学ぶ環境データマッピング | 実世界の地理空間プロジェクト

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環境地理空間データセットは、自然環境や都市環境の理解および管理において重要な役割を果たします。これらのデータセットには、公園、河川、緑地、汚染源などの環境要素に関する情報が含まれており、それぞれに位置座標、種類、面積、品質指標などの属性があります。このようなデータを分析することで、パターンの特定、変化の監視、都市計画・保全・公衆衛生における意思決定の支援が可能となります。

しかし、環境データセットの取り扱いには以下のような課題が存在します。

属性名の不統一
異なる座標参照系の使用
欠損または古い記録

信頼性が高く意味のある地図を作成するためには、慎重な前処理と検証が不可欠です。


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import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt

# Load parks (protected areas) and rivers datasets from valid GeoJSON URLs
parks_url = "https://raw.githubusercontent.com/datasets/geo-boundaries-world-110m/master/countries.geojson"  # Example: country boundaries as protected areas
rivers_url = "https://raw.githubusercontent.com/nvkelso/natural-earth-vector/master/geojson/ne_10m_rivers_lake_centerlines.geojson"

parks = gpd.read_file(parks_url)
rivers = gpd.read_file(rivers_url)

# Align both datasets to the same CRS (EPSG:4326)
parks = parks.to_crs("EPSG:4326")
rivers = rivers.to_crs("EPSG:4326")

# Plot rivers as blue lines and parks as green polygons
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
rivers.plot(ax=ax, color="blue", linewidth=1, label="Rivers")
parks.plot(ax=ax, color="green", edgecolor="black", alpha=0.5, label="Parks")
ax.set_title("Environmental Features: Parks and Rivers")
ax.legend()
plt.show()

データの読み込み

コードは、geopandas.read_file を使用してパブリックな GeoJSON URL から公園と河川のデータセットを読み込みます。

CRS の整合

両方のデータセットを同じ座標参照系（EPSG:4326）に設定し、正確な重ね合わせを実現します。

プロット

コードは matplotlib を用いて、河川を青い線、公園を緑色のポイントとして1つの地図上に描画し、タイトルと凡例を追加して分かりやすくしています。

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