GIS_sample3

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ほだかわたぬき
5 years ago
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1 kanazawaku.zip の処理手順作業内容が多いので,2 週に分けて作業する予定です次回 ( ) も持参しましょう素材ファイルからのマップ作成 1. 授業のホームページから, 圧縮ファイル (kanazawaku.zip) をダウンロードし, ドライブ (Z:) 上または任意の場所 (USB メモリなど ) に解凍する 2. 展開されたファイルが, 図 1 のように構成されていることを確認する 3. 以下の作業で作成された MXD ファイルは, このフォルダに保存するものとする kanazawaku shape シェープファイル :census2005 シェープファイル :public2006 シェープファイル :railroad2006 シェープファイル :road2007 シェープファイル :station2006 table CSV 形式テキストデータ :~.txt (9 種類 ) MXD ファイル : 金沢区.mxd 作成する Map の保存位置図 1 圧縮ファイルを展開して得られるファイルの一覧と作成するマップの保存位置 1

2 3. AcrMap を起動し, 空の状態のマップを作成する図 2 新規作成されたマップの様子 4. データの追加ボタンを使って, 展開されたフォルダの shape フォルダ内のすべてのシェープファイルを選択して追加するクリックではなく, ドラッグ操作ですべてのファイルを選択する図 3 シェープファイルの選択 2

3 5. レイヤ名が追加されたシェープファイル名のままだと可読性に乏しいので, 分かりやすくするため, データフレームとレイヤのそれぞれを日本語表記に変更しておくデータフレームとレイヤの名前を変更するレイヤの表示順序は, データ追加の手順によって異なる場合があるので, 元のファイル名と矛盾しないように確認しつつ行うこと図 4 追加されたシェープファイルの様子とレイヤ名の変更 6. 鉄道駅レイヤを鉄道路線より上位に移動させて, シンボル表示を変更する太さや種別の変更も行い, より見やすく仕上げればよい 3

4 図 5 レイヤの表示順序の変更とシンボル表示の変更 7. いったん名前をつけて保存しておく図 1 を参考に, 保存する場所を切り替えて金沢区という名前で保存しておく ( 素材のファイル群に近い場所に保存していることに注意 ~MXD ファイルは単独では意味がないことを思い出そう ) 4

などの表計算ソフトにおけるワークシートに似た形で格納されており, テーブルと呼ばれる属性は列ごとに区分されて管理され, これを

5 これらのフォルダが見えている位置がベスト属性情報を用いた主題図作成 8. シェープファイルには, 図形情報以外の属性情報をもっている場合があるこれらは,Excel などの表計算ソフトにおけるワークシートに似た形で格納されており, テーブルと呼ばれる属性は列ごとに区分されて管理され, これをフィールドと呼んでいるたとえば, 公共施設には図 6 のような内容が格納されている ( テーブルオブコンテンツのレイヤ名で右クリックし, 属性テーブルを開くを選択) 図 6 テーブル内容の表示例 ( 公共施設 (2006) の場合 5

6 この中で, たとえば,P02_002 という名のフィールドは, テーブル上の各レコード ( 行 :1つの図形に対応する情報なのでフィーチャーも実質的には同じ ) の施設の分類が数値化されたものが格納されているこの情報を用いると, 施設の種類ごとに図形のプロパティ ( 形や色大きさなど ) を区分して表示することが可能となる表 1 公共施設の大分類コード ( フィールド名 :P02_002) の内容コード対応する内容 3 建物 9 その他 11 国の機関 12 地方公共団体 13 厚生機関 14 警察機関 15 消防署 16 学校 17 病院 18 郵便局 19 福祉施設小分類コード ( フィールド名 :P02_003) については, 国土数値情報のデータ詳細画面を参照属性テーブルを閉じてから, レイヤ名を右クリックしプロパティを選択する区分表示のためのシンボルタブに切り替えてから設定を行ってみよう ( 図 7) 6

7 シンボルタブに切り替え, 表示をカテゴリに切り替えるフィールドに区分表示するための情報を持つものを指定し, 全ての値を追加で分類コードを自動追加させる最後に OK で終了図 7 シンボルの区分表示 ( カテゴリ表示 ) の設定例 9. 分類コードのままでは可読性に欠けるので, ラベルを設定して, 見やすく仕上げてみよう再び, プロパティのパネルを使って, 以下のように修正をしてみる表 1 を参照してラベルの内容を修正する番号がすべてあると限らないので注意する特定の種別を強調するには, シンボルを個別に変更することも可能 ( ダブルクリックで選択 ) 表示順序をコード順になるように調整図 8 カテゴリ表示の調整 7

8 表示フィーチャーの選択 10. ArcMap を使った分析処理をする際に, シェープファイルに含まれるすべての情報を使うと不都合な場合があるたとえば, 学校を距離測定の起点として使用したい場合, 他の公共施設の情報を除外しておくと作業が軽減できるこのような目的に合った情報の抽出 ( あるいは目的に合わない情報の除外 ) には, フィルタ機能を用いるここでは, 小地域境界としたレイヤから, 水面部の情報を除外することを例に手順を説明するこのレイヤ ( シェープファイル ) には,HCODE フィールドに対して, 陸上部か水面部かの違いを示す情報がコード化されているので, その値によって表示するか ( 分析や処理の対象とするか ) 否かを指定することができるプロパティパネルのフィルタ設定タブに切り替えてから作業を進めるフィルタ設定の欄には, 直接,(SQL と呼ばれるデータベースの言語による ) 検索条件を入力することも可能であるが, 単純な検索条件 ( 表示させたい対象の条件を比較式で表したもの ) であれば, 検索条件設定ボタンから, パネルによる対話形式で組み立てることも可能である 8

9 1 フィールド名をダ 2 完全一致を示す等号をクリックブルクリック 4 抽出する値をダブルクリック 3 個別値を取得をクリック順番に式が組み立てられていく図 9 フィルタによる処理対象の選択結果として, マップが図 10 のような状態になったことを確認しておこう 9

10 水面部が消えた! 図 10 フィルタ設定により水面部を除外した結果 10

11 ラベルの制御 11. 地図上に, 単に駅が示されているというだけでは不十分なので, その固有名 ( 駅名 ) を補助的に示すのが通例である駅名のようにそれぞれの図形 ( フィーチャー ) に固有の情報は属性フィールドに含まれていることが多いので, これを利用して図形に文字ラベルを表示させてみようあらかじめ鉄道駅の属性テーブルで該当するフィールドの名を確認しておく 1 駅名として使えそうなフィールド名 (N02_005) を確認しておく図 11 鉄道駅の属性テーブルとラベルに使用するフィールドの確認属性テーブルを閉じたら, ラベルの表示設定をプロパティのラベルパネルで行う最低限, 表示の設定, 使用フィールドの選択, を行っておけばよい必要に応じてフォントの変更も行っておく 1 一般には, 使用するデータに付随する仕様書などで前もって確認しておく 11

12 フォントの変更も可能図 12 ラベルの表示設定の例設定を終えたら, 適宜マップの部分拡大を行って駅名が表示されるのを確認しておこう 12

13 図 13 ラベル表示の確認その他オプションとして, 表示位置をコントロールできる配置プロパティ, 表示させる縮尺の指定を行える表示縮尺範囲がある詳細は省くが, 鉄道駅以外のレイヤに対してラベルを設定してみて, その効果の違いを確認しておこう図 14 ラベル表示のその他オプション ( 配置プロパティと表示縮尺範囲 ) 13

フィールドを利用して数値加工した結果を新たな属性フィールドとして追加することも可能である今回使用している小地域境界は, 国勢調査の調査区 3 に対応したものなので, 調査区ごとの人口 (JINKO) 世帯数 (SETAI) といった基本指標があらかじめ属性フィールドとして備わっているしたがって,

を Float に変更しておく名前を入力半角の英数字 ( 漢字も可能 ) 種類を Float に変更図 15 属性テーブルのオプションを使用した新規フィールドの作成 2 Choropleth map おおあざ 3 ほぼ町丁目 ( あるいは大字 ) に対応している 4

14 フィールド演算を用いた指標値の作成 12. 日本地図を題材にした統計指標の視覚化 ( 都道府県別の塗分け図 = 階級区分図あるいはコロプレスマップ 2 ) と同様に, 今回の題材でも小地域境界を使って区分図が作れる塗分けに使用する指標は, すでに属性フィールドとして存在している必要があるが, 必要に応じて既存の属性フィールドを利用して数値加工した結果を新たな属性フィールドとして追加することも可能である今回使用している小地域境界は, 国勢調査の調査区 3 に対応したものなので, 調査区ごとの人口 (JINKO) 世帯数 (SETAI) といった基本指標があらかじめ属性フィールドとして備わっているしたがって, これらをそのまま使用することも可能であるし, 面積 (AREA) のならフィールドを用いて, 人口密度世帯数密度に均した指標を新たに作ることも可能であるここでは, 人口密度を計算させてみようまず, 属性テーブルを開き, 計算結果を保存するためのフィールドを追加しておく名前 4 は人口密度とし, 種類 5 を Float に変更しておく名前を入力半角の英数字 ( 漢字も可能 ) 種類を Float に変更図 15 属性テーブルのオプションを使用した新規フィールドの作成 2 Choropleth map おおあざ 3 ほぼ町丁目 ( あるいは大字 ) に対応している 4 他のフィールドと区別できるようにユニークな名前とすること日本語も使用できるが, 原則はアルファベット ( 大小は区別されない~ABC と abc は同じ名前として扱われる ) と数字 ( ただし先頭の文字としては使用できない ) およびアンダースコア _ であるスペースも使用できないので注意すること 5 整数値のみの場合は Short Integer あるいは Long Integer ( 桁数が多い場合 ) を使用する今回のように小数部が想定される場合 ( 実数値 ) は, Float あるいは Double ( 桁数が多い場合 ) を使用する桁数の長短はおおむね 6 桁を境に判断すればよいフィールドの内容が文字の場合は Text, 日付 ( 年月日 ) の場合は Date と使い分ける 14

ードで入力図 16 フィールド演算による計算値の埋め込みフィルタ設定の条件入力の時と同様に, フィールド名を一覧から選んでダブルクリックし, 演算記号

15 13. 追加されたフィールドは, テーブルの最後部に現れるので, 適宜スクロールして確認しておく続いて, 追加されたフィールド名の上で右クリックし, フィールド演算を選択する追加されたフィールド名の上で右クリック演算記号はボタンをクリックするかキーボードで入力フィールドからそれぞれ選んでダブルクリック数値はキーボードで入力図 16 フィールド演算による計算値の埋め込みフィルタ設定の条件入力の時と同様に, フィールド名を一覧から選んでダブルクリックし, 演算記号 (Excel と同様 )+-*/ を適宜ボタンから選ぶかキーボードで直接入力して式を組み立てていく今回は面積の単位がm2となっているので, 人口密度の値を適切な範囲に収めるために 15

ha 単位 6 となるように除算結果をさらに 10000 倍 7 している式に誤りがないことを確認したら, OK ボタンをクリックして実行させる計算値がフィールドに設定されたことが確認できたら, レイヤのシンボル表示を数値分類に変更して人口密度を表示させてみよう図 17 人口密度による階級区分図の作成例なお, フィールドの追加や計算値の埋め込みは,

16 ha 単位 6 となるように除算結果をさらに倍 7 している式に誤りがないことを確認したら, OK ボタンをクリックして実行させる計算値がフィールドに設定されたことが確認できたら, レイヤのシンボル表示を数値分類に変更して人口密度を表示させてみよう図 17 人口密度による階級区分図の作成例なお, フィールドの追加や計算値の埋め込みは, 元のファイルであるシェープファイル自体を書き換えることになる書き換えを避けるには, あらかじめ (ArcCatalog を使うか, レイヤのエクスポート機能を使って ) シェープファイル本体の複製を作っておき, 別レイヤとしてマップに追加しておく 6 1ha( ヘクタール )=100a( アール )=10000 m2 1 辺 100m の正方形の領域と想像すればよい 7 本来の計算式は [JINKO] / ( [AREA] / ) であるが,( ) を省いた形にしたため乗算となっていることに注意しておこうもちろん,( ) を省かない形で式を入力しておいても構わない 16

情報のことをキー ( マッチングキー ) と呼ぶことがある今回は,table フォルダに 9 種類のデータを用意してあるが, たとえば ( 小地域境界に) 年齢別の人口情報を結合して, 高齢化や少子化の状況を視覚的に表してみようまず, 小地域境界レイヤの複製を作り, 年齢別人口という名前に変更しておく 8 続いて, テーブル結合

17 テーブル結合を用いた統計データとの統合的利用 14. 最後に, シェープファイルに外部ファイルとして準備された統計データを結合して利用する手順を紹介しておくこの方法は, 属性テーブルに個々のフィーチャーを区別するための ID 情報がフィールドとしてあることと, 統計データ側にも同じ形式 ( 文字か数値かの区分が同じであること ) でフィールドがあることが前提条件となるこの共通の ID 情報のことをキー ( マッチングキー ) と呼ぶことがある今回は,table フォルダに 9 種類のデータを用意してあるが, たとえば ( 小地域境界に) 年齢別の人口情報を結合して, 高齢化や少子化の状況を視覚的に表してみようまず, 小地域境界レイヤの複製を作り, 年齢別人口という名前に変更しておく 8 続いて, テーブル結合を選択する小地域境界上でコピーグループレイヤ ( 横浜市金沢区 ) 上でレイヤの貼り付け複製されたレイヤ名を年齢別人口に変更図 18 レイヤの複製とテーブル結合の呼び出し 15. 今回の例では, シェープファイルと統計データのそれぞれにある KEY_CODE フィールドをキーとして結合できるので, 設定パネルでそれぞれ指示を与える統計データ ( テーブル ) は, 図 1 を参照して table フォルダに保存されているので, この中から年齢別 (5 歳階級 4 8 人口密度のレイヤは温存しておき, 別レイヤにして作業を行うためであるこれによって, レイヤの表示をコントロールするだけで, 必要な主題図への切り替えが容易になるからである 17

18 区分 ) 男女別人口.txt を選択するキーとなるフィールドを指定ファイルを選んで追加する図 19 テーブル結合の設定 ( 外部テーブルとマッチングキーの指定 ) 16. マッチングが正常であれば, 属性テーブルに外部テーブルと連結されたフィールドが現れてくるので確認しておく年齢階級別性別の人口が収められているので, 簡便には適当なフィールドを用いて数値分類で塗分け図を作成できるここでは, 少子高齢化の状況を端的に示すため, グラフ化 ( チャート化 ) して示すことにしようシンボルのチャート機能を用いる 18

19 必要に応じて選択変更するフィールド選択から総数 15 歳未満, 総数 15~64 歳, 総数 65 歳以上を選択して > ボタンで移動図 20 チャート - パイ ( 円グラフ ) による指標の視覚化図 20 のようにチャート ( 今回はパイチャート= 円グラフ ) を選択し, フィールド選択の中から必要なフィールドを選択して>ボタンで右側の領域に追加していく選ばれたフィールドの合計値を 100% とする, 構成割合で円グラフが描画されることになるので選び方は慎重に行おう ( 今回は 3 区分の男女総数とする ) 色分けは配色で変更するかシンボルごとに個別に変更し, さらにグラフの形式や出来上がりのサイズを適宜調節して仕上げる 19

20 図 21 パイチャートによる年齢別人口構成の表現応用練習今回はあえてテーブル結合した情報をパイチャートで表現してみたが, フィールド演算を使って, たとえば高齢者率 (65 歳以上の人口割合 ) のようなものも計算できるので, これを塗分け図で表現する方がより迫力があるかも知れない余力のある者は実際に行ってみなさい 20

地理情報システム論外部データとのやりとりレイヤのエクスポートによるシェープファイルの作成金沢区を題材とした操作練習では, すでにマップ上に表示されているレイヤを複製することで, 同一のシェープファイルを, 一方は階級区分図に用い, 他方はチャート表示に用いてオーバーレイ表現

地理情報システム論外部データとのやりとりレイヤのエクスポートによるシェープファイルの作成金沢区を題材とした操作練習では, すでにマップ上に表示されているレイヤを複製することで, 同一のシェープファイルを, 一方は階級区分図に用い, 他方はチャート表示に用いてオーバーレイ表現外部データとのやりとりレイヤのエクスポートによるシェープファイルの作成金沢区を題材とした操作練習では, すでにマップ上に表示されているレイヤを複製することで, 同一のシェープファイルを, 一方は階級区分図に用い, 他方はチャート表示に用いてオーバーレイ表現できることを体験した同様の操作は, 同一のシェープファイルに対して異なる条件のフィルタを設定することで, レイヤを複数使用したい場合にも有用である