Pythonではじめる地理空間情報
都市のデジタル化において、その根幹をなす街づくりのためのデータ化が進み、日本全国の3D都市モデルの整備・活用・オープンデータ化が進んでいます。そこで、Google ColaboratoryやJupyter Notebookを使った、3D都市空間モデルの可視化や地理空間情報の表現方法のご紹介をします
都市の3Dデータを扱うことが多くなってきましたが、地理空間情報の可視化はJavaScriptなどのフロントサイドで処理をすることが多いようです。
今回は、PythonとGoogle ColaboratoryやJupyter Notebookを使った、都市のデータ分析にも使える地理空間情報の可視化手法をご紹介します。
トーク内では下記の技術と都市データのご紹介をします。
予定稿 (全体:30分)
- 自己紹介 (1分)
- 本セッションの概要説明 (1分)
- はじめてのマップ表示 (10分)
- leafmapの設定
- leafmapでベースマップを使用する
- 1行のコードでGeoPandas GeoDataFrameを地図に追加する。
- 2.5D地図を表示
- はじめての3D空間データ (10分)
- 点群データとは?
- 3次元データのファイル形式
- 点群データのツール
- 点群データを使った3Dデータの可視化
- 地理空間情報データ (5分)
- Project PLATEAUの紹介
- G空間情報センターの紹介
- まとめ (3分)
小俣 博司 (Hiroshi Omata)
オープン川崎
一般社団法人シビックテックジャパン
Geo+Python JP
