国土 数値 情報。 国土数値情報のデータをQGISで表示する手順を画像で解説:無料でGISを使ってみる

国土数値情報:農林水産省

国土 数値 情報

引き続き、地理情報データをPandasで扱うための拡張ライブラリを利用して国土数値情報データを加工してみた。 引き続き、の土地利用区分の3次メッシュデータを利用する。 今回は、2次メッシュに変換したときの土地利用区分を求めてみる。 まずは、データの読み込みを行う。 glob '. concat [gpd. apply int 前回は、3次メッシュのまま表示させていたので気にならなかったが、このままだと3次メッシュを結合させる際にPolygonの境界が小数点以下でずれていることが問題となる。 元データのせいなのか、での読み込みの際の型変換が問題なのかはわからないが、隣接格子で微妙に座標がずれてしまいPolygonを連結させることができなかった。 これを修正するために、Polygonの座標を四捨五入して小数点以下を整えることにする。 以下のエントリを参考にした。 from shapely. round np. geometryの集約については、geopandas. dissolveで処理できる。 groupby 'メッシュ'. columns. apply lambda x: x. 2次メッシュへの変換はうまく計算できているようだ。 ttmych.

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地図情報、地名情報、メッシュ標高情報、付属資料の4種類の情報を提供します。 地図情報は、電子国土基本図(地図情報)として整備している国土の全域を覆うデジタル形式の情報です。 地図情報には、 基盤地図情報および基盤地図情報に整合した真位置・高精度の地理空間情報が含まれます。 地図情報の位置精度は、都市域では縮尺2500分1相当以上、その他の地域では縮尺25000 分1相当以上となっており、都市域では数値地図(国土基本情報)を用いた詳細な地図の作成が可能です。 道路の開通や土地の開発などによるデータの更新がすぐに提供データに反映され日々新しい情報がダウンロード可能な、新しい提供形態になります。 これにより、民間の道路地図、公的機関の庁内GIS・公開Webサイトにおける背景地図情報等のほか、経路探索、位置座標に基づく統計分析などに活用され、今後我が国の各種地図やカーナビ等の基盤となることが期待されます。 メッシュ標高情報には、基盤地図情報として提供している 5mメッシュ標高・10mメッシュ標高に加え、50mメッシュ標高のデータが含まれています。 地名情報は、電子国土基本図(地名情報)として整備している情報で、居住地名、自然地名、公共施設、信号交差点のデータが含まれています。 これらは、 地域や場所の名称を表す身近な情報であるとともに、地理空間情報を利活用する上で 位置を検索する鍵となる基本的な情報です。 付属資料は、地図情報以外の項目で、 目的に応じ重ね合わせて活用可能な情報項目です。 旧来の2万5千分1地形図の情報に基づいて作成していますが、 データの確認・更新がなされていないものもあります。 オンライン販売により、 2次メッシュ1面分から購入することが可能です。 また、 都道府県(北海道は振興局)単位での購入が可能なDVD版もあります。 注意事項:データの不具合ではありませんが、一部で最近の変化が反映されていない可能性があります。 ご指摘をいただけましたら、その重要性に応じて適切な時期に(高速道路、国道、都道府県道などはすみやかに)更新いたします。 (ご質問などはからお願いします)• 地図情報、地名情報、メッシュ標高情報、付属資料の4種類の情報を提供。 各情報に含まれるデータ項目、および各データ項目に含まれる属性等については、データ項目一覧表および製品仕様書内の符号化規則を参照してください。 なお、付属資料とは、地図情報の基本的項目以外の項目で、目的に応じ重ね合わせて活用可能な項目であり、旧来の2万5千分1地形図の情報に基づいていますが、データの確認・更新がなされていないものがあります。 データ形式は以下の2つの形式から選択することができます。 JPGISに準拠した符号化(GML)形式 シェープファイル形式• データは、2万5千分の1地形図の標準的な図郭と同じ2次メッシュを単位として提供(海部の多い隣接2次メッシュをまとめている場合があります)。

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引き続き、地理情報データをPandasで扱うための拡張ライブラリを利用して国土数値情報データを加工してみた。 引き続き、の土地利用区分の3次メッシュデータを利用する。 今回は、2次メッシュに変換したときの土地利用区分を求めてみる。 まずは、データの読み込みを行う。 glob '. concat [gpd. apply int 前回は、3次メッシュのまま表示させていたので気にならなかったが、このままだと3次メッシュを結合させる際にPolygonの境界が小数点以下でずれていることが問題となる。 元データのせいなのか、での読み込みの際の型変換が問題なのかはわからないが、隣接格子で微妙に座標がずれてしまいPolygonを連結させることができなかった。 これを修正するために、Polygonの座標を四捨五入して小数点以下を整えることにする。 以下のエントリを参考にした。 from shapely. round np. geometryの集約については、geopandas. dissolveで処理できる。 groupby 'メッシュ'. columns. apply lambda x: x. 2次メッシュへの変換はうまく計算できているようだ。 ttmych.

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