害監視無人機システムと 災害監視無人機システムとFOSS4Gとの関わり ((独)宇宙航空研究開発機構 都甲 様)
災害監視無人機システムと 災害監視無人機システムとFOSS4Gとの関わり ((独)宇宙航空研究開発機構 都甲 様)災害監視無人機システムと 災害監視無人機システムとFOSS4Gとの関わり ((独)宇宙航空研究開発機構 都甲 様)
災害監視無人機システムと 災害監視無人機システムとFOSS4Gとの関わり ((独)宇宙航空研究開発機構 都甲 様)
OSgeo Japan
 

Mais de OSgeo Japan (20)

2019年GIS学会企画セッション 徳島大付属図書館 佐々木様発表資料
2019年GIS学会企画セッション 徳島大付属図書館 佐々木様発表資料2019年GIS学会企画セッション 徳島大付属図書館 佐々木様発表資料
2019年GIS学会企画セッション 徳島大付属図書館 佐々木様発表資料
 
GeoPackageを使ってみた(おざき様)
GeoPackageを使ってみた(おざき様)GeoPackageを使ってみた(おざき様)
GeoPackageを使ってみた(おざき様)
 
地理院地図Vector(仮称)の試験公開 (国土交通省国土地理院 佐藤壮紀様)
地理院地図Vector(仮称)の試験公開 (国土交通省国土地理院 佐藤壮紀様)地理院地図Vector(仮称)の試験公開 (国土交通省国土地理院 佐藤壮紀様)
地理院地図Vector(仮称)の試験公開 (国土交通省国土地理院 佐藤壮紀様)
 
デジタル社会の基盤としての地理空間・土地情報
デジタル社会の基盤としての地理空間・土地情報デジタル社会の基盤としての地理空間・土地情報
デジタル社会の基盤としての地理空間・土地情報
 
Node-REDのworldmapの活用
Node-REDのworldmapの活用Node-REDのworldmapの活用
Node-REDのworldmapの活用
 
地理院地図の新機能と災害情報の提供
地理院地図の新機能と災害情報の提供地理院地図の新機能と災害情報の提供
地理院地図の新機能と災害情報の提供
 
地理院地図の新機能と災害情報の提供
地理院地図の新機能と災害情報の提供地理院地図の新機能と災害情報の提供
地理院地図の新機能と災害情報の提供
 
GNSSによる高精度測位社会に向けた国土地理院の取り組み
GNSSによる高精度測位社会に向けた国土地理院の取り組みGNSSによる高精度測位社会に向けた国土地理院の取り組み
GNSSによる高精度測位社会に向けた国土地理院の取り組み
 
RTK測位の実力とその活用事例
RTK測位の実力とその活用事例RTK測位の実力とその活用事例
RTK測位の実力とその活用事例
 
個人で作るRTK農業用ガイダンスシステム
個人で作るRTK農業用ガイダンスシステム個人で作るRTK農業用ガイダンスシステム
個人で作るRTK農業用ガイダンスシステム
 
FOSS4G2017KYOTO.KANSAI_ODA
FOSS4G2017KYOTO.KANSAI_ODAFOSS4G2017KYOTO.KANSAI_ODA
FOSS4G2017KYOTO.KANSAI_ODA
 
地理院地図とFOSS4G 2017
地理院地図とFOSS4G 2017地理院地図とFOSS4G 2017
地理院地図とFOSS4G 2017
 
開会あいさつ(FOSS4G Tokyo 2017)
開会あいさつ(FOSS4G Tokyo 2017)開会あいさつ(FOSS4G Tokyo 2017)
開会あいさつ(FOSS4G Tokyo 2017)
 
CS立体図を用いた地形判読(FOSS4G 2017 Tokyoハンズオン)
CS立体図を用いた地形判読(FOSS4G 2017 Tokyoハンズオン)CS立体図を用いた地形判読(FOSS4G 2017 Tokyoハンズオン)
CS立体図を用いた地形判読(FOSS4G 2017 Tokyoハンズオン)
 
FOSS4Gと地理院地図
FOSS4Gと地理院地図FOSS4Gと地理院地図
FOSS4Gと地理院地図
 
20161030 foss4 g2016_yamakawa
20161030 foss4 g2016_yamakawa20161030 foss4 g2016_yamakawa
20161030 foss4 g2016_yamakawa
 
Foss4 g2016 kansai_v1_a4
Foss4 g2016 kansai_v1_a4Foss4 g2016 kansai_v1_a4
Foss4 g2016 kansai_v1_a4
 
Landsat-8直接受信・即時公開サービス ((独)産業技術総合研究所情報技術研究部門 岩田 敏彰 様)
Landsat-8直接受信・即時公開サービス ((独)産業技術総合研究所情報技術研究部門 岩田 敏彰 様)Landsat-8直接受信・即時公開サービス ((独)産業技術総合研究所情報技術研究部門 岩田 敏彰 様)
Landsat-8直接受信・即時公開サービス ((独)産業技術総合研究所情報技術研究部門 岩田 敏彰 様)
 
大規模タイル画像を生成した話((独)農研機構 寺元郁博様)
大規模タイル画像を生成した話((独)農研機構 寺元郁博様)大規模タイル画像を生成した話((独)農研機構 寺元郁博様)
大規模タイル画像を生成した話((独)農研機構 寺元郁博様)
 
災害監視無人機システムと 災害監視無人機システムとFOSS4Gとの関わり ((独)宇宙航空研究開発機構 都甲 様)
災害監視無人機システムと 災害監視無人機システムとFOSS4Gとの関わり ((独)宇宙航空研究開発機構 都甲 様)災害監視無人機システムと 災害監視無人機システムとFOSS4Gとの関わり ((独)宇宙航空研究開発機構 都甲 様)
災害監視無人機システムと 災害監視無人機システムとFOSS4Gとの関わり ((独)宇宙航空研究開発機構 都甲 様)
 

Último

Último (7)

LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー  DS20L  カタログ  LiDARデバイスLoRaWANスマート距離検出センサー  DS20L  カタログ  LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
 
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半        2024/04/26の勉強会で発表されたものです。新人研修 後半        2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアルLoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
 
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
 
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
 
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 

FOSS4G向けポスター

  • 1. 本マップ作成により、通学路上で洪水に遭遇した場合の、緊急避難箇所(上記地図 緑色部)とリスクエリア(上記A,B,C地点)の把握を容易にすることができた。 QGISを用いた平野部 市境沿い通学路の洪水ハザードマップつくり ■今後の課題 ■背景と概要 Background & summary ・都市部でのゲリラ豪雨、洪水が多発 ・通学路の半数以上が川沿い、平野部 洪水ハザード マップ確認 ・自治体によりフォーマットが違う ・公共施設の避難場所は把握出来るが マンション等の高い建物が把握できない ・市を跨いで通勤、通学している人には使い辛い No. 調査方法 Methods メリット Pros デメリット Cons a. OpenStreetMap Open data 建物データが未完成箇所有 No house/building data in this area b. Google Earth Webで利用可能 Available on the web 建物3Dカスタマイズが困難 Difficult to customize 3D house/building c. Google Street View Webで利用可能 Available on the web 確認できない道路がある Some streets. not available d. 基盤地図情報 Maps &Geospatial info.by GSI Webで入手可能 Available on the web 建物高さデータがない No 3D data e. ゼンリン住宅地図 Zenrin residential map 情報量が豊富・ 一部建物高さデータ有 Detailed info. Limited 3D data 持ち運びには向かない Not Handy f. 目視調査 Field work/Visual surveillance 最新の状況を確認可能 Actual data 時間が掛かる Takes long time ■結果 Results ■方法 Methods ・基盤地図情報を国土地理院サイトから ダウンロード ・住宅地図、Google Street View、WEB情報照合し、 通学路周辺の3階以上建物の階層・位置調査 ・最終現地調査にてデータ妥当性確認 ・QGISにデータを入力し2Dマップ作成 ・プラグインソフトQgis2threejsにて3Dマップ作成 国土交通省 国土数値情報より Google Map および 国土交通省 国土数値情報より 浸水想定区域 Expected-flood-area 自転車通学路(約8km) School Road by bicycle 今回目的としたマップ Targetted map ・特に通学路川沿いを中心に作成 River side school road only ・市境に依らない統一のフォーマット Unified format map ・緊急時避難可能と想定される高層建物 (3階以上)の位置の把握が容易 Easy to recognize high story building (≧3F) QGIS – Flood hazard mapping for school road along city boundaries in plain region 吹田市 Suita city HPより 摂津市Settsu city HPより 東淀川区 Higashi yodogawa ward HPより A地点 B地点 C地点 吹田市 Suita City 摂津市 Settsu City 東淀川区 Higashi Yodogawa ward A,B,C地点は Risk Area と判断 (沿道に堅ろう建物が200m以上 存在しない場所) A地点(拡大) B地点(拡大) C地点(拡大) 各市フォーマット が大きく違う 2D map 3D map (from WEST) ■まとめ 1.標高データの加味、 2.適用エリアの拡大 気づいたこと (ハザードマップの現状) 方法c.~f.を組み合わせ マップを作成 吹田市 Suita C. 摂津市 Settsu C. 東淀川区 Higashi Yokogawa W. 茨木市 Ibaraki C.大阪府 Osaka Pref. 国土地理院 基盤地図情報を元に改変 通学路 School Road 通学路 1km 〇 福田浩崇 (大阪高等学校 2年) / Hirotaka Fukuda (Osaka high school) ■参考文献 吹田市 Suita City 東淀川区 Higashi Yodogawa ward 摂津市 Settsu City House House RC (未調査) RC (N.I) Others QGIS 入門 今木洋大ら 古今書院