北海道の厳しい寒さの中にも春が徐々に入ってきているようです。 湖面の大部分が氷結していましたが、ほとんど融けてきました。 1番目は、厚岸湖の画像(2014/04/06)です。 2番目は、氷結していた時の、厚岸湖の画像(2014/02/26)です。 次は、厚岸湖の画像(2014/04/06)が含まれるシーンのKMLファイルです。 http://landsat8.geogrid.org/public/info_20140407/LC81060302014096KUJ00.kml ※本記事は、産業技術総合研究所様の許可の上、以下から転載しています。 ランドサットをたのしもう！　倶楽部

第1番目は、満開になった桜に、大勢の花見客でにぎわっている、 宮城県柴田町と大河原町の白石川堤の「一目千本桜」の画像(2014/04/13)です。 第2番目は、白石川堤の冬景色の画像(2014/02/24)です。 次は、その画像(2014/04/13、2014/02/24)が含まれるシーンのKMLファイルです。 http://landsat8.geogrid.org/public/info_20140417/LO81070342014103KUJ00.kml http://landsat8.geogrid.org/public/info_20140417/LO81070342014055KUJ00.kml ※本記事は、産業技術総合研究所様の許可の上、以下から転載しています。 ランドサットをたのしもう！　倶楽部

最初の画像は、山口県美祢市、山焼き(2014/02/22)実施後の秋吉台の画像(2014/03/15)です。 第2番目の画像は、山焼き実施前の秋吉台の画像(2013/12/25)です。 次は、その画像(2014/03/15、2013/12/25)が含まれるシーンのKMLファイルです。 http://landsat8.geogrid.org/public/info_20140423/LC81120362014074KUJ00.kml http://landsat8.geogrid.org/public/info_20140423/LO81120362013359KUJ00.kml ※本記事は、産業技術総合研究所様の許可の上、以下から転載しています。 ランドサットをたのしもう！　倶楽部

宮崎県、宮崎市北部と児湯郡新富町の間を流れる一ツ瀬川の周辺の田に 田植えの為に水が入ったときの画像(2014/05/02)です。 2番目は、水が無いときの画像(2014/02/11)です。 次は、その画像(2014/05/02、2014/02/11)が含まれるシーンのKMLファイルです。 http://landsat8.geogrid.org/public/info_20140507/LC81120382014122KUJ00.kml http://landsat8.geogrid.org/public/info_20140507/LC81120382014042KUJ00.kml ※本記事は、産業技術総合研究所様の許可の上、以下から転載しています。 ランドサットをたのしもう！　倶楽部

新潟県、佐渡島の田に田植えの為に水が入ったときの画像(2014/05/06)です。 2番目は、水が無いときの画像(2013/10/10)です。 次は、その画像(2014/05/06、2013/10/10)が含まれるシーンのKMLファイルです。 http://landsat8.geogrid.org/public/info_20140508/LO81080342014126KUJ00.kml http://landsat8.geogrid.org/public/info_20140508/LO81080342013283KUJ00.kml ※本記事は、産業技術総合研究所様の許可の上、以下から転載しています。 ランドサットをたのしもう！　倶楽部

近畿地方は2012年8月13日夜から14日朝にかけて局地的に雷を伴った猛烈な降雨に見舞われました。 宇治市では14日午前3時から4時までの60分間に78.5ｍｍの猛烈な降雨を記録しました（宇治市記者発表）。 また、アメダス京田辺によると、13日夜9時過ぎから降雨がはじまり、 14日朝の7時ころまで続きました。 特に14日朝5時20分から6時20分までの60分間に77ｍｍの降雨を記録しました。 ※詳細はこちら http://www.pasco.co.jp/disaster_info/120816/

実世界をデジタル地図で表現する場合、実世界を個別の図形で表現する「ベクタデータ」と、セルで表現する「ラスタデータ」の2つの表現方法があります。 例えば、図①の実世界の道路部分をベクタデータで表現する場合は図②のような情報として扱われます。 また、ラスタデータで表現する場合は図③のようになります。 図① 実世界 図② ベクトルで表現（ベクタデータ） 図③ ラスタで表現（ラスタデータ） ベクタデータは長さと方向を持ち、それぞれ「点」（ポイント）、「線」（ライン）、「面」（ポリゴン）で、 基準点（X0、Y0）からの「X方向にいくつ、Y方向にいくつの位置である」という情報をもっています。 長さや幅のない対象物を指します。 地図表示の例としては、信号、山頂点、気象観測点、などがあげられます。 図④ ポイントデータ 長さと方向とを備え、複数の点を接続するものを指します。 地図表示の例としては、道路、鉄道、電話線、河川、上下水管などになります。 また、道路などの複数のラインが交差する際に、 「一般道路と高速道路は平面で交差しない」などの規則が「振舞い」と呼ばれます。 図⑤ ラインデータ 境界線を表わす線の終点を始点に一致させ、閉領域を作った面など、 地図上で一つの地域を表す多辺図形を一般的にポリゴンと呼びます。 地図表示の例としては、運動場などがあげられます。 図⑥ ポリゴンデータ ※引用元 http://www.pasco.co.jp/recommend/word/word022/

実世界をデジタル地図で表現する場合、実世界を個別の図形で表現する「ベクタデータ」と、セルで表現する「ラスタデータ」の2つの表現方法があります。本稿ではラスタデータについて説明します。 デジタルカメラなどで撮影した写真や、描画ソフトなどで、デジタル化した物体の描写は一般的に画像データ（イメージ）と呼ばれます。画像データは格子状（グリッド）に並んだピクセル（画素）の集合体であらわされています（図①の升目一つ一つがピクセルと呼ばれるものです）。このような画像データと同様のデータ構造を「ラスタ」と呼びます。ラスタデータの各ピクセルは属性として一つの位置座標と数値を持ちます。 図①　ラスタデータのデータ構造

• 「ラ」の文字を作っているピクセルは、ある基準点から近い何行何列目の位置にあり（位置情報）、255という数値で表現される、最も色が濃いピクセル（数値情報）。
• 「タ」の文字を作っているピクセルは、基準点から離れた何行何列目の位置にあり（位置情報）、60という数値で表現される、色が薄いピクセルで（数値情報）。

上記のように、ラスタデータは座標で表現されるデータです。 ラスタデータの構造に基づいて物理的な記録形式（フォーマット）が定義されています。 一般的なフォーマットとしては、BMP、JPEG、TIFF等が挙げられます。 それぞれに特徴があり、必要に応じて最適のフォーマットで保存すると活用範囲が広がります。 高精度の画像データ程、解像度は高くなります。航空写真を例にとってみますと、画像データの1ピクセルが地上のどの位の長さに相当するかを表したものが解像度であり、解像度は画像データの詳細さを表します。 同じ範囲の写真を撮った時に、１ピクセルのサイズが小さいほど、詳細になります。詳細になるほどデータ容量は増えます。 図②　1m解像度 図③　40cm解像度 ※詳細はこちら http://www.pasco.co.jp/recommend/word/word023/

オルソ（ortho）とはギリシャ語で「正しい，ひずみの無い」という意味の言葉です。GISにおいては航空写真の「ひずみを修整」のことを「オルソ」と呼びます。 写真を撮るとき、“端っこだとひずむからいや”という人がいます。 これはどういうことでしょう。 カメラはある中心点から写真を撮るため、どうしても端の方に行くとひずみが生じます。 ある意味、ほんの少し端のほうが細く写るとも言えるのかもしれません。 集合写真の「ひずみ」はほとんど気付きませんが、写真を撮る時には様々なひずみが生じます。 航空写真の場合は高いところから広い範囲を写すわけですから、ひずみも顕著に表れてしまいます。 このような航空写真を地図と重ねると当然写真の端の方は地図からはみ出してしまい、 重なることはありません。 航空写真では、特に高層ビルや山間部などで大きなひずみが生じます。 そのため、写真の中心から外周に行くに従って、特にビルなどの高い建物は斜めに倒れたように写っています。 このようなひずみがある状態では、計測を行うこととも、地図と重ね合わせることもできません。 このひずみを修正することをオルソ補正といい、この補正をかけた航空写真がオルソ画像と呼ばれています。 ※引用元 http://www.pasco.co.jp/recommend/word/word019/

Easy Maps PFは、Web GISを簡単に構築するためのライブラリです。 大きな特徴は、地図と地図上の地物(データ)を連携しデータに応じたビジュアル表現を簡単に行えることです。 地図上へのグラフ、ヒートマップなどの数値データ展開、 行政区やメッシュを利用した色分けなどを簡単に行うことが出来ます。 CSVをアップロードして、あなたのデータをすぐに地図上に展開することが出来ます。