ジオスペーシャルデータ分析のための5つのPythonパッケージ

Pythonパッケージ5つのジオスペーシャルデータ分析

はじめに

都市計画、環境研究、農業、交通産業などで、地理空間データの分析は重要です。成長するニーズにより、気候パターンの分析、都市開発の調査、病気の拡散の追跡など、さまざまな地理データ分析要件において、Pythonパッケージの使用が増えています。迅速な処理、修正、可視化能力を持つ適切なツールを評価し選択することは、地理空間データの効果的な分析と可視化には不可欠です。

地理空間データの理解

まず、地理空間データとは何かを理解することが重要です。地理空間データは、地球の表面上のオブジェクト、特徴、または出来事の位置と品質を表す地理的な要素を持つデータです。物理的な宇宙のさまざまなアイテムの空間的な関連性、分布、特性を記述します。地理空間データは主に次の2つのタイプに分類されます：

ラスターデータ：固定された境界を持たない連続的な情報に適しており、観測された特徴を示す値を持つセルのグリッドとして表されます。通常は定期的な間隔で監視され、連続的な表面を作成するために補間されます。
ベクターデータ：ポイント、ライン、ポリゴンを使用して空間的な特性を表し、興味のある地点、交通ネットワーク、行政境界、土地区画などを表します。一般的には正確な位置や厳格な制約を持つ離散データに使用されます。

地理空間データは、ESRI Shapefile、GeoJSON、Erdas Imagine Image File Format（EIF）、GeoTIFF、Geopackage（GPKG）、GeoJSON、ライト検出、距離測定（LiDAR）など、さまざまな形式で保存されることがあります。

地理空間データには、衛星画像、標高モデル、ポイントクラウド、土地利用分類、テキストベースの情報など、さまざまなタイプが含まれ、さまざまな産業における空間分析と意思決定に貴重な洞察を提供します。Microsoft、Google、Esri、Amazon Web Servicesなどの大手企業は、地理空間データを貴重な洞察のために活用しています。地理空間データ分析のためのトップ5のPythonパッケージを探索しましょう。これらのパッケージは、データの読み書き、操作、可視化、ジオコーディング、地理的なインデックス作成などを可能にし、初心者から経験豊富なユーザーまで対応しています。これらのパッケージがどのように地理空間データの効果的な探索、可視化、洞察の抽出を支援するかを発見しましょう。さあ、始めましょう！

1. Geopandas

適用範囲：ベクターデータ

Geopandasは、ベクター地理空間データを扱うための広く使われているPythonライブラリであり、Pandas DataFramesで直感的な地理データの処理を提供します。ShapefilesやGeoJSONなどの形式をサポートし、結合、グループ化、空間結合などの空間操作を提供します。Geopandasは、Pandas、NumPy、Matplotlibなどの人気のあるライブラリとシームレスに統合します。大規模なデータセットを扱うことができますが、これは課題になることがあります。Geopandasパッケージは、空間結合、クエリ、バッファリング、交差分析などの空間データ分析タスクによく使用されます。Geopandasは、幾何学的な操作を扱うためにShapelyなどの異なるパッケージ、ファイルにアクセスするためのFiona、プロットするためのmatplotlibなどのパッケージが必要です。

たとえば、Geopandasを使用して、不動産データを調査して都市の最も高価な地区を特定したり、人口データを分析して異なるコミュニティの成長と移住パターンを可視化したりすることができます。

パッケージをインストールするには、pipを使用できます：

pip install geopandas

Geopandasでのプロット

以下に示すように、組み込みのマップを表示してみましょう：

import geopandas 
# 利用可能なマップを確認
geopandas.datasets.available

次のコードを使用して、Geopandasを使用して世界地図のデータセットをロードし、アメリカ合衆国のシェープファイルを抽出し、グラフにプロットします：

# 特定のマップを選択
geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres')
# 選択したマップを開く - GeoDataFrame
world = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
# GeoDataFrameのサブセットを作成
usa = world[world.name == "United States of America"]
# サブセットをプロット
usa.plot();

上記のコードは、サブセットデータフレームのマップを表示します。

2. Folium

適用範囲: ポイントクラウド

Foliumは、マーカー、ポップアップ、コロプレスなどのインタラクティブなマップを作成するためのPythonライブラリです。Leaflet JavaScriptライブラリと統合されており、マップをHTMLにエクスポートすることができます。GeopandasとCartopyと組み合わせることができ、Map Tilesを使用して大規模なデータセットを処理することができます。Foliumは、シンプルさ、美学、他の地理空間ライブラリとの統合性に優れています。ただし、高度な地理空間分析や操作には制約がある場合があります。

たとえば、Foliumは、サプライチェーンと物流で配送ネットワークの可視化、ルートの最適化、出荷場所のモニタリングなどに利用することができます。

以下のコマンドを使用して、Foliumをインストールできます:

pip install folium

Foliumを使用したプロット

次のコードで、[0, 0]を中心とするサンプルのインタラクティブなマップを印刷し、同じ場所にマーカーを配置します:

import folium
# 中心座標が(0, 0)のFoliumマップを生成
map = folium.Map(location=[0, 0], zoom_start=2)
# 座標(0, 0)を指定
folium.Marker([0, 0]).add_to(map)
# マップを表示
map

このマップは、特定の地理空間データに基づいてマーカーやレイヤー、スタイリングオプションを追加することでさらにカスタマイズすることができます。

3. ipyleaflet

適用範囲: ポイントクラウド、インタラクティブ

ipyleafletパッケージは、Pythonで簡単にインタラクティブなマップを作成することができます。特にJupyterノートブック内で使用することができ、さまざまなベースマップ、マーカー、他の地理空間操作を持つインタラクティブなマップを生成して共有することができます。leaflet JavaScriptライブラリをベースにしており、GeoJSONやWMSレイヤー、CSSやJavaScriptのスタイリング、地理空間計算をサポートしています。ipyleafletはインタラクティブなウィジェットに優れていますが、純粋にPythonベースのプロジェクトではJavaScriptの依存性があるため、理想的ではない場合があります。

たとえば、ipyleafletは、環境モニタリングにおいてセンサーデータの可視化、空気品質の監視、リアルタイムでの環境変化の評価などに適用することができます。

ipyleafletをインストールするには、pipコマンドを使用します:

pip install ipyleaflet

ipyleafletを使用したプロット

以下のコードを使用して、ニューヨーク市の興味深い場所を示す座標(40.7128、-74.0060)にマーカーを配置したインタラクティブなマップを作成します:

from ipyleaflet import Map, Marker
# マップを作成
m = Map(center=(40.7128, -74.0060), zoom=12)
# マーカーを追加
marker = Marker(location=(40.7128, -74.0060))
m.add_layer(marker)

以下は、コードの出力例です:

4. Rasterio

適用範囲: ラスターデータ

Rasterioは、ジオスペーシャルラスターデータを扱うための強力なPythonライブラリで、効率的なパフォーマンスとクロッピング、再投影、リサンプリングなどの幅広い操作を提供しています。さまざまなラスターフォーマットをサポートし、他のジオスペーシャルライブラリとの統合もうまく行いますが、ベクトルデータや複雑な分析タスクの処理には制約があります。それにもかかわらず、RasterioはPythonでの効率的なラスターデータの操作と処理において重要なツールです。

たとえば、rasterioは、衛星画像の読み書き、地形解析、デジタル標高モデルからのデータの抽出、リモートセンシング分析などのタスクで使用することができます。

!pip install rasterio

rasterio.open()関数はファイルを開き、read()メソッドは画像をnumpy配列として読み込みます。最後に、Matplotlibのplt.imshow()関数を使用して画像を表示し、plt.show()でプロットを出力します。

rasterioを使用したプロット

import rasterio
from rasterio.plot import show

rasterioライブラリを使用して、kaggleのデータセット「気候データの高解像度GeoTIFF画像」の’sample.tif’ファイルからラスタ画像を開き、画像の赤チャンネル（画像のカラーチャンネルの1つ）をRedsカラーマップを使用してサブプロットとして表示し、元の画像（複数のカラーチャンネルで構成される）をviridisカラーマップを使用して別のサブプロットとして表示します。このアプローチを使用して、緑や青などの他のカラーチャンネルも可視化することができます。

src = rasterio.open('/content/sample.tif')
plt.figure(figsize=(15,10))
fig, (axr, axg) = plt.subplots(1,2, figsize=(15,7))
show((src, 1), ax=axr, cmap='Reds', title='赤チャンネル')
show((src), ax=axg, cmap='viridis', title='元の画像')
plt.show()

地理空間分析では、特定の色チャンネル（赤、青、緑など）を分析することで、それらの色成分によって表される特定の属性、特徴、または特性に関連する貴重な情報に焦点を当てたり抽出したりすることがあります。例えば、リモートセンシングにおける植生の健康状態、植生指数や水域などが挙げられます。

5. Geoplot

適用範囲: ベクターデータ、インタラクティブ

Geoplotは、コロプレス地図や散布図などの視覚的に魅力的な地理空間の可視化を素早く作成するための使いやすいPythonライブラリです。Pandasなどの人気のあるデータ操作ライブラリとシームレスに統合し、複数の地図投影法をサポートしています。ただし、Geoplotはインタラクティブなマップのサポートや専門の地理空間ライブラリよりもプロットの種類の範囲に制限があります。それにもかかわらず、空間パターンについてのクイックな地理空間データの可視化と洞察を得るために貴重です。

!pip install geoplot

geoplotを使用したプロット

Geoplotを使用してコロプレス地図の可視化を行います。”continent”属性に基づいてワールドシェイプファイルからアジアの国々を選択し、”pop_est”属性に基づいて色の強度を割り当て、”icefire”カラーマップを使用して地図をプロットします。図のサイズは10×5です。

import geoplot
#アジアの人口をプロット
asia = world.query("continent == 'Asia'")
geoplot.choropleth(asia, hue = "pop_est", cmap = "icefire",legend=True, figsize = (10, 5));

例えば、geoplotパッケージは、人口密度の可視化、犯罪発生の空間パターンのプロット、環境要因の分布の表示、地理データに基づく病気の広がりの分析など、地理空間データを利用した様々な分析を行うことができます。

結論

まとめると、地理空間のPythonパッケージは、位置情報に基づく情報を効果的に分析するのに役立ちます。議論された各パッケージにはそれぞれ長所と短所がありますが、共に地理空間データを扱う際に強力なPythonツールのスイートを形成することができます。初心者や経験豊富なGISプロフェッショナルにとっても、これらのパッケージは地理空間データを新しい革新的な方法で分析、可視化、操作するために貴重なものです。

この記事のコードは、こちらのGitHubリポジトリで入手できます。

もしこの記事が有益だと感じた場合は、LinkedInやTwitterで私とつながってください。私の機械学習やディープラーニングのプロジェクト、ノートブック、魅力的なデータの可視化にアクセスできるKaggleでもフォローしてください。Devashree Madhugiriはドイツの情報技術のM.Eng学位を取得し、データサイエンスのバックグラウンドを持っています。彼女はさまざまな機械学習やディープラーニングのプロジェクトで働くことが好きです。彼女はデータの可視化、機械学習、コンピュータビジョンに関連する技術的な記事を書くことで、人工知能の知識を共有することを楽しんでいます。彼女は現在、Kaggle Notebooks Masterであり、余暇には数独パズルを解くのが好きです。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Python

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful