150828 rihn gis_workshop_handson_presentation

QGIS の機能プロセッシンググループワーク

QGISで環境リモートセンシング

縫村崇行

千葉科学大学 ·OSGeo 財団日本支部

2015/08/28

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本ハンズオンについて

QGISを用いたリモートセンシング解析、QGISと他のソフトウェア (R、GRASS)との連携について紹介

対象者 ·技術スキル基本的な GISの知識

QGISの利用経験のある方

Rおよび GRASSは初心者でも OKです

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ハンズオンの流れ

1 QGISの機能QGISで扱える GIS/RSデータQGIS本体の解析機能プラグインによる機能追加QGISプリントコンポーザ

2 プロセッシングプロセッシングとは他のソフトウェアとの連携グラフィカルモデラー

3 グループワーク

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使用するデータ

Landsat8の band2–5 (GeoTIFF形式)USGS EarthExplorer (http://earthexplorer.usgs.gov/)

CGIAR提供の SRTM3 DEM (GeoTIFF形式)CGIAR-CSI (http://srtm.csi.cgiar.org/)

EarthExplorer CGIAR-CSI4 / 72

http://earthexplorer.usgs.gov/

http://srtm.csi.cgiar.org/



GIS_DATAディレクトリの中身についてlandsat8_band[2-5].tifLandsat8可視と近赤外バンド (30 m grid)

srtm_dem30.tif30 mにリサンプリングした DEM

temperature.shp気象観測データ (x, y,気温) *数値を加工した擬似データ

*.rsxRアルゴリズムファイル

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GIS_DATAディレクトリはわかりやすいところにおいてください(例えばWindowsの場合は Cドライブの直下など)。

今回のハンズオンでは GIS_DATAを Cドライブの直下に置いたものとしてスライドを作成していますので、別の場所に置いた方やMac及び Linuxの方は適宜読み替えて下さい。

Windowsで Cドライブの直下においた場合のパスC:/GIS_DATA

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QGIS で扱える GIS/RS データQGIS 本体の解析機能プラグインによる機能追加QGIS プリントコンポーザ

QGISで扱えるGIS/RSデータ

ラスター

GeoTIFF：一般的なラスター形式

IMG：ERDAS IMAGINの標準形式

NetCDF：気候データで一般的、GMTも使用。

HDF：RSデータでよくある　 etc. . .

ベクター

Shapefile：一般的なベクター形式

CSV：テキスト形式 (カンマ以外でも対応)

GPX：GPSデータ

KML：Google Earth (KMZは未対応)　 etc. . .

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QGIS本体の解析機能 (コアプラグイン含む)

ここからは実際に QGISを操作していきます。GIS_DATAフォルダの handson_map.qgsを開いてください

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データ表示

1. 「地図装整飾」=⇒「方位記号」2. 「パネル」=⇒「全体図」

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ラスター処理

カラー画像 (コンポジットバンド)の作成

1. Landsatの band 2, 3, 4のみを表示

2. 「その他」=⇒「バーチャルラスタの構築」

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ラスター処理

1. 「入力に可視のラスタレイヤ」、「分割」にチェック

2. GIS_DATAフォルダに出力ファイル名を指定し実行

なんか変 ( ・́ω・` )=⇒ BGRの Blueと Redが逆なため

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ラスター処理

1. プロパティで Redに band3、Blueに band1を割り当てる

コンポジット作成の際に Landsatのband番号がずれているのに注意2,3,4=⇒1,2,3

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ラスター処理

NDVI (正規化植生指標)の作成

ここでおさらい

NDVI = (NIR − Red)/(NIR + Red)

landsat8_band5 : NIR (Near infrared)

landsat8_band4 : Red

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ラスター処理

1. 「ラスタ計算機」をクリック

2. 以下の式を入力して出力ファイル名を指定

NDVI大=⇒植生の活性度大NDVI小=⇒植生の活性度小

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ベクター処理

ボロノイ分割

1. 「ジオメトリツール」=⇒「ボロノイポリゴン」

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ベクター処理

1. 出力ファイル名を指定

任意の場所での最寄りのポイントが可視化

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プラグインによる機能追加

1. 「プラグインの管理とインストール」

2. “profile”、”flow”、”google”などのキーワードで検索

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QGISプリントコンポーザ

1. 「新規プリントコンポーザ」(*タイトルは適当に)

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地図の追加

1. 地図の追加

2. 位置の調整3. 縮尺の設定

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凡例の追加と修正

1. 凡例の追加

2. 自動アップデートのチェックオフ

3. 不要な凡例名を選択して削除

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縮尺の追加と修正

1. 縮尺の追加

2. 縮尺デザインの変更

3. 目盛数の調整

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方位記号・テキストの追加と修正 1

1. 方位記号の追加

2. テキストの追加

3. テキストの内容入力

4. フォントの変更

5. 水平配置

1「イメージ追加」=⇒「検索」から方位記号が選べるようです22 / 72




成果の出力 *SVGは不安定

PDF、画像、SVGでの出力

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プロセッシングとは他のソフトウェアとの連携グラフィカルモデラー

プロセッシング

QGISから様々な外部プログラムの機能を呼び出すことができる。GUI、CUIどちらからも呼び出しは可能

外部プログラムとアルゴリズム数GDAL/OGR (45)

GRASS7 (148) *バグあり

GRASS6 (160)

R scripts (0) *オンライン入手可

QGIS本体のアルゴリズム数QGIS (103)

Models (0) *オンライン入手可

Scripts (0) *オンライン入手可

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プロセッシングの有効化

メニューから「プロセッシング」⇒「オプション」を選択

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「プロバイダ」⇒「R scripts」を開く

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1. 「Activate」にチェックし、「Rフォルダ」にRの実行ファイルのパスが設定されて無ければ入力

2. ユーザーライブラリフォルダを QGIS内部のもの 2から、Rのもの 3に変更がおすすめ。

2Windows 8.1の場合、C:/Users/ユーザー名/.qgis2/processing/rlibs3Windows 8.1の場合、C:/Users/ユーザー名/R/win-library/3.2

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「プロバイダ」⇒「GRASSコマンド」を開く

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1. 「Activate」にチェックし、「GRASSフォルダ」にGRASSの実行ファイルのパスが設定されて無ければ入力

2. 「Msysフォルダ」にMsysの実行ファイルのパスが設定されて無ければ入力

3. いずれも省略形のパスだとエラーが出るので省略せずに指定

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R

http://cran.r-project.org/

コマンドラインベースで様々な解析 ·作図が可能多くの拡張機能 (library)が開発されている

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ハンズオンで必要なライブラリのインストール

一番簡単な方法ですが、大人数で同時に行うと回線に負担をかけるので講習会向きではないかも=⇒今回は次ページのローカルインストールで行きましょう。

オンラインでのインストール (Windows, Mac, Linux)

libs <- c("rgdal", "raster", "rpanel", "rasterVis")install.packages(libs, dependencies=T)

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ハンズオンで必要なRライブラリのインストール

Rを管理者権限で起動し、以下のコマンドの実行

ローカルでのインストール (Windows)

datadir <- "C:/GIS_DATA/windows_libs/"libs <- dir(path=datadir, pattern="*.zip")install.packages(paste0(datadir, libs), repos=NULL)

ローカルでのインストール (Mac)

datadir <- "mac_libs へのパス"libs <- dir(path=datadir, pattern="*.tgz", type="source")install.packages(paste0(datadir, libs), repos=NULL)

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Rアルゴリズムの実行 (オンラインスクリプトの入手)

オンラインスクリプトの入手 (ツールグループ)

Rアルゴリズムをオンラインから入手できる

「Raster histogram」、「ggplot scatterplot」をダウンロード・インストール

*又は GIS_DIRの”Raster_histogram.rsx”、”ggplot_scatterplot.rsx”を rscriptsフォルダにコピー

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RSXファイル (*.rsx)とは

Rのスクリプトファイルの拡張子を変えたもの。ヘッダーに processing独自の記述を加える必要がある

アルゴリズム名で右クリックして「Edit script」を選ぶとRSXファイルを見ることができる

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RSXファイルの文法

ヘッダー部分での processing独自の記述 (##を入れる)

グループ名=group: グループ名は既存のものでも独自のものでも可

showplots: 作図関数を使う場合は記述する

Layer=vector: ベクターデータの選択メニューを入れる。読み込んだベクターデータは Layer変数に格納

Field Layer: ベクターデータのフィールドの選択メニューを入れる

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Rアルゴリズムの実行 (Raster histogram)

Raster histogram (Raster processingグループ)

ラスターデータの値の頻度分布図の作成

srtm_dem30.tifを使用

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「Raster processing」⇒「Raster histogram」を選択Layerに srtm_dem30を指定して実行

R Plotsに出力ファイル名を指定すると画像ファイルが出力される(例．D:/graphと指定すると graph.htmlと graph.html.pngが出力される)

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エラー: 処理実行後にウィンドウが立ち上がらない

processingのオプション設定が正しくされていない可能性

対処法

実行パスのスペルミス、バージョン番号の違い

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エラー: 処理の後、グラフが表示されない

必要なライブラリが正しくインストールされていない可能性

対処法

Rを起動して以下のコマンドを実行library()

rgdalと rasterの文字が表示されているか確認をし、無い場合は再びライブラリインストールの手順を踏んでください。

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エラー: 処理の後、グラフが表示されない

processingが正しい Rライブラリの場所を見ていない可能性

対処法その 1

Rを起動して以下のコマンドを実行するとRライブラリの場所が確認できる.libPaths()[1]

例えば、"C:/Users/nuimura/R/win-library/3.2”

プロセッシングのオプションでもう一度確認

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Rアルゴリズムの実行 (ggplot scatterplot)

ggplot scatterplot (Vector processingグループ)

ggplot2を使って散布図の作成

「Vector processing」⇒「ggplot scatterplot」を選択

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Rアルゴリズムの実行 (ggplot scatterplot)

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自作のRSXファイルの読み込み　 (Scatter plot 2bands)

Scatter plot 2bands (Mygroupグループ)

2つのラスターデータの値の散布図を作成

Scatter_plot_2bands.rsxを　「R scripts Folder」にコピーlandsat8_band2.tifと landsat8_band3.tifの読み込み

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RSXファイルの読み込み　 (Scatter plot 2bands)

「Mygroup」⇒「Scatter plot 2bands」を選択Raster1に landsat8_band2、Raster2に landsat8_band3を指定して実行

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GRASS GIS

https://grass.osgeo.org/

コマンドライン・GUI両方あり

多くの空間解析機能が実装されている

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GRASSアルゴリズムの実行 (ggplot scatterplot)

1. プロセッシングメニューより「v.buffer.distance」を実行

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GRASSアルゴリズムの実行 (ggplot scatterplot)

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GDAL/OGR

http://www.gdal.org/

地理空間データ処理のライブラリ

自前の処理コマンドもあり

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GDAL/OGR

1. プロセッシングメニューより「slope」を実行

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GDALアルゴリズムの実行 (ggplot scatterplot)

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Pythonスクリプト

https://www.python.org/

高レベルプログラミング言語

GISなど科学計算によく使われる

QGISの処理も Pythonで実装可能

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Pythonスクリプトの実行 (オンラインスクリプトの入手)

オンラインスクリプトの入手 (ツールグループ)

Pythonスクリプトをオンラインから入手できる

「Extract raster values to CSV」をダウンロード・インストール

*又は GIS_DIRの”Extract_raster_values_to_CSV.py”、を scriptsフォルダにコピー

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Pythonスクリプトの実行

1. プロセッシングより「Extract raster values to CSV」を実行

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Pythonスクリプトの実行

気象観測点の標高値を抽出=⇒気温の高度補正

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グラフィカルモデラー

入力タブでは入力ファイルや変数を指定

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アルゴリズムタブではアルゴリズムを指定

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モデルの作成

1. 入力タブの左のパネルより”Raster layer”を右にドラッグ

2. パラメータ名を指定 (例. inputRaster)

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1. アルゴリズムタブの左のパネルより”Contour lines”を右にドラッグ

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以下のように指定

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モデルに名前 (例. generateContour10.model)をつけ保存61 / 72




1. プロセッシングより「モデル」=⇒「ツール」=⇒「ファイルからモデルを追加」

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1. 出力ファイル名を指定して (例. contour.shp)読み込んだモデルを実行

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1. 先ほどのモデルを右クリックで編集2. “Contour lines”アルゴリズムをもう一つ追加

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モデルを別名 (例. generateContour10and50.model)をつけて保存66 / 72




1. 出力ファイル名を指定して (例. contour10.shp、contour50.shp)読み込んだモデルを実行

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グループワークの課題その 1グループワークの課題その 2グループワークの課題その 3

グループワークの課題

QGISプラグインを調べる

グラフィカルモデラーを使う

プリントコンポーザによる地図の作成

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QGISプラグインを調べる

メンバーそれぞれの研究 ·業務に関連しそうで、これまで使ったことのないプラグインを探してみましょう

見つけたプラグイン名、使ってみた結果を最終日に紹介デモンストレーションでもスライド使用でもかまいません、失敗報告でも OK

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グラフィカルモデラーを使う

講習会の例以外にモデルを作成してみましょう

作成したモデルについて最終日に紹介デモンストレーションでもスライド使用でもかまいません、失敗報告でも OK

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プリントコンポーザによる地図の作成

プリントコンポーザを使って見やすい地図を作成してみましょう講習会のデータでなく、どんなデータでも OK

作成した地図について最終日に紹介

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