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

202411月10日（日）に専修大学生田キャンパスにて開催されたFOSS4G 2024 Japan コアデイの一般発表25「PythonでPLATEAUのデータを手軽に扱ってみる」に使用した発表資料です。

Transcript

1. 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
2. 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
3. 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
4. 4 自己紹介&所属会社の紹介 01
5. 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
6. 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/
7. 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
8. 8 Project PLATEAUについて 02
9. 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
10. 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
11. 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
12. 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
13. 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
14. 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
15. 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」
16. 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
17. 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
18. 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
19. 19 Pythonが使われている これまでの取り組み事例 03
20. 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/
21. 21 PlateauKitのご紹介 04
22. 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/
23. 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/
24. 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
25. 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]'
26. 26 PLATEAUのデータを可視化してみよう 05
27. 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
28. 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 コマンドの実行結果（加工しています） 28 +---------------------------------+-----+---------+---------+--------+---------------------------------------- ----------------------------------+ | id | name | version | spec | homepage | +---------------------------------+-----+---------+---------+--------+---------------------------------------- ----------------------------------+ | plateau-14212-atsugi-shi-2023 | 神奈川県厚木市 | 2023 | v3 | https://w//.geospatial.jp/ckan/dataset /plateau-14212-atsugi-shi-2023 | | plateau-14130-kawasaki-shi-2022 | 神奈川県川崎市 | 2022 | v3 | https://w//.geospatial.jp/ckan/dataset /plateau-14130-kawasaki-shi-2022 | | plateau-14100-yokohama-shi-2023 | 神奈川県横浜市 | 2023 | v3 | https://w//.geospatial.jp/ckan/dataset /plateau-14100-yokohama-shi-2023 | 会場がある川崎市のデータセットIDはこれ
29. 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
30. 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
31. 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
32. 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")
33. 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”)
34. 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()
35. 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")
36. 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()
37. 37 PLATEAUのデータを分析に 使用してみよう 06
38. 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()
39. 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
40. 40 まとめ 07
41. 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
42. 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
43. 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