HackMDGeo + Python JP
これは、PyCon JP 2019のポスターセッション「Geo + Python」のまとめページです。
This page is “Geo + Python JP” for PyCon JP 2019 poster session.
:snake: ポスター概要：
ここ数年のオープンデータ推進の成果として、公的機関から位置や区域に関する地理空間情報（Geoデータ）が公開され、誰でもそのデータを手軽に利用できるようになりました。これらのデータとGIS（地理情報システム）のツールをMIXすることで様々なアウトプットが可能になります。
pushing ahead with open data over the few years, geospatial information (Geo data) has been released from public institutions. and anyone can use the geo open data easily.
４名のGeoマニアのゆかいな仲間たちが、それぞれ地理空間情報（Geoデータ）をどのように利用しているか事例とともに、PythonとGeoデータによる様々な可視化や解析方法の一端をご紹介します！
We will give an introduction to the various visualization and analysis methods using Python and Geo data.
we are four Geo geeks using geospatial information.
発表者
- Mami Enomoto @mamix1116
- Kunihiko Miyoshi @colspan
- Hiroshi Omata @homata
- Yasuto Furukawa Qiita/MIERUNE
質問・コメントは #geo_python
ハッシュタグ #geo_python をつけてTwitterに投稿してください。
PyCon期間中、可能な限り質問にお答えしたいと思っています。
If you have any questions please tweet with a hashtag #geo_python.
:snake: Geo + Python Showcase :earth_africa:
Index
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A: Visualization from Person trip data of Opendata, by Geopandas and Kepler GL
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B: Showing the Saving live network from AED by OSMnx and QGIS
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C: Visualization of Geospatial data, powerd by Google Colaboratory
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D: Process and visualize BIG Point-clowded data powerd by Google Colaboratory
パーソントリップOD
概要：
パーソントリップデータを使って、人の移動量を可視化しました。町丁字界を基本としたゾーン間の移動量（鉄道のトリップ数）です。
Jupyter notebookで、ライブラリGeoPandasを使って、空間演算をおこない、KeplerGLを使って表示しています。KeplerGLは、オープンソースの空間分析可視化ツールです。Jupyter notebookからでも手軽に利用でき、デザイン性も高いので、空間情報の可視化にオススメです。
デモ / ソースコード：
- Jupyter notebook (GitHub)
- Demo （Jupyter notebookの結果のMap）
使用したライブラリやツール：
- GeoPandas
- KeplerGL
使用したデータ：
作成者： Mami
GeoDjangoで地図アプリケーション
｀
概要：
Jupyter notebookやGISで分析をしたら、その結果をアプリケーションとして共有したりサービス化できるといいですよね。Django使って、shpファイルを読み込んで、Rest API FrameworkでGeojsonにして、Mapbox GL JSで表示する、という流れをやってみました。Webアプリケーションとしての機能はこれから作り込んでいきたいです。
デモ / ソースコード：
参考:
- GeoDjangoではじめる地理空間情報 小俣さんのチュートリアルがわかりやすいです。
使用したライブラリやツール：
使用したデータ：
- 社会福祉施設等一覧（平成30年5月1日時点） 東京都オープンデータカタログ
- data 2
作成者： Mami
Saving live network
概要：
日本AED財団によると、国内では一日に200人もの人が心臓突然死で亡くなっています。このような悲劇をすこしでも軽減するためAED（自動体外式除細動器）の設置が各地ですすめられていまが、AEDがあったとしても、どれくらいの範囲の人々を助けれるのでしょうか？
ここでは、ケーススタディとして東京都大田区のAEDの位置情報をもとに駆け足（300m/min）で往復3分(900m)以内の経路をOSMnxというPythonパッケージで計算し、QGISで可視化しました。
デモ / ソースコード：
- XYのリストからネットワークを計算して１つのGeoDataFrameにまとめてSHPにしてくれる雑いサンプルコード
- OSMnxはgboeingさんによる解説 がわかりやすかったです
- OSMnxのExampleもいろいろあります
使用したライブラリやツール：
使用したデータ：
作成者： Furukawa
Google Colaboratoryを利用した地理空間情報の可視化
matplotlib BasemapとCartopyとともに
概要：
Google ColaboratoryとCartopyを使って、いくつかの地図を表示してみました。
素直に動作しなかったので、monkey patchを当てて動作させてます。
- 地図
- 地理院タイル 標準地図
- 地理院タイル 色別標高図
- 地理院タイル 陰影起伏図
- Google Maps
- OpenStreetMap
- MIERUNE, MIERUNE mono
- 外部ファイルとしてShapeファイルを読み込む
- Googleドライブからファイルの入出力をする
デモ / ソースコード：
使用したライブラリやツール：
使用したデータ：
ライセンス
- Google マップ / Google Earth 追加利用規約
- 国土地理院ウェブサイト 地理院タイル 国土地理院コンテンツ利用規約
- OpenStreetMap® はOpenStreetMap財団 (OSMF)がOpen Data Commons Open Database License (ODbL) の下にライセンスするオープンデータです
- Maptiles by MIERUNE under CC BY. Data by OpenStreetMap contributors, under ODbL.
作成者： homata
Google Colaboratoryのパワーで点群可視化をワンストップ化
概要：
オープンデータである土木工事の点群データをグリグリ閲覧するために、クラウド上でワンストップで変換&可視化します。
数GB/数千万点の点群データをそのまま扱うには大きすぎるため、クラウドパワーを用いて間引きとWebブラウザで閲覧可能な3DTilesへの変換を行います。ツールには独自に開発した3DTiles変換ライブラリを用いました。
デモ / ソースコード：
使用したライブラリやツール：
- lasto3dtiles 点群変換
- luigi
- Open3D
- laspy
- Cesium 点群可視化
- liblas-bin LASファイルの変換
- leaflet 点群と緯度経度の対応点ピッキング
- Google Colaboratory
- ngrok
使用したデータ：
作成者： Kunihiko Miyoshi (@colspan)
:snake: さいごに
> 各自コメントを一言おねがいします！
Pythonを使っている皆さんにGeoの楽しさを伝えたい、と思って今回ポスターセッションを企画しました。たのしかったねー。一緒に作ってくれたGeoな皆さん、見てくれた皆さん、ありがとー。 Mami
経路検索はけっこう奥が深いなあ、と。計算の仕組みと同様に元の道路データや始点位置の重要性が身にしみました。 Furukawa
Google Colaboratoryにデフォルトで入ってないモジュールを使うにはバットノウハウが必要そうです。Google Colaboratoryは手軽なのでいろいろと使っていきたいです。 homata
点群データ処理のためのOSSはUbuntuでの活用が効率的ですが、そのためのPCリソースをGoogle Colaboratoryに充てられるのは画期的だと思います。あと一歩でサーバレス・PCレスな点群処理環境を組めるようになるかもしれません。 colspan
告知：
9/21午後 オープンデータのがやがや会 Vol 2.
オープンデータを使って、がやがやもくもくする会です。
Geoデータ、オープンデータを使って、データ分析や開発をしたい方、遊びに来てね。
地域課題の解決を目的とした地方自治体を中心とする公共データを活用した一般参加型コンテスト、『アーバンデータチャレンジ』にチャレンジしてみたい人、やったことがある人たちが集まる会をやります ＼(o)／
日時： 9/21(土) １３：００〜１８：００
場所： 神田
参加申込み： connpass
10月以降も開催予定なので、グループをフォローしてくださいね。
Geo + Python ゆるハンズオン
Pythonで地理空間データを分析・可視化しよう！
日時： 10/27（日）13:00〜18:00 （開場12:45〜）
場所： 東京大学 駒場第二キャンパス 生産技術研究所 As311・312
参加申込み： connpass
