FOSS4G 2024 Japan コアデイ一般発表25 PythonでPLATEAUのデータを手軽に扱ってみる

Slide 1

Slide 1 text

PythonでPLATEAUのデータを手軽に扱ってみる株式会社パスコ青木亮祐 / ぴっかりん (@ra0kley) FOSS4G 2024 Japan 2024.11.10 一般発表25

Slide 2

Slide 2 text

FOSS4G 2024 Japan はじめに ● 本発表は、所属会社で行っていることではなく、個人で使ってみたライブラリの発表になります ● 本発表では、以下のPLATEAUのデータを使用しています 3D都市モデル（Project PLATEAU）川崎市（2022年度） CityGML（v3） 2

Slide 3

Slide 3 text

FOSS4G 2024 Japan 発表内容 1. 自己紹介 & 会社紹介 2. Project PLATEAUについて 3. PlateauKitのご紹介 4. PLATEAUのデータを可視化してみよう 5. PLATEAUのデータを分析に使用してみよう 6. まとめ 3

Slide 4

Slide 4 text

4 自己紹介&所属会社の紹介 01

Slide 5

Slide 5 text

FOSS4G 2024 Japan 1. 自己紹介 ● 本名: 青木亮祐（あおきりょうすけ） ● 出身: 静岡県東部地域 ● 趣味: 地理空間情報と戯れる、ラジオを聴く、散歩、旅行... ● 推し: 鬼頭明里さん、すそのん ←個人では「ぴっかりん」という名前で SNS等に生息してます 5

Slide 6

Slide 6 text

FOSS4G 2024 Japan 1. 自己紹介今年度、PLATEAU ADVOCATEに就任さていただいています！ 6 出典: https://www.mlit.go.jp/plateau/journal/j062/

Slide 7

Slide 7 text

FOSS4G 2024 Japan 1. 所属会社の紹介 ―株式会社パスコとは？ 7 パンの製造は行っておりません！！！ ※ 測量会社です ※ 冗談抜きに、たまに間違い電話がかかってきます

Slide 8

Slide 8 text

8 Project PLATEAUについて 02

Slide 9

Slide 9 text

FOSS4G 2024 Japan 2. Project PLATEAUについて国土交通省が様々なプレイヤーと連携して推進している日本全国の都市デジタルツイン実現プロジェクト 3D都市モデルを整備し、様々な領域でユースケースを開発中 9 出典: Project PLATEAU公式サイト

Slide 10

Slide 10 text

FOSS4G 2024 Japan 2. Project PLATEAUについて ⚫ 3D都市モデルとは？ CityGML形式により都市スケールで整備されたジオメトリとセマンティクスの統合モデル ➢ 幾何形状（ジオメトリモデル）に「建物」、「壁」、「屋根」等の地物の定義や「用途」、「構造」、「建築年」などの属性情報が付与されている ➢ 国際的な標準規格である「CityGML」を日本国内向けにローカライズした標準仕様に沿って整備されている 10

Slide 11

Slide 11 text

FOSS4G 2024 Japan 2. Project PLATEAUについて ● PLATEAUにて提供している3D都市モデルの特徴 1. セマンティクスとジオメトリを統合したソリッドモデル 2. 国際的な標準規格（CityGML）で整備 3. オープンデータ 4. LODが定義されている 11

Slide 12

Slide 12 text

FOSS4G 2024 Japan 2. Project PLATEAUについて ● 特徴1: セマンティクスとジオメトリを統合したソリッドモデル → Google Earthと何が違う？ 12 出典: 令和４年度 Project PLATEAU 第6回 3D都市モデルの整備・活用促進に関する検討分科会

Slide 13

Slide 13 text

FOSS4G 2024 Japan 2. Project PLATEAUについて 13 出典: 令和４年度 Project PLATEAU 第6回 3D都市モデルの整備・活用促進に関する検討分科会 ● 特徴1: セマンティクスとジオメトリを統合したソリッドモデル → オブジェクトが独立して整備され、意味や属性情報が付与されている

Slide 14

Slide 14 text

FOSS4G 2024 Japan 2. Project PLATEAUについて ● 特徴2: 国際的な標準規格（CityGML）で整備 → 国際的な標準規格に沿って、整備されているため様々なフォーマットに変換しやすい → XMLで記述されたテキスト形式のデータなので、パースが比較的に簡単 14

Slide 15

Slide 15 text

FOSS4G 2024 Japan 2. Project PLATEAUについて ● 特徴3: オープンデータ → 商用利用も含め、だれでも無償で自由に利用可能 15 出典: 国土交通省「Project PLATEAU Site Policy」

Slide 16

Slide 16 text

FOSS4G 2024 Japan 2. Project PLATEAUについて ● 特徴4: LOD（Level Of Detail）が定義されている → 3D都市モデルの詳細度のことで、1つの地物の幾何を目的などに応じて複数段階に抽象化できる → 同じ地物に関する詳細度の異なる様々な情報を統合的に管理や利用することが可能 16

Slide 17

Slide 17 text

FOSS4G 2024 Japan 2. Project PLATEAUについて ● どんなデータか手軽に確認するには？ ✓ 国土交通省が公式に提供しているPLATEAU VIEWより確認可能 17 出典: PLATEAU VIEW

Slide 18

Slide 18 text

FOSS4G 2024 Japan 2. Project PLATEAUについて ● データのダウンロード方法（手動） ✓ G空間情報センターというサイトからダウンロード可能 18 出典: 3D都市モデル（Project PLATEAU）ポータルサイト

Slide 19

Slide 19 text

19 Pythonが使われているこれまでの取り組み事例 03

Slide 20

Slide 20 text

FOSS4G 2024 Japan 3. Pythonが使われているこれまでの取り組み事例 ● Project PLATEAUのユースケースにおいて、 Pythonが使われている事例はたくさん！ 20 都市構造のシミュレーション損害保険支払い作業の迅速化衛星データを用いた浸水被害把握出典: https://www.mlit.go.jp/plateau/use-case/

Slide 21

Slide 21 text

21 PlateauKitのご紹介 04

Slide 22

Slide 22 text

FOSS4G 2024 Japan 4. PlateauKitのご紹介 ● PythonでPLATEAUのデータを扱うためのライブラリ → JupyterLab（Notebook）上でデータを扱うための PlateauLabライブラリも同胞 22 出典: https://ozekik.github.io/plateaukit/

Slide 23

Slide 23 text

FOSS4G 2024 Japan 4. PlateauKitのご紹介 ● PLATEAU AWARD 2023で発表されて、継続して開発中 23 出典: https://www.mlit.go.jp/plateau/journal/j059/

Slide 24

Slide 24 text

FOSS4G 2024 Japan 4. PlateauKitのご紹介 ● 機能 ✓ PLATEAUのデータセットのダウンロード、管理 ✓ GeoDataFrame形式への変換 ✓ GeoJSONやCityJSONといった地理空間情報を表現できる JSON形式への変換 ✓ JupyterLab/Jupyter Notebook上でデータの表示（Google Colabでも使えます） 24

Slide 25

Slide 25 text

FOSS4G 2024 Japan 4. PlateauKitのご紹介 ● インストール方法 pipコマンドを用いて、簡単にインストールできます ※ poetryやcondaなどで環境構築している方は仮想環境を新しく作ることをオススメします → 地理空間情報周りのライブラリは、依存関係が複雑なため 25 $ pip install 'plateaukit[all]'

Slide 26

Slide 26 text

26 PLATEAUのデータを可視化してみよう 05

Slide 27

Slide 27 text

FOSS4G 2024 Japan 5. PLATEAUのデータを可視化してみよう ● PLATEAUのデータをダウンロード 1. ダウンロードしたい都市のデータセットIDを調べる → plateaukit list コマンドを使用 27 $ plateaukit list

Slide 28

Slide 28 text

Slide 29

Slide 29 text

FOSS4G 2024 Japan 5. PLATEAUのデータを可視化してみよう ● PLATEAUのデータをダウンロード 2. 1.で調べたデータセットIDを用いてダウンロード plateaukit install コマンドで可能ここでは、川崎市のデータをダウンロードしてみます 29 $ plateaukit install plateau-14130-kawasaki-shi-2022 先ほど調べたデータセットID

Slide 30

Slide 30 text

FOSS4G 2024 Japan 5. PLATEAUのデータを可視化してみよう ● PLATEAUのデータを削除 plateaukit uninstall コマンドで可能下の例、川崎市のデータを削除する場合 30 $ plateaukit uninstall plateau-14130-kawasaki-shi-2022 先ほど調べたデータセットID

Slide 31

Slide 31 text

FOSS4G 2024 Japan 5. PLATEAUのデータを可視化してみよう今まで、コマンドばかりでしたがここからようやくPythonの出番です！ 31

Slide 32

Slide 32 text

FOSS4G 2024 Japan 5. PLATEAUのデータを可視化してみよう ● PLATEAUのデータを読み込む → plateaukitの中にあるload_dataset関数を用いて読み込む 32 from plateaukit import load_dataset # 川崎市のデータの読み込み # `plateau-14130-kawasaki-shi-2022`は川崎市のデータセットID kawasaki = load_dataset("plateau-14130-kawasaki-shi-2022")

Slide 33

Slide 33 text

FOSS4G 2024 Japan 5. PLATEAUのデータを可視化してみよう ● 表示・分析に使用する範囲を選択する → 範囲選択する方法は6つ 33 範囲選択の方法メソッド全範囲 get_area() バウンディングボックス area_from_bbox(ul_x, ul_y, lr_x, lr_y) 一つ以上の地点の座標と範囲のサイズ area_from_points(point, size=[width, height]) 郵便番号 area_from_postcode(“postcode”) 住所 area_from_address(“address”) ランドマーク名 area_from_landmark(“landmark”)

Slide 34

Slide 34 text

FOSS4G 2024 Japan 5. PLATEAUのデータを可視化してみよう ● 表示・分析に使用する範囲を選択する ✓ 全範囲選択 → get_area()メソッドを使用 → PLATEAUのデータは重いので、全範囲は選択しない方が無難 34 # 川崎市のデータの読み込み kawasaki = load_dataset("plateau-14130-kawasaki-shi-2022") # 全範囲を選択 area = kawasaki.get_area()

Slide 35

Slide 35 text

FOSS4G 2024 Japan 5. PLATEAUのデータを可視化してみよう ● 表示・分析に使用する範囲を選択する ✓ 郵便番号で範囲選択 ✓ 建物等のランドマークの名前から範囲を選択 35 # 川崎市のデータの読み込み kawasaki = load_dataset("plateau-14130-kawasaki-shi-2022") # 郵便番号で範囲を選択 area = Kawasaki.area_from_postcode("4228063") # 川崎市のデータの読み込み kawasaki = load_dataset("plateau-14130-kawasaki-shi-2022") # ランドマークから範囲を選択 area = kawasaki.area_from_landmark("向ヶ丘遊園駅")

Slide 36

Slide 36 text

FOSS4G 2024 Japan 5. PLATEAUのデータを可視化してみよう ● PLATEAUのデータを可視化 36 # ランドマークから範囲を選択 around_landmark = kawasaki.area_from_landmark("向ヶ丘遊園駅") # 選択した範囲を表示 around_landmark.show()

Slide 37

Slide 37 text

37 PLATEAUのデータを分析に使用してみよう 06

Slide 38

Slide 38 text

FOSS4G 2024 Japan 6. PLATEAUのデータを分析に使用してみよう ● GeoDataFrameへの変換 ➢ Pythonでデータ分析などをする際に使用するDataFrameの位置情報対応版 ➢ pandasでデータの処理を行うように、PLATEAUのデータも扱える！ 38 # ランドマークから範囲を選択 around_landmark = kawasaki.area_from_landmark("向ヶ丘遊園駅") # 選択した範囲のデータをGeoDataFrameに変換 around_landmark_gdf = around_landmark.gdf around_landmark_gdf.head()

Slide 39

Slide 39 text

FOSS4G 2024 Japan 6. PLATEAUのデータを分析に使用してみよう ● 属性情報を用いて建物用途ごとに色を分けて表示した例 39

Slide 40

Slide 40 text

40 まとめ 07

Slide 41

Slide 41 text

FOSS4G 2024 Japan 7. まとめ ● PLATEAUは都市に関する形状と意味を持ったデータで誰でも無償で自由に使用可能 ● Pythonで扱うためのツールが開発されて便利になりつつある ● PLATEAUのデータをPlateauKitで扱うとデータの管理ができるほか、範囲選択やDataFrameに変換できて扱いやすい 41

Slide 42

Slide 42 text

FOSS4G 2024 Japan 7. まとめ Project PLATEAUのデータは徐々にですが皆さまのおかげで扱いやすくなってきています以前挫折した方も、ぜひ一度遊んでみてください！あと、PLATEAU AWARDもまだまだ作品募集しています！ 42

Slide 43

Slide 43 text

ありがとうございました！ ↑ X (旧Twitter)アカウント ↑ GitHubアカウント 43