1に基づくXML形式ファイル(GML) データ内容 地形分類属性値を有するポリゴンデータ群 応用スキーマ等 APPSCHEMA_V1 (PDF形式:42KB) APPSCHEMA_V2 (PDF形式:36KB) APPSCHEMA_V3 (PDF形式:37KB) XMLスキーマ LANDCONDITION LANDCONDITION_V2 LANDCONDITION_V3 価格 7, 143円(税別) 1区画 162円(税別) 土地条件図数値データ変換ツールV1. 0 このデータ変換ツールは、 数値地図25000(土地条件)全国 (平成25年版、平成24年版) 及びオンライン刊行 のGML形式のファイルをシェープファイル(ESRI Shapefile)に変換する機能を有しています。(平成22年・23年版は、「範囲2」及び「範囲3」のみ変換できます。) 稼動条件: OS: Microsft Windows Vista / 7 / 8 Java: Windows 版 Java Runtime Envirnment(JRE) Version 6 Update21 以上 推奨環境: CPU:Intel CoreDuo 2. 8GHz 以上 メモリー:2GB 以上 ディスプレイ: 解像度 1024×768(TrueColor)以上 訂正情報 その他
3 ## 2 地表面 23. 9 ## 3 地表面 23. 6 ちなみに XML ファイルの構造を把握するには、CRANには未登録のパッケージですが xmltools を使うと便利でした。 ラスタへの変換 次は読み込んだ値を元にしてラスタデータへ変換するという処理です。また、地理空間データとして扱うための処理も行なっていきます。ラスタへの変換は、標高値を記録可能なサイズの行列オブジェクトを作り、 raster::raster() を実行するだけです。これによりrasterに対応した可視化や地形解析のための関数が適用できるようになります。 library ( sf) library ( raster) raster_dem <- df_dem $ value%>% matrix ( nrow = 225, ncol = 150)%>% t ()%>% raster () raster_dem ## class: RasterLayer ## dimensions: 150, 225, 33750 (nrow, ncol, ncell) ## resolution: 0. 00444444444444, 0. 00666666666667 (x, y) ## extent: 0, 1, 0, 1 (xmin, xmax, ymin, ymax) ## coord. ref. 国土地理院 数値地図 測地系. : NA ## data source: in memory ## names: layer ## values: 12. 81, 31. 98 (min, max) 一方でこの状態では参照座標系が与えられていないので、メッシュデータの座標を元に定義します。 jpmesh:: export_mesh ( mesh) bb <- mesh%>% st_bbox ()%>% meric () extent ( raster_dem) <- extent ( bb [ 1], bb [ 3], bb [ 2], bb [ 4]) crs ( raster_dem) <- sp:: proj4string ( as_Spatial ( mesh)) 可視化と地形解析の例です。 plot ( raster_dem) plot ( rasterToContour ( raster_dem), add = TRUE) title ( main = "数値標高モデル (5mメッシュ): 54403400", sub = "国土地理院 基盤地図情報数値標高モデルのデータを元に作成") mapview:: mapview ( raster_dem, gions = 0.
2) OpenStreetMap のタイルに重ねてみます。 library ( tmap) slope <- terrain ( raster_dem, opt = "slope", unit = "radians", neighbors = 8) aspect <- opt = "aspect", shade <- hillShade ( slope, aspect) tm_shape ( shade) + tm_raster ( style = "cont", palette = "Greys") + tm_legend ( show = FALSE) これらの処理を関数化しておきました。 複数のファイルを結合する さて、5mメッシュでは対象領域のメッシュが複数のファイルに分割されており、1ファイルの領域は1kmメッシュの範囲となっています。そこで複数のラスタを結合し、範囲を拡大することを試みます。 XML ファイルの読み込みからラスタへの変換部分は先ほどの処理を関数化して使いまわします。 files <- ( pattern = ". +5440-20-[6-8][7-9].
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