GIS ニュースでもたまに目にしている?地理分析の基本ツール

地学

GISについて

GISって?

GISは地理情報システムの略だ。さまざまな目的の地理情報を地図上にマッピングするシステムである。そのルーツは1960年代のカナダにあり、連邦林業農村開発省が天然資源を管理するために開発したGISが最初の実用的なものとして知られている。GISには地理学の第一法則に基づいた空間分析の手法が使われている。

トブラーの地理法則

アメリカの地理学者ウォルド・トブラーによって提唱された地理学の第一法則は、”すべてのものは他のすべてのものと関連しているが、近くのものは遠くのものよりも関連している “というものである。

直感的にもわかりやすいと思う法則だが、地理的現象を理解する上で空間的近接性が重要であることを強調している。そしてそういった抽象的なことだけではなく、数学的な意味でも地理情報システム(GIS)の根幹ともいえる法則でありこの考えに基づいた計算結果に基づいているのがGISというシステムなのである。

QGISとGRASS GIS、オープンソースの2大ソフトウェア

QGIS Quantum GIS (QGIS)はオープンソースのGISソフトウェアで地理空間データの作成、編集、視覚化、分析を可能にする。ラスターやベクターを含む様々なデータ形式をサポートし地図作成、空間分析、データ管理のための幅広いツールを提供している。

GRASS GIS: 地理資源分析支援システム(GRASS GIS)は地理空間データの管理と分析に使用されるもう1つのオープンソースGISソフトウェアである。ラスター、トポロジカル・ベクター、画像処理、グラフィック制作のためのツールを提供する。学術研究、環境モデリング、空間計画によく使用される。

QGISの使用画面

用語

ジオコーディング: ジオコーディングとは、住所や地名を地理座標(緯度と経度)に変換するプロセスのことです。これにより、テキストデータの空間表現が可能になり、GIS内での分析や視覚化が可能になる。

ラスター: GISでは、ラスターデータは、標高や土地利用などの特定の属性を表す値を各セルが保持するセルのグリッドを通して地理的特徴を表します。ラスターデータは連続的なデータに特に有効で、リモートセンシングや環境モデリングでよく使用される。

ベクター: GISのベクトルデータは、点、線、多角形を使用して地理的特徴を表します。各ベクトルフィーチャは、その特性を記述する属性に関連付けられています。ベクターデータは、道路、建物、行政境界などの個別の特徴を表すのに便利です。

ジオリファレンス: ジオリファレンスでは、空間データを既知の座標系に整列させることで、他の空間データとの関連で表示、照会、分析できるようにします。これは、1つのGISプロジェクト内でさまざまな種類のデータを統合するために非常に重要です。

地理空間セマンティクス:地理データの意味と関係に焦点を当てたGISのやや難解でありながら重要な側面であり、空間データをより直感的に照会・分析できるようにするものです。

オープンストリートマップ

OpenStreetMap: OpenStreetMap(OSM)は、無料で編集可能な世界地図を作成する共同プロジェクトである。ユーザーは、道路、建物、自然のランドマークなどの特徴を追加または編集することで、地図に貢献することができる。OSMのデータは、都市計画、災害対応、ナビゲーションなど、様々な目的のためにGISアプリケーションでよく使われる。

市民がOpenStreetMapのようなプラットフォームを通じて空間データを提供する「Volunteered Geographic Information」(VGI)の概念は、GISの状況を一変させ、地理データ制作を民主化し、参加型GIS文化を育んでいる。

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GISの発展、高度な視覚化

空間データの視覚化はGISの重要な側面であるが、ホットスポットの検出から適性モデリングまで、高度な空間分析を可能にする強力な分析ツールでもある。

拡張現実(AR)などの他の技術との統合は、新たなフロンティアであり、ARナビゲーションアプリから没入型環境教育まで、潜在的な応用範囲があり、地理情報との相互作用を再定義しうる技術の合流である。

GIS技術は3Dモデリングにおいて大きな進歩を遂げ、個々の建物から街並み全体まで、リアルでインタラクティブなビジュアライゼーションを可能にし、空間環境の理解に新たな深みをもたらしている。

GISの発展、統合と発展

現在急成長しているGISの分野はAIと機械学習の統合である。結果の予測、特徴の分類、空間データのパターンの検出に使用することができる。

交通状況から環境センサーに至るまで、リアルタイムのデータがますます利用可能になり、刻々と変化する世界を反映したダイナミックで最新のGISアプリケーションが可能になったことである。

ソーシャルメディアデータとGISの統合もある。ソーシャルメディア活動における空間的パターンの分析と可視化を可能にし、国民感情から災害対応まで、あらゆることに対する洞察を得ることができる。

インドアGISという分野もある。オフィスビルからショッピングモールまで、インドア空間のマッピングと分析に焦点を当てている。

ArcGISでのインドアGISの例

各分野でのGISの利用

公益事業分野や災害対応:資産の管理、インフラの計画、停電への対応に役立っており、さまざまな産業でGISの汎用性が発揮されている。GISはリスク評価や計画からリアルタイムの対応や復旧活動まで、災害管理において重要な役割を担っている。

公衆衛生:GISは、病気の発生を追跡し、保健サービスを計画し、環境衛生研究を実施するために使用され、社会の福利に対するGISの広範な意味を示している。

都市計画や開発:GISは用地選定、ゾーニング、景観の視覚化に不可欠なツールであり、私たちが暮らす都市や街の形成の裏側でしばしば機能している。

犯罪分析:法執行機関が犯罪パターンを理解し、資源配分を最適化し、さらには犯罪のホットスポットを予測するために不可欠なツールであり、社会秩序の維持におけるGISの関連性を示している。

輸送とロジスティクス:GISは、ルート計画や交通モデリングから、車両管理やインフラメンテナンスまで、あらゆることに使用され、グローバルな輸送ネットワークの効率化に貢献している。

環境保全:生息地のモデル化、生物多様性の評価、保護地域の管理に不可欠なツールであり、自然界を保護し維持するための取り組みにおいてGISが中心的な役割を担っていることを強調している。気候変動研究の一翼も担い、気候変数のマッピングやモデリング、気候変動の影響評価、気候変動の緩和策や適応策の立案を可能にしている。

考古学:遺跡の分析と視覚化、遺跡発見のための予測モデリング、文化遺産の管理などに使われている。近年も森林から現地の原住民も知らなかった全く未発見の都市が発見されたことがある。

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