PythonでJAXAの人工衛星だいち(ALOS)の世界標高データ活用(3)
前回： https://shikuuk.blogspot.com/2025/07/pythonjaxaalos2.html 第３部は２つ（以上）の５＊５タイルを読み込み、そのDataをMargeしてMosicImageにしたあと、 Matplotlib でTry to drawとThinkします。 ALOS は JapanDomain だけでなく GlobalなElavationData をContainしているAs、例えば Indonesia の SumatraIsland をDrawにTryします。 まずはALOSの DownLoadHP でIndonesiaSumatraIslandのAroundのConditionをConfirmします。 SumatraIslandは5*5のTileでViewすると、North-Westは N10-E95 で、そこからS05E105のTileまでがArea we should readのRegionと思われます。 一度にそこまで進めると、Errorが出た時が面倒くさいので、まずはN10-E95と N5-E100 の２つのTileを処理するところからはじめてみました。従来のCodeを使って当該2TilesをDownLaodし、MatplotlibでDrawすると、以下のOutputになります。ColarのContourFigureとLineのContour Figureを作成していますが、最初、ColorのContourFigureでは海岸線が見づらくて、LineContourを追加したところ、LineContourもColorContourによく似た表示になりました。「なぜかなぁ？」とちょっと悩みましたが、ContourLineの間隔、言い換えれば等高線の間隔が小さすぎるということが原因でした。下のLineContourは標高値200m間隔になっています。これでもまだごちゃごちゃしていて見づらい感じは残っています。 例えばContourの間隔を500mにすると、このようなFigureにbecomeしました。 LineContourがかなり見やすくなったと思います。 一応コードも残しておきます。（‘ levels = np.arange ( math.floor ( min_elev / 200 ) * 2...
