デイリーアーカイブ 5月 11, 2025

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土地利用状況を可視化したいときの作業メモです。 以下から自身の環境に合わせてインストール Windowsで特にこだわりが無かったので、LTR版をインストールしました。(Linux版が早いと聞いてUbuntuで使ってみましたが、体感変わらなかったので、起動の面倒さとUbuntuの環境に依存しないことを考えるとこちらでいいような気がしました) 国土数値情報ダウンロードサイトから自分の見たいエリアのデータをダウンロードしてきます。今回は"土地利用細分メッシュ2021年度版"を使用します。このあたりはデータのある年度やメッシュの粗密は用途に合わせて選択してください。 全国の土地利用の状況について、3次メッシュ1/10細分区画（100mメッシュ）毎に、各利用区分（田、その他の農用地、森林、荒地、建物用地、幹線交通用地、湖沼、河川等）を整備したものである。利用区分は整備年度により異なる。 今回は長野県の土地利用データが欲しかったので、下記のように選択しています。対象地域がエリアの境にあることが後で発覚すると面倒なので、気持ち広めの範囲でダウンロードするといいかもしれません(あとでトリミングできます)。測地系と年度を指定してダウンロード。測地系は世界測地系と日本測地系の2つがありますが、使用するデータ間で揃っていれば問題ないと思います。今回は、取り回しがよさそうな世界測地系をダウンロードしています。 QGISを起動(QGIS Desktop ####のショートカットから)して、新規Projectを作成していきます「Project」＞「新規」 ダウンロードしてきた土地利用データをレイヤーとしてインポートしていきます。「レイヤ」＞「データソースマネージャー」から小さいウィンドウが出てくるのでダウンロードしたファイルを探して、中にあるシェイプファイル(*.shp)をクリック すると、レイヤパネルにレイヤが追加されます。レイヤパネルからインポートしたレイヤを右クリック＞「レイヤの領域にズーム」するとデータが反映されていることが確認できます。この時点だと、まだ何も編集していないのでただのメッシュに見えます。 上記をダウンロードしてきたデータすべてに対して実施します(1エリア分のデータがどこかへ行ってしまいましたが探すのが面倒だったのでとりあえず続行します)。ズームアウトするとメッシュが並んでいることが確認できます。 データの編集がしやすいようにインポートしたレイヤーをひとつにまとめます。「ベクタ」＞「データ管理ツール」＞「ベクタレイヤのマージ」 入力レイヤ 「入力レイヤ」欄の右にある「・・・」を選択するとインポートしてきたレイヤが表示されるので「すべて選択」→「OK」 変換先CRS 国土数値情報ダウンロードサイトの座標系の欄を参照してください。おそらく前段階でレイヤーの表示が確認できていれば、表示可能な座標系になっているのでデフォルトCRSを選択していいと思います。設定する場合は、欄の右にある歯車アイコンをクリックすると、選択画面の移るので、そこで任意の測地系を選択し、左上の▶アイコンで戻ります。今回は、2021年度の長野県データなので、JGD2011の中で長野県を範囲に含んでいるJGD2011 / Japan Plane Rectangular CS VIII + JGD2011 (vertical) heightを選択(ここはJGD2011であれば何でもいいと思います) 出力レイヤ 出力レイヤの保存先とファイル名を「・・・」ボタンから指定します。プロジェクト内でしか触らないデータであれば、一時ファイルとして保存していいかもしれません。今回はプロジェクト内でしか触る予定が無いので、特に入力せず一時フォルダに出力するようにします。最終的にこうなりました。「実行」すると計算が始まるので完了となるのを待ちます。左の「レイヤ」パネルに「出力レイヤ」が出力されています。今後はこれを編集していきます。 この時点では特に色分けされていないただのメッシュなので、土地利用区分ごとに色分けをしていきます。メッシュごとの土地利用区分のデータを持っているので、それを確認します。「出力レイヤ」を右クリック＞「属性テーブルを開く」メッシュ一つ一つにデータが格納されていることが確認できます。これらの各カラムの値は国土数値情報ダウンロードサイトによると以下のようになっており、土地利用種別のデータは「L03b_002」カラムに格納されているようです。 格納されている値は年度ごとに意味合いが異なるので確認が必要です。 今回は、2021年度のデータなので、下記値が割り振られているようです。 コード 種別 定義 0100 田 湿田・乾田・沼田・蓮田及び田とする。 0200 その他の農用地 麦・陸稲・野菜・草地・芝地・りんご・梨・桃・ブドウ・茶・桐・はぜ・こうぞ・しゅろ等を栽培する土地とする。 0300 - - 0400 - - 0500 森林 多年生植物の密生している地域とする。 0600 荒地 しの地・荒地・がけ・岩・万年雪・湿地・採鉱地等で旧土地利用データが荒地であるところとする。 0700 建物用地 住宅地・市街地等で建物が密集しているところとする。 0800 - - 0901 道路 道路などで、面的に捉えられるものとする。 0902 鉄道 鉄道・操車場などで、面的にとらえられるものとする。 1000 その他の用地 運動競技場、空港、競馬場・野球場・学校・港湾地区・人工造成地の空地等とする。 1100 河川地及び湖沼 人工湖・自然湖・池・養魚場等で平水時に常に水を湛えているところ及び河川・河川区域の河川敷とする。 1200 - - 1300 - - 1400 海浜 海岸に接する砂、れき、岩の区域とする。 1500 海水域 隠顕岩、干潟、シーパースも海に含める。 1600 ゴルフ場 ゴルフ場のゴルフコースの集まっている部分のフェアウエイ及びラフの外側と森林の境目を境界とする。 確認したところでQGISに戻って色分けを進めていきます。「出力レイヤ」を右クリック＞「プロパティ」「シンポロジ」＞「カテゴリ値による定義」 値 先ほど、土地利用データが「L03b_002」と分かったので、これをもとに色分けしていきます。ひとまず、それ以外は変更せずに「分類」をすると、値に応じて色(シンボル)割り振られます。 「適用」＞「OK」でメッシュに指定した色が反映されます。 このままだと、わかりづらいので、土地利用のイメージに合わせて任意の色に変更します。値(Value)を変更すると実データと対応がつかなくなるので、いじらずに使用するか、任意のデータ名で使用したい場合は元データをフィールド計算機などで置換する方法があります。また、枠線(ストローク)はズームアウトした際にメッシュの色がつぶれる原因になるので枠線なしにするかかなり細くしたほうがいいと思います。 こんな感じになりました。 松本駅の周りや沿線、諏訪湖の周りに建物用地がたくさんあったり、森林の多さが可視化できてよいですね。引きで見るとこんな感じです。 以上になります。各メッシュの合計面積の求め方に続く予定です。 !function(f,b,e,v,n,t,s) {if(f.fbq)return;n=f.fbq=function(){n.callMethod? n.callMethod.apply(n,arguments):n.queue.push(arguments)}; if(!f._fbq)f._fbq=n;n.push=n;n.loaded=!0;n.version='2.0'; n.queue=;t=b.createElement(e);t.async=!0; t.src=v;s=b.getElementsByTagName(e); s.parentNode.insertBefore(t,s)}(window, document,'script', 'https://connect.facebook.net/en_US/fbevents.js'); fbq('init', '305156090176370'); fbq('trackSingle', '305156090176370', 'PageView'); Source link

　株式会社リコーは8日、生成AIを活用し、企業や担当者ごとの処理ルールに合わせて帳票のOCR結果を最適化する技術「適応型AI-OCR」を開発したと発表した。これに伴いリコージャパン株式会社は、クラウド型AI帳票認識OCRソリューション「RICOH 受領請求書サービス」と「RICOH 受領納品書サービス」をバージョンアップし、同技術を実装している。 　「適応型AI-OCR」は、エンドユーザーによる修正履歴などの情報を生成AIに取り込むことにより、事前の設定なしで、企業や担当者ごとの処理ルールに合わせた出力を実現する新技術。従来のAI‐OCR技術は、文書内の情報を正確に抽出してテキスト化することを目的としていたが、「適応型AI-OCR」では、ユーザーの処理ルールまで反映したテキスト出力を可能にする点が特徴という。 　さらに、生成AIがOCRの誤認識を修正することにより、帳票認識の精度向上も実現しているとのこと。 　リコーでは例として、複数項目にまたがる情報を結合して入力したり、情報の必要部分だけを抽出したり、情報項目の必要部分を抽出し、ルールに合わせた形式で生成したり、といったことが可能になると説明している。 　今回はリコージャパンが、「トレード帳票DXシリーズ」のラインアップである「RICOH 受領請求書サービス」と「RICOH 受領納品書サービス」に同機能を実装することで、請求書や納品書の処理業務を効率化し、バックオフィス業務の負担軽減と業務全体の生産性向上に貢献するとした。 　なお今後は、リコージャパンのほかのサービスにも順次展開される予定だ。 var _load_facebook_sdk = function() {(function(d,s,id){ if...

スマートフォンさえあれば自由自在に音楽を楽しめる現在。イヤフォンやスマホ内蔵スピーカーは毎日使っているが、本格的なオーディオで聴いたことがないという人も多いだろう。かくいう筆者(38歳)も、学生時代から楽器好きとして音楽に親しんでいたが、本格的なオーディオは未経験。そんな私が、生活の中にホンモノのオーディオを取り入れてみたら見事なゴキゲンライフになった、という話をしたい。 Source link

1：ふぅ   //s.imgur.com/min/embed.jshttps://imgur.com/2CW8uxP.jpeg   //s.imgur.com/min/embed.jshttps://imgur.com/6W8VnF0.jpeg   //s.imgur.com/min/embed.jshttps://imgur.com/rLVllBT.jpeg   //s.imgur.com/min/embed.jshttps://imgur.com/xvlKaIS.jpeg   //s.imgur.com/min/embed.jshttps://imgur.com/2brncRl.jpeg document.write('' + ''); 関連記事 ...

写真はイメージです　Photo:PIXTA 　死亡年齢の高齢化、葬式・墓の簡素化、家族関係の希薄化……、社会の変化とともに、死を取り巻く環境も大きく変化してきました。2000年以降、お葬式の参列者数は減少していきますが、変化の背景にあるのは、地域のつながりが薄れたことにあります。 　この30年間、死生学の研究をしてきたシニア生活文化研究所代表理事の小谷みどりさんが、現代社会の「死」の捉え方を浮き彫りにする新刊、朝日選書『〈ひとり死〉時代の死生観』（朝日新聞出版）を発刊しました。同書から「お葬式の変化」を抜粋してお届けします。 ＊　　＊　　＊ 地域のつながりが薄れ、お葬式の参列者の数が減少 　2000年以降、家族葬の急速な普及により、お葬式の参列者の数が減っている。 googletag.cmd.push(function() { googletag.display('gpt-dol-article-middle'); }); 　公正取引委員会が2005年に全国の葬儀業者に調査をしたところ、5年前と比較して「参列者が減少した」という業者は67.8％だったが、2016年には86.8％に増加している。 　葬祭業者が、過去2年間にお葬式を出した遺族におこなった調査では、お葬式の平均参列者数は、2013年には78人だったが、2015年に67人、2017年には64人、2020年には55人、コロナ禍の2022年には38人となり、わずか10年間で参列者は半減している。 　こうした変化の背景にあるのは、地域のつながりが薄れたことにある。戦前までのお葬式には、家督相続者である次の家長のお披露目をするという役割があり、結婚式と同様、「家の儀式」と考えられてきた。 　そのため、誰が喪主を務めるかがとても大事だった。夫が亡くなった時、妻が存命であっても、息子が喪主をするのがかつては一般的だったのは、そのためだ。2005年に大相撲十一代二子山親方が亡くなった時、第一子である長男か、父親の仕事を継いだ次男のどちらが喪主をするかでもめたことがメディアで報道された。これも、お葬式は喪主である跡取りのお披露目であると考える人たちがいることの事例だろう。 Source link

駐車場で車にはねられ 5歳児死亡 Source link

「バットマン×ニンジャ」というコンセプトから生まれた日本発のアニメーション作品。 前作では、戦国時代にタイムスリップしたバットマンが、戦国武将になり代わり群雄割拠するジョーカーたちの悪しき野望に立ち向かうという完全オリジナルストーリーで、2018年にリリースされ、北米を中心に全世界で熱狂的に迎えられた。 その最新作となる本作は、監督:水﨑淳平/高木真司、脚本:中島かずき、キャラクターデザイン:岡崎能士、アニメーション制作:神風動画という最強のクリエイターたちが再結集する。 DC LOGO, BATMAN and all related characters and elements (C) & (TM) DC. (C)...

YOASOBIの最新曲「PLAYERS」のライブ映像が2本同時にYouTubeで公開された。 Source link

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