学ぶ空間データにおける時系列変化 | 実世界の地理空間プロジェクト

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地理空間研究における時系列解析手法は、世界の動的な変化を追跡し理解するためのものです。一般的なアプローチには、異なる年のデータセットの重ね合わせ、ジオメトリの差分計算、地図や要約統計による変化の可視化などがあります。これらの解析は、都市拡大の監視、森林伐採の追跡、災害影響評価、生息地変化の研究などで広く利用されています。

しかし、時系列地理空間解析にはいくつかの課題があります。異なる時期のデータセットを整合させるには、座標参照系（CRS）、データ品質、属性情報の一貫性に細心の注意が必要です。データ収集方法や空間解像度のわずかな違いでも誤差が生じる可能性があります。これらの課題に対処するためには、以下の点が重要です：

すべてのデータセットでCRSを標準化する；
属性データを比較前に慎重に点検・クリーニングする；
空間結合やオーバーレイを用いて追加・削除・変化を特定する；
結果を可視化して発見や異常を確認する；
再現性のためにすべての前処理手順を記録する。

これらのベストプラクティスに従うことで、時系列地理空間解析から信頼性の高い知見を得ることができ、より良い意思決定や資源管理を支援します。


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import geopandas as gpd


url_2010 = "https://raw.githubusercontent.com/nvkelso/natural-earth-vector/master/geojson/ne_110m_admin_0_countries.geojson"
url_2020 = "https://raw.githubusercontent.com/nvkelso/natural-earth-vector/master/geojson/ne_110m_populated_places.geojson"
  
# Read the two datasets
gdf_2010 = gpd.read_file(url_2010)
gdf_2020 = gpd.read_file(url_2020)

# Ensure both datasets use the exact same CRS
if gdf_2010.crs != gdf_2020.crs:
    gdf_2010 = gdf_2010.to_crs(gdf_2020.crs)

# Perform a spatial join to find intersections
joined = gpd.sjoin(gdf_2010, gdf_2020, how="inner", predicate="intersects")

# Print out the feature matching data
print("\nSpatial Analysis Results")
print(f"Number of intersecting spatial matches: {len(joined)}")

# Find features unique to each year
only_2010 = gdf_2010[~gdf_2010.index.isin(joined.index)]
only_2020 = gdf_2020[~gdf_2020.index.isin(joined.index_right)]

print(f"Features unique to Layer 1: {len(only_2010)}")
print(f"Features unique to Layer 2: {len(only_2020)}")

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