unzip "*.zip"

files=($(find . -regex ".*.shp"))
shp2pgsql -p -W cp932 -i -I -D -s 4326 ${files[0]} {TABLE_NAME} > {SQL_FILE_NAME}

for filepath in "${files[@]}";do
 shp2pgsql -a -W cp932 -i -D -s 4326 $filepath {TABLE_NAME} > {SQL_FILE_NAME}
 done

町丁目別　火災危険度マップを作った。

これは東京都消防庁が公開しているオープンデータを加工しマップアプリ化したもの。
作り方をすぐ忘れるのでメモしておく。

【データソース】

・e-Statから境界データ（国勢調査　小地域）
・東京消防庁　地域別出火危険度別測定（第１０回）

まず上記２つをQGISを使い合体させるのだが、いきなり問題が発生した。

境界データと消防庁のデータで住所文字列で合体させるのだが、住所文字列にゆらぎがありうまく合体出来ない住所が大量に出た。

例：
・○○町１丁目　！＝　○○町一丁目
・市ヶ谷　！＝　市ケ谷

など。。。

今思うと、ジオコーディングサービスなどを使いお互いのデータをクリアリングした上で住所コードで合体させればよかったのだが、手作業で荒い合体作業をしてしまった。

そのため最後までポリゴンに穴がある箇所がある

ポリゴンを作成したらQGISを使い、GeoJSONで出力しその後topoJsonに変換する

topoJsonに変換するには以下のライブラリを利用する。

{
  "dependencies": {
    "topojson-client": "^3.1.0",
    "topojson-server": "^3.0.1",
    "topojson-simplify": "^3.0.3"
  }
}

以下でインストール

npm install topojson-client topojson-server topojson-simplify

GeoJSON から topoJSONへ変換

# geo2topo -q 1e6 object=tokyo2018.geojson > tokyo2018.topojson

このままだとポリゴンが高精細すぎて表示すると重くなるため簡素化する

% toposimplify -P 0.0000000001 tokyo2018.topojson > s0.0000000001_tokyo2018.topojson

toposimplify前

toposimplify後

こんなに簡略化していいのかというくらい簡略化してしまった。

しかしこれでWeb上でサクサク動作するようになった。

次にWebアプリを作る。詳しくは割愛するが今を利用した。

・React
・MATERIAL-UI（Reactで使えるマテリアルUIのライブラリ）
・OpenLayres

以前作った以下のサイトで抱えていた問題をすべて解決する事が出来た。
https://ufirst.jp/tokyoEarthquakeAreaRiskMap/

python入門 · GIS実習オープン教材

gis-oer.github.io

タイトル通りのサイト。とても勉強になる。

異なる属性値のポリゴンが重複しており、表現がそれぞれで異なる場合、表示するたびに表示が変わってしまう。

どういう事かというと、国土数値情報の洪水浸水区域データをGeoserverに食わせ表示させた。

浸水深１の場合青、浸水深２の場合赤といった具合にポリゴンの表示を変えるわけだが、いざ表示させたところ表示するたびに色が赤になったり青になったりした。

よく見るとポリゴンが重なっており、浸水深１のポリゴンの上に浸水深２のポリゴンが重なっている。それで表示するたびに１，２の表示の優先順位指定をしていなかった為、表示するたびにランダムに色が変わっていたと思われる。

以下のようにVendorOption の “sortBy” を使うことで表示優先順位を指定する事で表示も固定される。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<StyledLayerDescriptor version="1.0.0"
 xsi:schemaLocation="http://www.opengis.net/sld StyledLayerDescriptor.xsd"
 xmlns="http://www.opengis.net/sld"
 xmlns:ogc="http://www.opengis.net/ogc"
 xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"
 xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance">
  <NamedLayer>
    <Name>restricted_zone</Name>
    <UserStyle>
      <Title>国土数値情報　洪水浸水想定区域データ</Title>
      <Abstract>国土数値情報　洪水浸水想定区域データ</Abstract>
      <FeatureTypeStyle>
        <Rule>
          <Name>1</Name>
          <Title>1</Title>
          <Abstract>1</Abstract>
	      <ogc:Filter>
	        <ogc:PropertyIsEqualTo>
              <ogc:PropertyName>a31_201</ogc:PropertyName>
	          <ogc:Literal>1</ogc:Literal>
	        </ogc:PropertyIsEqualTo>
	      </ogc:Filter>
          <PolygonSymbolizer>
            <Fill>
              <CssParameter name="fill">#FF0000</CssParameter>
            </Fill>
          </PolygonSymbolizer>
        </Rule>
        <Rule>
          <Name>2</Name>
          <Title>2</Title>
          <Abstract>2</Abstract>
	      <ogc:Filter>
	        <ogc:PropertyIsEqualTo>
              <ogc:PropertyName>a31_201</ogc:PropertyName>
	          <ogc:Literal>2</ogc:Literal>
	        </ogc:PropertyIsEqualTo>
	      </ogc:Filter>
          <PolygonSymbolizer>
            <Fill>
              <CssParameter name="fill">#0000FF</CssParameter>
            </Fill>
          </PolygonSymbolizer>
        </Rule>
        <VendorOption name="sortBy">a31_201</VendorOption>
      </FeatureTypeStyle>
    </UserStyle>
  </NamedLayer>
</StyledLayerDescriptor>

２０２０年の９月に国土数値情報の洪水浸水想定区域データが更新されたようだ。今まで知らなかった。

そして、データの分類も増えている上にこれまで都道府県ごとにデータが別れていたが河川毎にデータがわかれている。

特定の地域しか使わない人いいかもしれないが、私は全国を網羅的に利用したいのでこれはこれで面倒だが、仕方ない。

早速データを眺めてみる

過去のデータでは浸水深しかなかったが地物情報と第して「計画規模」、「想定最大規模」、浸水継続時間ランク」、「家屋倒壊氾濫」と４種類に増加。

計画規模とは・・・

洪水を防ぐための計画を作成するとき、被害を発生させずに安全に流すことのできる洪水の大きさ（対策の目標となる洪水の規模）のことを計画規模

想定最大規模とは・・・

想定し得る最大規模の降雨であって国土交通大臣が定める基準に該当するもの

計画規模と想定最大規模の比較

青が浸水深が低く赤が浸水深が高い

当然の事ながら想定最大規模のほうが浸水リスクの高いエリアが広い事が確認出来る。

「浸水継続時間ランク」と「家屋倒壊氾濫」についての調査はまた今度。

Mapbox Tiling Service | Mapbox

Visualize your data on a map faster and with more control than ever before with Mapbox Tiling Service (MTS).

www.mapbox.com

ユーザのジオメトリデータをベクタータイルに変換に配信するサービスがMapboxよりリリースされた。

ベクタータイルの生成はラスタ変換に比べある程度のスキルが必要で、普及しているとは言い難い状況である。

このサービスでエンジニアでなくともベクタータイルの配信が可能となるためサービス利用者は手間のかかるベクタータイルの変換作業から開放され、マップのスタイリングなどに注力できる事になる。

ogr2ogr -f CSV -lco SEPARATOR=COMMA-oo ENCODING=CP932 OUTPUT.csv INPUT.shp

ogrinfo -ro -so -al -fields=yes *****.shp

このコマンドで以下のような結果を取得出来る。
フィールド名だけでなく、座標系やExtent、地物数などファイルの基本情報をまるっと取得出来る。

INFO: Open of `*****.shp'
      using driver `ESRI Shapefile' successful.
Layer name: ********
Geometry: Polygon
Feature Count: *******
Extent: (******, ******) - (******, ******)
Layer SRS WKT:
GEOGCS["JGD2000",
    DATUM["Japanese_Geodetic_Datum_2000",
        SPHEROID["GRS 1980",6378137,298.257222101,
            AUTHORITY["EPSG","7019"]],
        TOWGS84[0,0,0,0,0,0,0],
        AUTHORITY["EPSG","6612"]],
    PRIMEM["Greenwich",0,
        AUTHORITY["EPSG","8901"]],
    UNIT["degree",0.0174532925199433,
        AUTHORITY["EPSG","9122"]],
    AUTHORITY["EPSG","4612"]]
Field NAME1: TYPE (*.*)
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Field NAME4: TYPE (*.*)
Field NAME5: TYPE (*.*)