Shikuu Kitashirakawa - Kitchen garden, Running/Marathon, Python etc.

 Helsinki Univ.のAutomating GIS Processes 2022に記載されているfoliumTutorial(URL: https://python-visualization.github.io/folium/quickstart.html#Getting-Started )をわたしなりにアレンジしながら体感してみました。 Folium、ただただ恐れ入ります。MarkerやCircleは存じ上げていましたが、ほかにも素晴らしい機能が無数に存在しそうです。 とりあえず、基本から。 愛媛県にある伊予国一宮「大山祇神社」の緯度経度をGoogleMapで検索し、当該箇所周辺の地図をfoliumを使用して表示します。 #foliumのチュートリアルで基本学習 import  folium #愛媛県の大山祇神社を指定 m = folium.Map ( location= [ 34.248126311023086 ,   133.00579027301217 ]) #blog掲載用の画像を作成し保存 m.save ( 'map.png' ) #mを表示します m 以下、インタラクティブ機能を省略した単なる画像のコピペです。

  Helsinki大学のAutomating GIS  2022( https://autogis-site.readthedocs.io/en/latest/index.html )のLesson4にあるSimplifying geometriesを参考にしながら、Geometryの単純化について学習しました。 Helsinki大学ではアマゾン川のGISデータを使用していますが、わたしは国土数値情報の河川データ( https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-W05.html )から愛媛県内の河川のデータを使用しました。 愛媛県内の河川データのShapeファイルはあらかじめGoogleDriveにアップデートしておく必要があります。 まずはいつもどおり必要になりそうなライブラリーをインポートします。 #ライブラリーのインポート ! pip install geopandas import  geopandas  as  gpd import  matplotlib.pyplot  as  plt #matplotlibで日本語を表示するためのおまじない ! pip install japanize-matplotlib import  japanize_matplotlib #Google ColabでGoogle Driveを使用するときのおまじない from  google.colab  import  drive drive.mount ( '/content/drive' ) 次に、GoogleDriveにアップロードした国土数値情報の河川データからShapeFileを読み込みます。よく見ると、rivernode.shpとstream.shpという２種類のShapeFileがあるので、両方読み込んでみました。 #国土数値情報からダウンロードした愛媛県の河川データ(shape形式)をGeoPandasで読み込み gdf_rivernode = gpd.read_file ( '/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/W05-06_38_GML(EhimePrefRiverData)/W05-06_38-g_RiverNode.shp'