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title: Geo + Python JP
description: PyCon JP 2019のポスターセッション「Geo + Python」のまとめページ
image: https://i.imgur.com/jQj0cz4.png
tags: geo, python, PyCon
lang: ja-jp
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Geo + Python JP
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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.

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# :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](https://twitter.com/mamix1116)
- Kunihiko Miyoshi [@colspan](https://github.com/colspan)
- Hiroshi Omata [@homata](https://twitter.com/homata)
- Yasuto Furukawa [Qiita](https://qiita.com/Yfuruchin)/[MIERUNE](https://mierune.co.jp)

## 質問・コメントは `#geo_python`
ハッシュタグ [**#geo_python**](https://twitter.com/search?q=%23geo_python&src=typed_query&f=live) 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.

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# :snake: Geo + Python Showcase :earth_africa:


Index

- [A: Visualization from Person trip data of Opendata, by Geopandas and Kepler GL](#%E3%83%91%E3%83%BC%E3%82%BD%E3%83%B3%E3%83%88%E3%83%AA%E3%83%83%E3%83%97OD)

- [B: Showing the Saving live network from AED by OSMnx and QGIS ](#Saving-live-network)
- [C: Visualization of Geospatial data, powerd by Google Colaboratory](#Google-Colaboratory%E3%82%92%E5%88%A9%E7%94%A8%E3%81%97%E3%81%9F%E5%9C%B0%E7%90%86%E7%A9%BA%E9%96%93%E6%83%85%E5%A0%B1%E3%81%AE%E5%8F%AF%E8%A6%96%E5%8C%96")
- [D: Process and visualize BIG Point-clowded data powerd by Google Colaboratory ](#Google-Colaboratory%E3%81%AE%E3%83%91%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%81%A7%E7%82%B9%E7%BE%A4%E5%8F%AF%E8%A6%96%E5%8C%96%E3%82%92%E3%83%AF%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%83%E3%83%97%E5%8C%96)

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## 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)](https://github.com/mamix1116/geo_python_cookbook/blob/master/notebook/KeplerGL_PersonTripOD.ipynb)
- [Demo](https://mamix1116.github.io/geo_python_cookbook/map/my_PersonTripOD_map.html) （Jupyter notebookの結果のMap）

### 使用したライブラリやツール：
- GeoPandas
- [KeplerGL](https://kepler.gl/)

### 使用したデータ：
- [国土数値情報　交通流動量 パーソントリップＯＤ量データ](http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-S05-b-v2_2.html)　

#### 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：
- demo
- [GeoDjangoでWeb地図をつくろう！ - Medium](https://medium.com/infradatachallenge/idc-river-ce0f6cd3da43)

#### 参考:

- [GeoDjangoではじめる地理空間情報](https://homata.gitbook.io/geodjango/)　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：
- [GeoDjango](https://docs.djangoproject.com/en/2.2/ref/contrib/gis/)
- [Mapbox GL JS](https://docs.mapbox.com/mapbox-gl-js/overview/)

### 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）](http://opendata-catalogue.metro.tokyo.jp/dataset/t000010d1700000086) 東京都オープンデータカタログ
- [data 2](https://)

#### 作成者： Mami


## Saving live network


### 概要：
[日本AED財団](https://aed-zaidan.jp/knowledge/index.html)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](https://github.com/Yfuruchin/pyconjp2019_geopyrhon/blob/master/points2networkshp.ipynb)
- OSMnxはgboeingさんによる[解説](https://githubja.com/gboeing/osmnx) がわかりやすかったです
- OSMnxのExampleも[いろいろあります](https://github.com/gboeing/osmnx-examples/tree/master/notebooks)

### 使用したライブラリやツール：
- [OSMnx](https://osmnx.readthedocs.io/en/stable/)
- [QGIS](https://qgis.org/)

### 使用したデータ：
- [大田区AED設置場所](http://www.city.ota.tokyo.jp/seikatsu/hoken/iryokikan_hoka/aed/setting_place/index.html)

#### 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：


- [Google Colaboratoryのnotebook (GitHub)](https://github.com/homata/GeoPythonJP/blob/master/tile_server.ipynb)

### 使用したライブラリやツール：

- [Cartopy](https://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/)
- [Google Colaboratory](https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ja)

### 使用したデータ：

- [国土数値情報: 行政区域、避難施設](http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/other/yakkan.html)

#### ライセンス

* [Google マップ / Google Earth 追加利用規約]( https://www.google.com/intl/ja/help/terms_maps/)
* [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]( https://www.gsi.go.jp/kikakuchousei/kikakuchousei40182.html)
* [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](https://www.openstreetmap.org/copyright/)
* Maptiles by [MIERUNE](http://mierune.co.jp/) under CC BY. Data by [OpenStreetMap contributors, under ODbL.](http://osm.org/copyright)
*
#### 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：
- [Demo on Google Colaboratory](https://colab.research.google.com/drive/1_A1Hy0z0nvt020deqEq4JXyHxOqLV67Z)

### 使用したライブラリやツール：
- [lasto3dtiles](https://github.com/colspan/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：
- [静岡県ポイントクラウドデータベース 工事番号 29-XXX00-01-00-02](https://pointcloud.pref.shizuoka.jp/lasmap/ankendetail?ankenno=29XXX00010002)
- [地理院タイル](https://maps.gsi.go.jp/development/ichiran.html)

#### 作成者： Kunihiko Miyoshi ([@colspan](https://github.com/colspan))

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# :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

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## 告知：　

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### 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](https://udceasttokyo.connpass.com/event/145327/)

10月以降も開催予定なので、[グループ](https://udceasttokyo.connpass.com/)をフォローしてくださいね。
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### 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](https://udceasttokyo.connpass.com/event/147710/)

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