Python備忘録　geometryの単純化とChatGPTの活用

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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')
gdf_stream = gpd.read_file('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/W05-06_38_GML(EhimePrefRiverData)/W05-06_38-g_Stream.shp')

gdf_stream.head()

こちらがstream.shpの中身です。

W05_001W05_002W05_003W05_004W05_005W05_006W05_007W05_008W05_009W05_010geometry
088080188080100702丁字ヶ谷川21#t-3803970#t-3803891#t-3803965#t-3803942LINESTRING (132.94984 33.78444, 132.94976 33.7...
188080188080100000名称不明21#t-3803785#t-3803743#t-3803785#t-3803743LINESTRING (132.92497 33.77647, 132.92435 33.7...
238001538001500000名称不明31#t-3800860#t-3800841#t-3800860#t-3800841LINESTRING (132.55229 33.15954, 132.55229 33.1...
388080288080203602明門川21#t-3801328#t-3801437#t-3801428#t-3801437LINESTRING (132.61820 33.41257, 132.61855 33.4...
438003438003400000名称不明31#t-3800075#t-3800078#t-3800075#t-3800078LINESTRING (132.41293 33.41582, 132.41294 33.4...

こちらがrivernode.shp側の中身です。

W05_001W05_011W05_000geometry
0880807167t-3600006POINT (133.68578 33.96491)
13800000t-3800001POINT (132.09359 33.40049)
2380000145t-3800002POINT (132.09504 33.39538)
33800004t-3800003POINT (132.10685 33.37290)
43800004t-3800004POINT (132.10703 33.37104)

それぞれの情報を図化してみると、以下のようになりました。河川だけを抽出して図化するだけで何となく愛媛県の輪郭が浮かび上がっています。

gdf_stream.plot(linewidth=0.5)

gdf_rivernode.plot(markersize=0.5)

GeoDataframeのgeometryの成り立ちから、stream.shpはLinestringで構成されており、rivernode.shpはPointで構成されています。国土数値情報　河川データの解説を読むと、河川の流路はその名のとおりstream.shp側のようです。

この中から愛媛県内の代表的な河川である重信川の流路データを取り出します。重信川の推計コード880801を利用して、重信川だけを取り出したGeoDataFrameを作成します。

#重信川(水系コード=88081)のデータのみをプロット
#水系コード列W05_001の中から水系コード880801の行のみを抽出し、
#gdf_shigenobuを生成。
gdf_shigenobu = gdf_stream[gdf_stream['W05_001'] == '880801']

#gdf_shigenobuをplot
gdf_shigenobu.plot()

重信川はこんな形をしているんですね。ちなみにデータの中身は以下の通りです。

gdf_shigenobu.head()
W05_001W05_002W05_003W05_004W05_005W05_006W05_007W05_008W05_009W05_010geometry
088080188080100702丁字ヶ谷川21#t-3803970#t-3803891#t-3803965#t-3803942LINESTRING (132.94984 33.78444, 132.94976 33.7...
188080188080100000名称不明21#t-3803785#t-3803743#t-3803785#t-3803743LINESTRING (132.92497 33.77647, 132.92435 33.7...
588080188080100000名称不明31#t-3803531#t-3803485#t-3803531#t-3803485LINESTRING (132.88076 33.89427, 132.88071 33.8...
688080188080100000名称不明31#t-3803468#t-3803448#t-3803468#t-3803448LINESTRING (132.87166 33.87553, 132.87164 33.8...
788080188080100000名称不明31#t-3803236#t-3803223#t-3803236#t-3803223LINESTRING (132.82464 33.69849, 132.82462 33.6...

ほかの方法で確認すると456行ものデータで構成されているようです。本流・支流とたくさん分岐があるので、それらを１つづつLinestringにすると、すごい数の本数になるということだと認識しました。

この重信川のデータを単純化してみます。Simplify()というメソッドを使うようです。また、()内にはtoleranceというパラメータを使用して、単純化の程度を指定するようです。Helsinki大学の教材ではtolerance=20000で設定されていましたので、まずはその数値で単純化してみます。

#重信川の河川形状を単純化
#単純化したgeometryを生成
#まずは許容値tolerance=20000で設定
gdf_shigenobu['simplegeom'] = gdf_shigenobu.simplify(tolerance=20000)

gdf_shigenobu = gdf_shigenobu.set_geometry('simplegeom')

gdf_shigenobu.plot()


かなり単純化されています。toleranceによってどの程度単純化されるのかよくわからないので、toleranceをいくつか変化させた結果を並べて表示してみます。


#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_stream = gpd.read_file('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/W05-06_38_GML(EhimePrefRiverData)/W05-06_38-g_Stream.shp')

###tolerancなし
#重信川(水系コード=88081)のデータのみをプロット
#水系コード列W05_001の中から水系コード880801の行のみを抽出し、
#gdf_shigenobuを生成。
gdf_shigenobu = gdf_stream[gdf_stream['W05_001'] == '880801']

###tolerance=20000で計算
#重信川(水系コード=88081)のデータのみをプロット
#水系コード列W05_001の中から水系コード880801の行のみを抽出し、
#gdf_shigenobuを生成。
gdf_shigenobu_tol20000 = gdf_stream[gdf_stream['W05_001'] == '880801']

#許容値tolerance=2000に変更
gdf_shigenobu_tol20000['simplegeom'] = gdf_shigenobu_tol20000.simplify(tolerance=20_000)

gdf_shigenobu_tol20000 = gdf_shigenobu_tol20000.set_geometry('simplegeom')

###tolerance=2000で計算
#重信川(水系コード=88081)のデータのみをプロット
#水系コード列W05_001の中から水系コード880801の行のみを抽出し、
#gdf_shigenobuを生成。
gdf_shigenobu_tol2000 = gdf_stream[gdf_stream['W05_001'] == '880801']

#許容値tolerance=2000に変更
gdf_shigenobu_tol2000['simplegeom'] = gdf_shigenobu_tol2000.simplify(tolerance=2000)

gdf_shigenobu_tol2000 = gdf_shigenobu_tol2000.set_geometry('simplegeom')

###tolerance=200で計算
#重信川(水系コード=88081)のデータのみをプロット
#水系コード列W05_001の中から水系コード880801の行のみを抽出し、
#gdf_shigenobuを生成。
gdf_shigenobu_tol200 = gdf_stream[gdf_stream['W05_001'] == '880801']

#許容値tolerance=2000に変更
gdf_shigenobu_tol200['simplegeom'] = gdf_shigenobu_tol200.simplify(tolerance=200)

gdf_shigenobu_tol200 = gdf_shigenobu_tol200.set_geometry('simplegeom')

#グラフで結果を表示
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(8, 8))

gdf_shigenobu.plot(ax=axs[0, 0])
axs[0, 0].set_title('No tolerance')

gdf_shigenobu_tol200.plot(ax=axs[0, 1], color="red")
gdf_shigenobu.plot(ax=axs[0, 1], linewidth=1, linestyle=':')
axs[0, 1].set_title('tolerance=200')

gdf_shigenobu_tol2000.plot(ax=axs[1, 0], color="red")
gdf_shigenobu.plot(ax=axs[1, 0], linewidth=1, linestyle=':')
axs[1, 0].set_title('tolerance=2000')

gdf_shigenobu_tol20000.plot(ax=axs[1, 1], color="red")
gdf_shigenobu.plot(ax=axs[1, 1], linewidth=1, linestyle=':')
axs[1,1].set_title('tolerance=20000')

#グラフの間隔を調整する
plt.tight_layout()

#グラフを表示
plt.show()

出力は以下の通りです。赤線は単純化後のデータ、青色がオリジナルデータです。

toleranceを200,2000,20000にそれぞれ設定しましたが、大きな変化はなく、どれも大胆に単純化・デフォルメされているように見えます。

toleranceを小さな数値にしてみます。


#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_stream = gpd.read_file('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/W05-06_38_GML(EhimePrefRiverData)/W05-06_38-g_Stream.shp')

###tolerancなし
#重信川(水系コード=88081)のデータのみをプロット
#水系コード列W05_001の中から水系コード880801の行のみを抽出し、
#gdf_shigenobuを生成。
gdf_shigenobu = gdf_stream[gdf_stream['W05_001'] == '880801']

###tolerance=2で計算
#重信川(水系コード=88081)のデータのみをプロット
#水系コード列W05_001の中から水系コード880801の行のみを抽出し、
#gdf_shigenobuを生成。
gdf_shigenobu_tol002 = gdf_stream[gdf_stream['W05_001'] == '880801']

#許容値tolerance=2000に変更
gdf_shigenobu_tol002['simplegeom'] = gdf_shigenobu_tol002.simplify(tolerance=0.02)

gdf_shigenobu_tol002 = gdf_shigenobu_tol002.set_geometry('simplegeom')

###tolerance=2000で計算
#重信川(水系コード=88081)のデータのみをプロット
#水系コード列W05_001の中から水系コード880801の行のみを抽出し、
#gdf_shigenobuを生成。
gdf_shigenobu_tol0002 = gdf_stream[gdf_stream['W05_001'] == '880801']

#許容値tolerance=2000に変更
gdf_shigenobu_tol0002['simplegeom'] = gdf_shigenobu_tol0002.simplify(tolerance=0.002)

gdf_shigenobu_tol0002 = gdf_shigenobu_tol0002.set_geometry('simplegeom')

###tolerance=200で計算
#重信川(水系コード=88081)のデータのみをプロット
#水系コード列W05_001の中から水系コード880801の行のみを抽出し、
#gdf_shigenobuを生成。
gdf_shigenobu_tol00002 = gdf_stream[gdf_stream['W05_001'] == '880801']

#許容値tolerance=2000に変更
gdf_shigenobu_tol00002['simplegeom'] = gdf_shigenobu_tol00002.simplify(tolerance=0.0002)

gdf_shigenobu_tol00002 = gdf_shigenobu_tol00002.set_geometry('simplegeom')

#グラフで結果を表示
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(8, 8))

gdf_shigenobu.plot(ax=axs[0, 0])
axs[0, 0].set_title('No tolerance')

gdf_shigenobu_tol00002.plot(ax=axs[0, 1], color="red")
gdf_shigenobu.plot(ax=axs[0, 1], linewidth=0.8, linestyle=':')
axs[0, 1].set_title('tolerance=0.0002')

gdf_shigenobu_tol0002.plot(ax=axs[1, 0], color="red")
gdf_shigenobu.plot(ax=axs[1, 0], linewidth=0.8, linestyle=':')
axs[1, 0].set_title('tolerance=0.002')

gdf_shigenobu_tol002.plot(ax=axs[1, 1], color="red")
gdf_shigenobu.plot(ax=axs[1, 1], linewidth=0.8, linestyle=':')
axs[1,1].set_title('tolerance=0.02')

#グラフの間隔を調整する
plt.tight_layout()

#グラフを表示
plt.show()

緯度経度表示だとtoleranceをこの程度のオーダーにすれば、単純化に濃淡がつくようです。

せっかくなので、座標系を緯度経度ではなく、国土地理院の直交座標系に変換して、データを単純化してみます。

#gdf_shigenobuの座標系を経度緯度(EPSG:6668)から国土地理院直交座標系(EPSG:6672)

#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_stream = gpd.read_file('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/W05-06_38_GML(EhimePrefRiverData)/W05-06_38-g_Stream.shp')

#gdf_shigenobuは座標系が定義されていなさそうなので、EPSG6668として定義
gdf_stream.crs = "EPSG:6668"

#gdf_shigenobuの座標系をEPSG:6672に変換
gdf_stream = gdf_stream.to_crs("EPSG:6672")

#重信川(水系コード=88081)のデータのみをプロット
#水系コード列W05_001の中から水系コード880801の行のみを抽出し、
#gdf_shigenobuを生成。
gdf_shigenobu = gdf_stream[gdf_stream['W05_001'] == '880801']

###tolerance=2で計算
#重信川(水系コード=88081)のデータのみをプロット
#水系コード列W05_001の中から水系コード880801の行のみを抽出し、
#gdf_shigenobuを生成。
gdf_shigenobu_tol002 = gdf_stream[gdf_stream['W05_001'] == '880801']

#許容値tolerance=2000に変更
gdf_shigenobu_tol002['simplegeom'] = gdf_shigenobu_tol002.simplify(tolerance=0.02)

gdf_shigenobu_tol002 = gdf_shigenobu_tol002.set_geometry('simplegeom')

###tolerance=2000で計算
#重信川(水系コード=88081)のデータのみをプロット
#水系コード列W05_001の中から水系コード880801の行のみを抽出し、
#gdf_shigenobuを生成。
gdf_shigenobu_tol0002 = gdf_stream[gdf_stream['W05_001'] == '880801']

#許容値tolerance=2000に変更
gdf_shigenobu_tol0002['simplegeom'] = gdf_shigenobu_tol0002.simplify(tolerance=0.002)

gdf_shigenobu_tol0002 = gdf_shigenobu_tol0002.set_geometry('simplegeom')

###tolerance=200で計算
#重信川(水系コード=88081)のデータのみをプロット
#水系コード列W05_001の中から水系コード880801の行のみを抽出し、
#gdf_shigenobuを生成。
gdf_shigenobu_tol00002 = gdf_stream[gdf_stream['W05_001'] == '880801']

#許容値tolerance=2000に変更
gdf_shigenobu_tol00002['simplegeom'] = gdf_shigenobu_tol00002.simplify(tolerance=0.0002)

gdf_shigenobu_tol00002 = gdf_shigenobu_tol00002.set_geometry('simplegeom')

#グラフで結果を表示
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(8, 8))

gdf_shigenobu.plot(ax=axs[0, 0])
axs[0, 0].set_title('No tolerance')

gdf_shigenobu_tol00002.plot(ax=axs[0, 1], color="red")
gdf_shigenobu.plot(ax=axs[0, 1], linewidth=0.8, linestyle=':')
axs[0, 1].set_title('tolerance=0.0002')

gdf_shigenobu_tol0002.plot(ax=axs[1, 0], color="red")
gdf_shigenobu.plot(ax=axs[1, 0], linewidth=0.8, linestyle=':')
axs[1, 0].set_title('tolerance=0.002')

gdf_shigenobu_tol002.plot(ax=axs[1, 1], color="red")
gdf_shigenobu.plot(ax=axs[1, 1], linewidth=0.8, linestyle=':')
axs[1,1].set_title('tolerance=0.02')

#グラフの間隔を調整する
plt.tight_layout()

#グラフを表示
plt.show()


直交座標系だとtoleranceの数値が小数オーダーでは全く変化がありません。

#gdf_shigenobuの座標系を経度緯度(EPSG:6668)から国土地理院直交座標系(EPSG:6672)

#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_stream = gpd.read_file('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/W05-06_38_GML(EhimePrefRiverData)/W05-06_38-g_Stream.shp')

#gdf_shigenobuは座標系が定義されていなさそうなので、EPSG6668として定義
gdf_stream.crs = "EPSG:6668"

#gdf_shigenobuの座標系をEPSG:6672に変換
gdf_stream = gdf_stream.to_crs("EPSG:6672")

###tolerancなし
#重信川(水系コード=88081)のデータのみをプロット
#水系コード列W05_001の中から水系コード880801の行のみを抽出し、
#gdf_shigenobuを生成。
gdf_shigenobu = gdf_stream[gdf_stream['W05_001'] == '880801']

###tolerance=20000で計算
#重信川(水系コード=88081)のデータのみをプロット
#水系コード列W05_001の中から水系コード880801の行のみを抽出し、
#gdf_shigenobuを生成。
gdf_shigenobu_tol20000 = gdf_stream[gdf_stream['W05_001'] == '880801']

#許容値tolerance=2000に変更
gdf_shigenobu_tol20000['simplegeom'] = gdf_shigenobu_tol20000.simplify(tolerance=20_000)

gdf_shigenobu_tol20000 = gdf_shigenobu_tol20000.set_geometry('simplegeom')

###tolerance=2000で計算
#重信川(水系コード=88081)のデータのみをプロット
#水系コード列W05_001の中から水系コード880801の行のみを抽出し、
#gdf_shigenobuを生成。
gdf_shigenobu_tol2000 = gdf_stream[gdf_stream['W05_001'] == '880801']

#許容値tolerance=2000に変更
gdf_shigenobu_tol2000['simplegeom'] = gdf_shigenobu_tol2000.simplify(tolerance=2000)

gdf_shigenobu_tol2000 = gdf_shigenobu_tol2000.set_geometry('simplegeom')

###tolerance=200で計算
#重信川(水系コード=88081)のデータのみをプロット
#水系コード列W05_001の中から水系コード880801の行のみを抽出し、
#gdf_shigenobuを生成。
gdf_shigenobu_tol200 = gdf_stream[gdf_stream['W05_001'] == '880801']

#許容値tolerance=2000に変更
gdf_shigenobu_tol200['simplegeom'] = gdf_shigenobu_tol200.simplify(tolerance=200)

gdf_shigenobu_tol200 = gdf_shigenobu_tol200.set_geometry('simplegeom')

#グラフで結果を表示
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(8, 8))

gdf_shigenobu.plot(ax=axs[0, 0])
axs[0, 0].set_title('No tolerance')

gdf_shigenobu_tol200.plot(ax=axs[0, 1], color="red")
gdf_shigenobu.plot(ax=axs[0, 1], linewidth=1, linestyle=':')
axs[0, 1].set_title('tolerance=200')

gdf_shigenobu_tol2000.plot(ax=axs[1, 0], color="red")
gdf_shigenobu.plot(ax=axs[1, 0], linewidth=1, linestyle=':')
axs[1, 0].set_title('tolerance=2000')

gdf_shigenobu_tol20000.plot(ax=axs[1, 1], color="red")
gdf_shigenobu.plot(ax=axs[1, 1], linewidth=1, linestyle=':')
axs[1,1].set_title('tolerance=20000')

#グラフの間隔を調整する
plt.tight_layout()

#グラフを表示
plt.show()

逆に、直交座標系だとtoleranceが2000とか20000といったオーダーで単純化の成果が目に見えてきます。

座標系によってtoleranceのオーダーが異なるということが理解できました。

ちなみに、単純化したgeometryデータをオリジナルデータに戻せるのか、ChatGPT先生に聞いてみたら、こんな回答をいただきました。


simplifyでtolerance=20000で単純化したgeometryを元に戻す方法はありますか

simplify() 関数を使用してジオメトリを単純化した場合、元のジオメトリに戻すことはできません。これは、単純化がジオメトリの情報を減らしてしまうためです。

ただし、元のジオメトリを単純化する前に、元のジオメトリを別の変数に保存することができます。そして、単純化されたジオメトリをプロットするなどの目的で使用し、必要に応じて元のジオメトリを使用することができます。

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２０２２年１２月某日 山口県長門市ラン、南の山並みに風力発電の風車が遠望できます。 ２０２２年１２月某日 山口県長門市黄波戸温泉を目指してラン！トワイライトを通過した夜景です。 ２０２２年１２月２９日 山陽道移動中。徳山西〜徳山東区間にて渋滞１０km。下松ＳＡにてやや遅めの昼食ということで名物牛骨ラーメンと半チャーハンのセット１１５０円を注文でございます。スープはすき焼きに使う牛脂の風味がします。見た目は透明感のあるスープですが、見た目よりもヘビーでした。 ２０２２年１２月２４日 クリスマスイブラン！イルミネーションの中を快走です。 ２０２２年１１月某日 香川大学農学部の収穫祭。おそらく３年ぶり。学食でチキンフライ定食、そして、お大根とお茶、蜜柑、シークワーサーを購入。 ２０２２年１２月某日 時間的には夕ランですが、冬至近辺は夜ランですね。レインボー通りのイルミネーションがキラキラです。 ２０２２年１１月某日 エリエールゴルフクラブ香川にてラウンド中の昼食にカキフライ＆アジフライ。ボリュームあり、美味でございました。冬のラウンドはカキフライに限ります。 ちなみに、ラウンドはグリーンが難しすぎてさんざんでした。ロングホール４ホールのうち、３ホールが３オン４パットなんて…ショットは切れていたんですけどねぇ。月例が開催されていたので、グリーン設定が激ムズ。 ２０２２年１２月初旬 師走の高知の空はひんやりと快晴です。アンパンマン列車が写り込んでいます。 ２０２２年１１月某日 道の駅牟礼源平の里にてオリーブハマチ丼と今季初の牡蠣フライをいただきました。オリーブハマチは真ん中に落とされた存在感たっぷりの黄身とマッチングが間違いない味わいです。牡蠣フライはショーケースに置いていましたが、レンチンで完全復活！どちらも激旨！小鉢はキンピラゴボウです。 １３時半前後にお邪魔し、行列かありましたが、３０分以内でお食事させていただきました。 県外の方にぜひお薦めしたい一品でございます。 ２０２２年１１月某日 福岡県筑紫野市にふるさと納税で、御礼の品は博多もつ鍋太閤さんのもつ鍋です。18000円で4〜5人分のハイボリュームでしかもおいし～い。3人家族の我が家には満腹の量でした。ラーメンも付いていて、翌朝はラーメンの残り、よく夕にはご飯を入れて、三度楽しむことができました。 ２０２２年１１某日
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ランニング、グルメ、ドライブ　２０２３年４月〜

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２０２３年６月某日  I rounded at Elleair Golf Club Kagawa. It have renovated one of holes that has been named 'Rapan hole'. It held Rapan Cup Event that is named after 'Rapan Hole'. Rapan hole at Elliair golf club Kagawa is below, that future rabbit shape lown into the bunker. ２０２３年６月某日 神戸フランツさんの南京町店にてマンゴ壷プリンをテイクアウト。マンゴは万能です。めちゃ美味しいです。ここにしかない美味なのか、わたしにはわかりません。 ２０２３年６月某日 高知県仁淀川町　大渡ダム湖畔に佇む茶農家の店あすなろさんにてランチ。奮発してあすなろ御膳１５８０円をオーダー。ワンプレートに土佐ならではのいたどりやシイタケのたたき、茶味噌をトッピングしたおにぎりなどがきれいに盛り付けられていて特に女子が喜ぶ内容。がっつり男子にはポリュームが物足りないかもしれませんが、そこは食後の抹茶ソフトでカバーできます。 お土産は沢渡抹茶大福です。 松山市駅の西端角地に小さなお店を構えるじゃこ天ほか練り物のお店。松山市内で立地良しで、色々な種類の練り物がリーズナブルに購入できる貴重なお店です。宇和島じゃこ天と八幡浜じゃこ天を食べ当てることができないので、口コミするのは僭越ですが、軟骨天は美味いです。 またまた松山市内で「坂の上の雲」ラン！ 今回は花園町にある「子規誕生地跡」を訪問。看板には坂の上の雲の冒頭の一節が紹介されています。 この物語の主人公は、あるいはこの時代の小さな日本ということになるかもしれないが、ともかくわれわれは三人の人物のあとを追わねばならない。そのうちのひとりは、俳人になった。俳句、短歌と行った日本の古い短詩型に新風を入れてその中興の祖になった正岡子規である。 以下解説から抜粋。 近代文学史上大きな足跡を残した正岡子規は、慶応３年（１８６７）年９月１７日、この地に生まれ、東京根岸で３５年の生涯を閉じた。子規の本名は常規（つねのり）であるが、近親者は生涯を通じて「のぼさん」と呼んだ
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ランニング、グルメ、クライム　２０２３年７月〜

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２０２３年８月某日 高松市内にあるうなぎ処鰻松さんでうなぎらんちでございます。うなぎは基本的にエクセレント！！！鰻松さんのタレは甘さ控えめのすっきりしたお味だと感じました。焼き加減、肝吸もグッド！また来たいお店です。 ２０２３年１０月某日 インドネシアのお土産コーヒー。小袋に分けられたコーヒー豆です。今日はSUMATORA MANDHELINGです。濃厚な味わいと深い風味を感じます。 ２０２３年９月某日 新日本百名山の一峰。 この日もたくさんの猫ちゃんに出会いました。おやまをぐるりとまわりながら上がるので、勾配もやや緩やかです。 今回、新日本百名山の由来を調べて、比較的高い年齢層を対象にしているということで、回ってみようと思っています。 来来亭　高松松縄店をリピートらんち。濃いめの醤油スープとたっぷり背脂は万人受けすると思います。元気のいいスタッフさん達も好印象。ラーメン・チャーハンセット、美味しくいただきました。 愛媛県西予市城川町の中城本家酒造合同会社さまで購入した「純米吟醸　城川郷」をいただきました。伊豫の地酒、軒先に杉玉が下がる古風な酒蔵。すっきりしていて、深い味わい。たぶん酒蔵でしか買えない酒粕を使ったしっとりケーキもとっても美味。わたしの大好きな酒蔵の1つです。 愛媛県久万高原町の美川地区にある道の駅みかわに併設されたレストランにてらんち！最近みかわ中華なるメニューができて麻婆豆腐や担々麺などセレクションが充実しています。以前、油淋鶏と担々麺をいただいたので今回は麻婆豆腐！みかわ中華の大ファンになっています。 小豆島とりっぷのらんちにBreadShopのすこっぷさんにお邪魔。１５時を過ぎていたので品薄でしたが、美味しそうなカスクートとスパイシーベーコンを購入。 ２０２３年９月某日 愛媛県久万高原町にある高原ゴルフ倶楽部を初らうんど。前半インは実力どおり５０超、後半アウトは５０未満でトータル１００超。うーん、ずーと悩んでいたアプローチ＆パットがこの日はまあまあ良かったのですが、ドライバーに乱れ、アイアンはシャンクが散発し始めて、結局普段どおりのスコアです。 アウトの後半に長く感じる（実際飛ばないわたしにはツーオンは難しい）ホールが多く、難しめ。そのためかアウトのらうんどは３時間かかりました。インはスムーズに回れました。 名物のナイスショット観音様を撮影。お
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