Pythonによる地理空間データ分析 ―例題で学ぶロケーションインテリジェンス

2章地理空間データ分析に必要なツール

「1章　地理空間データ分析入門」では、3次元の地球を2次元の座標系に投影する手法の複雑さについて説明しました。閲覧や分析の対象とする領域に応じて、適切な地図投影法を選択する方法を理解する必要があります。1章では、地表の3次元座標を2次元座標に変換する方法を学ぶために、ジオイド（geoid）と楕円体（ellipsoid）という概念を導入しました。また、1章でさまざまな地図投影法を紹介しましたが、その中から適切なものを選ぶ方法、例えば、対象とする範囲の歪みが少ない投影法を選ぶという話をしました。

地表の上または下にある地勢はどのように扱うのでしょうか。地理空間ツールは、このような地勢を空間的に分析したり、「第4の次元」として時系列データを分析したりすることができます。

空間リテラシーを学ぶ上で、GISという言葉が大きな役割を担っていることに気づくかもしれませんが、実際にはシステムレベルで複数の統合された概念が関係しています。これまで空間データフレームワークについて説明してきましたが、ここでは地球上の空間的な位置が特定されています。これは、ジオコーディングとマッピングデータの包括的な（そして信頼性の高い）座標系を構築する基盤となるものです。

本章では、QGISの3つの簡単なサンプルプロジェクトを通じて、空間リテラシーのスキルを引き続き向上させます。まず、QGISダッシュボードをダウンロードし、カスタマイズします。次に、ニューヨーク市オープンデータポータルでデータを探索する簡単なPythonスクリプトを紹介します。Mapping Inequalityプロジェクトでは、過去のデータを探索し、QGISで分析するためにデータをダウンロードします。これにより、QGISに慣れ、ベクタデータレイヤの読み込み、データセットのフィルタリング、コンソールでのPythonスクリプトの記述など、重要な概念を紹介します。 ...