地理情報システム

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基本的なGISの概念

地理情報システムGIS )は、地理データ(つまり、場所が関連する現象の説明)を含むデータベース一種であり、それらのデータを管理、分析、および視覚化するためのソフトウェアツールと組み合わされています。[1]より広い意味で、そのようなシステムには、人間のユーザーとサポートスタッフ、手順とワークフロー、関連する概念と方法の知識体系、および組織も含まれると考えることができます。

数えられない複数の地理情報システム(GISとも略される)は、これらのシステムに関係する業界および専門職の最も一般的な用語です。これは、地球情報学とほぼ同義であり、 GPSリモートセンシングなどを含む、より広い地理空間分野の一部です。地理情報科学、これらのシステムとその基礎となる地理原理を研究する学問分野は、GISと省略されることもありますが、明確なGIScienceがより一般的です。[2]

地理情報システムは、複数の技術、プロセス、技術、および方法で利用されています。それらは、エンジニアリング、計画、管理、輸送/ロジスティクス、保険、電気通信、およびビジネスに関連するさまざまな操作および多数のアプリケーションに関連付けられています。[3]このため、GISおよびロケーションインテリジェンスアプリケーションは、地理分析と視覚化に依存するロケーション対応サービスの基盤となっています。

GISは、場所を「キーインデックス変数」として使用することにより、以前は無関係だった情報を関連付ける機能を提供します。地球の時空で見つかった場所と範囲は、x、y、z座標とともに、発生日時を通じて記録できます。を表す、経度x)、緯度y)、および標高z)。すべての地球ベースの時空間的な場所と範囲の参照は、相互に、そして最終的には「実際の」物理的な場所または範囲に関連している必要があります。GISのこの重要な特徴は、科学的調査と研究の新しい道を開き始めています。

歴史と発展

デジタルGISは1960年代半ばにさかのぼりますが、ロジャートムリンソンが最初に「地理情報システム」というフレーズを作り出したとき[4]、GISが自動化する地理概念と方法の多くは数十年前にさかのぼります。

ジョン・スノウの1855年のソーホー コレラ発生の地図のEWギルバート版(1958年)は、1854年のロンドンでの流行におけるコレラ症例のクラスターを示しています。

空間分析が使用された最初の既知の事例の1つは、「 Rapport sur la marche etleseffetsducholéradansParisetledépartementdelaSeine」(1832)の疫学の分野から来ました。[5]フランスの地理学者であり地図製作者でもあるチャールズ・ピケは、ハーフトーンのカラーグラデーションを使用してパリの48地区 の概要を示す地図を作成し、住民1,000人あたりの コレラによる死亡の報告数を視覚的に表現しました。

1854年、疫学者であり医師でもあるジョンスノーは、空間分析を使用してロンドンでのコレラの発生源を特定することができました。雪は、地域の地図と近くの水源に各犠牲者の住居をプロットすることでこれを達成しました。これらのポイントがマークされると、彼は発生の原因となったクラスター内の水源を特定することができました。これは、疫学の発生源を特定するための地理的方法論の最も初期の成功した使用法の1つでした。地形とテーマの基本的な要素は以前は地図作成に存在していましたが、Snowの地図は、地理的に依存する現象のクラスターを描写するだけでなく、分析するために地図作成手法を使用したため、独特でした。

20世紀初頭には、地図をレイヤーに分割できるフォトジンコグラフィーが開発されました。たとえば、植生用のレイヤーと水用のレイヤーなどです。これは特に輪郭の印刷に使用されました。これらを描画することは労働集約的な作業でしたが、別のレイヤーに配置することで、製図技師を混乱させる他のレイヤーなしで作業できることを意味しました。この作品はもともとガラス板に描かれていましたが、後にプラスチックフィルムに描かれました軽量化、保管スペースの使用量の削減、脆弱性の低減などの利点を備えて導入されました。すべてのレイヤーが完成したら、大型のプロセスカメラを使用して1つの画像に結合しました。カラー印刷が登場すると、レイヤーのアイデアは、色ごとに別々の印刷版を作成するためにも使用されました。レイヤーの使用は、かなり後に現代のGISの主要な典型的な機能の1つになりましたが、マップはリンクするデータベースのない単なる画像であったため、今説明した写真プロセス自体はGISとは見なされません。

GISの初期には、2つの追加の開発が注目に値します。IanMcHargの出版物「Designwith Nature」[6]とその地図オーバーレイ方法、および米国国勢調査局のDIME(Dual Independent Map Encoding)システムへの道路網の導入です。[7]

核兵器の研究に刺激されたコンピューターハードウェアの開発は、1960年代初頭までに汎用コンピューターの「マッピング」アプリケーションにつながりました。[8]

1960年に、世界初の真の運用GISが、カナダのオンタリオ州オタワで、連邦森林農村開発局によって開発されました。Roger Tomlinson博士によって開発され、 Canada Geographic Information System (CGIS)と呼ばれ、 Canada Land Inventoryのために収集されたデータを保存、分析、操作するために使用されました土壌、農業、レクリエーション、野生生物、水鳥林業、土地利用を1:50,000の規模で。分析を可能にするために、評価分類係数も追加されました。[9] [10]

CGISは、データストレージ、オーバーレイ、測定、およびデジタル化/スキャンの機能を提供するため、「コンピューターマッピング」アプリケーションを改良したものでした。大陸にまたがる全国座標系をサポートし、真の埋め込みトポロジを持つ円弧としてコード化された線をサポートし、属性と位置情報を別々のファイルに保存しました。この結果、トムリンソンは、特に収束地理データの空間分析を促進するためにオーバーレイを使用したことで、「GISの父」として知られるようになりました。[11] CGISは1990年代まで続き、カナダで大規模なデジタル土地資源データベースを構築しました。メインフレームとして開発されました連邦および州の資源計画と管理をサポートするベースのシステム。その強みは、複雑なデータセットの大陸全体の分析でした。CGISは市販されていませんでした。

1964年、ハワードT.フィッシャーは、ハーバード大学大学院デザイン研究科(LCGSA 1965–1991)にコンピューターグラフィックスと空間分析の研究所を設立しました。そこでは、空間データ処理における多くの重要な理論的概念が開発され、1970年代までに配布されました。 SYMAP、GRID、ODYSSEYなどの独創的なソフトウェアコードとシステムを世界中の大学、研究センター、企業に提供します。[12]これらのプログラムは、特定のインストール用に開発されていない汎用GISソフトウェアの最初の例であり、1983年にリリースされた Esri ARC / INFOなどの将来の商用ソフトウェアに大きな影響を与えました。

1970年代後半までに、2つのパブリックドメインGISシステム(MOSSGRASS GIS)が開発され、1980年代初頭までに、M&S Computing(後のIntergraph)とBentley Systems Incorporated for the CAD プラットフォーム、Environmental Systems Research Institute(ESRI)、CARIS  (Computer Aided Resource Information System)およびERDAS(Earth Resource Data Analysis System)は、GISソフトウェアの商用ベンダーとして登場し、空間情報と属性情報を分離するための第1世代のアプローチと第2世代のアプローチを組み合わせて、CGIS機能の多くをうまく組み込んでいます。属性データをデータベース構造に編成します。[13]

1986年に、最初のデスクトップGIS製品であるMapping Display and Analysis System(MIDAS)[14]がDOSオペレーティングシステム用にリリースされました。これは、 Microsoft Windowsプラットフォームに移植されたときに、1990年にMapInfo forWindowsに名前が変更されました。これにより、GISを研究部門からビジネス環境に移行するプロセスが始まりました。

20世紀の終わりまでに、さまざまなシステムの急速な成長が比較的少数のプラットフォームで統合および標準化され、ユーザーはインターネットを介したGISデータの表示を検討し始め、データ形式と転送標準が必要になりました。最近では、さまざまなオペレーティングシステムで実行され、特定のタスクを実行するようにカスタマイズできる無料のオープンソースGISパッケージが増えています。21世紀の主な傾向は、GIS機能と、リレーショナルデータベースクラウドコンピューティングサービスとしてのソフトウェア(SAAS)、モバイルコンピューティングなどの他の情報技術インターネットインフラストラクチャとの統合です。[15]

GISソフトウェア

特定の用途向けのソフトウェアとデータの単一のインストールである単一の地理情報システムと、関連するハードウェア、スタッフ、および機関(たとえば、特定の市政府のGIS)を区別する必要があります。GISソフトウェアは、さまざまなアプリケーションドメインの多くの個々の地理情報システムで使用することを目的とした汎用アプリケーションプログラムです。[16] :16  1970年代後半から、EsriArcGISAutodeskMapInfo Professionalなどの商用プログラムを含む多くのソフトウェアパッケージが、GISアプリケーション専用に作成されました。QGISGRASS GISMapGuideなどのオープンソースプログラムこれらおよびその他のデスクトップGISアプリケーションには、地理データを入力、管理、分析、および視覚化するための完全な機能スイートが含まれており、単独で使用するように設計されています。

インターネット出現により1990年代後半から、 GIS機能を提供するためのもう1つのメカニズムとしてサーバーGISが開発されました。[17] :216 これは、サーバーにインストールされるスタンドアロンソフトウェアであり、 HTTPサーバーリレーショナルデータベース管理システムなどの他のサーバーソフトウェアと同様に、クライアントが専用のデスクトップソフトウェアをインストールしなくても、GISデータや処理ツールにアクセスできるようにします。 Webブラウザを介してサーバーにアクセスします。この戦略は、 ArcGISOnlineやサービスとしてのGIS専用ソフトウェアなどのクラウドベースのGISプラットフォームの開発を通じて拡張されました。(SAAS)。

別のアプローチは、これらの機能の一部またはすべてを他のソフトウェアまたは情報技術アーキテクチャに統合することです。1つの例は、オブジェクトリレーショナルデータベースソフトウェアの空間拡張です。これは、空間データをリレーショナルテーブルに格納できるようにジオメトリデータ型を定義し、オーバーレイなどの空間分析操作のためのSQLの拡張です。もう1つの例は、地理空間ライブラリとアプリケーションプログラミングインターフェイスGDALLeafletD3.jsなど)の急増です。)プログラミング言語を拡張して、GISデータの組み込みとカスタムソフトウェアへの処理を可能にします。これには、Webマッピングサイトやスマートフォンの位置情報サービスが含まれます

地理空間データ管理

GISのコアは、地理的現象の表現を含むデータベースであり、それらのジオメトリ(位置と形状)およびそれらのプロパティまたは属性をモデル化します。GISデータベースは、個別のデータファイルのコレクションや、空間的に有効 な単一のリレーショナルデータベースなど、さまざまな形式で保存できますこれらのデータの収集と管理は通常、分析やマッピングなどの他の側面よりもはるかに多く、プロジェクトの時間と財源の大部分を占めます。[17] :175 

地理データの側面

GISは、他のすべての情報のキーインデックス変数として時空間(時空間)位置を使用します。テキストまたは数値を含むリレーショナルデータベースが、共通のキーインデックス変数を使用して多くの異なるテーブルを関連付けることができるのと同様に、GISは、場所をキーインデックス変数として使用することにより、他の点では無関係な情報を関連付けることができます。重要なのは、時空における位置および/または範囲です。

空間的に、そしてますます時間的にも配置できる変数は、GISを使用して参照できます。地球の時空の位置または範囲は、発生の日付/時刻、および経度緯度、および標高をそれぞれ表すx、y、およびz座標として記録される場合があります。これらのGIS座標は、時間空間参照の他の定量化されたシステムを表す場合があります(たとえば、フィルムフレーム番号、ストリームゲージステーション、高速道路マイルマーカー、測量士ベンチマーク、建物の住所、通りの交差点、入口ゲート、水深サウンディング、POSまたはCAD描画)オリジン/ユニット)。記録された時空間データに適用される単位は大きく異なる可能性があります(まったく同じデータを使用している場合でも、を参照してください。地図投影法)が、すべての地球ベースの時空間位置と範囲の参照は、理想的には、相互に関連し、最終的には時空間の「実際の」物理的な位置または範囲に関連している必要があります。

正確な空間情報に関連して、信じられないほど多様な実世界および予測された過去または未来のデータを分析、解釈、および表現することができます。[18] GISのこの重要な特徴は、以前は体系的に相関していなかった現実世界の情報の行動とパターンに対する科学的調査の新しい道を開き始めました

データモデリング

GISデータは、道路、土地利用、標高、樹木、水路、州など、現実の世界に存在する現象を表します。データで表される最も一般的なタイプの現象は、2つの概念化に分けることができます。離散オブジェクト(家、道路など)と連続フィールド(降雨量や人口密度など)です。[17] {rp | pages = 62-65}}イベント(例:第二次世界大戦)、プロセス(例:郊外化)、大衆(例:土壌)などの他のタイプの地理的現象は、あまり一般的または間接的に表されません、またはデータではなく分析手順でモデル化されます。

従来、両方の種類の抽象化マッピング参照のGISにデータを格納するために使用される2つの広範な方法があります。ラスター画像ベクトルです。ポイント、ライン、およびポリゴンは、マップされたロケーション属性参照のベクトルデータを表します。

データを保存する新しいハイブリッド方法は、点群を識別する方法です。これは、3次元の点と各点のRGB情報を組み合わせて、「 3Dカラー画像」を返します。GIS主題図は、表示または決定するために設定したものをますます現実的に視覚的に説明するようになっています。

データ取得

マッピング(GPSおよびレーザー距離計)およびデータ収集(頑丈なコンピューター)用のハードウェアの例。地理情報システム(GIS)の現在の傾向は、現場にいる間に正確なマッピングとデータ分析が完了することです。描かれているハードウェア(フィールドマップ技術)は、主に森林のインベントリ、監視、マッピングに使用されます。

GISデータ取得には、空間データをGISデータベースに収集するためのいくつかの方法が含まれ、3つのカテゴリにグループ化できます。一次データキャプチャ、フィールドでの直接測定現象(リモートセンシング全地球測位システムなど)。二次データキャプチャ、デジタル化による、紙の地図などのGIS形式ではない既存のソースからの情報の抽出データ転送、政府機関や民間企業などの外部ソースからの既存のGISデータのコピー。これらの方法はすべて、かなりの時間、資金、およびその他のリソースを消費する可能性があります。[17] :173 

一次データキャプチャ

測量データは、座標ジオメトリ(COGO)と呼ばれる手法を使用して、測量機器のデジタルデータ収集システムからGISに直接入力できます全地球測位システムなどの全地球航法衛星システム(GNSS)からの位置も収集して、GISにインポートできます。データ収集の現在の傾向により、ユーザーは、ワイヤレス接続または切断された編集セッションを使用してライブデータを編集する機能を備えたフィールドコンピューターを利用できるようになります。[19]現在の傾向は、スマートフォンとPDAで利用可能なアプリケーション(モバイルGIS)を利用することです。[20] これは、リアルタイムでデシメートルの精度を備えた低コストのマッピンググレードのGPSユニットの可用性によって強化されています。これにより、フィールドワークが収集された後、オフィスでデータを後処理、インポート、および更新する必要がなくなります。これには、レーザー距離計を使用して収集された位置を組み込む機能が含まれます。新しいテクノロジーにより、ユーザーは現場で直接地図を作成したり分析したりできるため、プロジェクトがより効率的になり、マッピングがより正確になります。

リモートセンシングされたデータもデータ収集において重要な役割を果たし、プラットフォームに接続されたセンサーで構成されています。センサーにはカメラ、デジタルスキャナー、LIDARが含まれますが、プラットフォームは通常、航空機と衛星で構成されます。1990年代半ばのイギリスでは、ヘリカイトと呼ばれるハイブリッドカイト/バルーンが、空中地理情報システムとしてのコンパクトな空中デジタルカメラの使用を最初に開拓しました。写真をリンクして地面を測定するために、0.4mmの精度の航空機測定ソフトウェアが使用されました。ヘリカイトは安価で、航空機よりも正確なデータを収集します。ヘリカイトは、無人航空機(UAV)が禁止されている道路、鉄道、町で使用できます。

最近、空中データ収集はミニチュアUAVとドローンでよりアクセスしやすくなりました。たとえば、Aeryon Scoutを使用して、地上サンプル距離が1インチ(2.54 cm)の50エーカーのエリアをわずか12分でマッピングしました。[21]

現在、デジタルデータの大部分は、航空写真の写真解釈から得られています。ソフトコピーワークステーションは、デジタル写真のステレオペアから直接機能をデジタル化するために使用されます。これらのシステムでは、写真測量の原理を使用してステレオペアから直接標高を測定し、2次元および3次元でデータをキャプチャできますアナログ航空写真は、ソフトコピーシステムに入力する前にスキャンする必要があります。高品質のデジタルカメラの場合、この手順はスキップされます。

衛星リモートセンシングは、空間データのもう1つの重要なソースを提供します。ここでは、衛星はさまざまなセンサーパッケージを使用して、レーダーなどのアクティブセンサーから送信された電磁スペクトルまたは電波の一部からの反射率を受動的に測定します。リモートセンシングはラスターデータを収集します。ラスターデータは、さまざまなバンドを使用してさらに処理し、土地被覆などの対象のオブジェクトやクラスを識別できます。

二次データキャプチャ

データ作成の最も一般的な方法はデジタル化です。デジタル化では、ハードコピーの地図または調査計画がCADプログラムと地理参照機能を使用してデジタルメディアに転送されます。(衛星、航空機、ヘリカイト、UAVからの)オルソ補正された画像が広く利用できるようになったことで、ヘッドアップデジタル化が地理データを抽出するための主要な手段になりつつあります。ヘッズアップデジタル化では、別のデジタル化タブレットで地理的形態を追跡する従来の方法ではなく、航空写真の上に直接地理データを追跡します。(ヘッドダウンデジタル化)。ヘッドダウンデジタル化、または手動デジタル化では、特殊な磁気ペンまたはスタイラスを使用して、情報をコンピューターに送り、同一のデジタルマップを作成します。一部のタブレットは、スタイラスの代わりにパックと呼ばれるマウスのようなツールを使用します。[22] [23]パックには十字線の付いた小さなウィンドウがあり、マップの特徴をより正確に特定できます。ヘッズアップデジタル化がより一般的に使用されますが、ヘッズダウンデジタル化は依然として低品質のマップをデジタル化するのに役立ちます。[23]

紙またはPETフィルムマップに印刷された既存のデータは、デジタル化またはスキャンしてデジタルデータを生成できますデジタイザーは、オペレーターがマップからポイント、ライン、およびポリゴンの境界をトレースするときにベクターデータを生成します。マップをスキャンすると、ラスターデータが生成され、さらに処理してベクトルデータを生成できます。

Webマイニングは、空間データを収集する新しい方法です。研究者は、Webクローラーアプリケーションを構築して、Webから必要な空間データを集約します[24]たとえば、アパートの正確な地理的位置または近隣は、オンラインの不動産リストWebサイトから収集できます。

データをキャプチャするとき、ユーザーは、データを相対精度でキャプチャするか絶対精度でキャプチャするかを検討する必要があります。これは、情報の解釈方法だけでなく、データキャプチャのコストにも影響を与える可能性があるためです。

GISにデータを入力した後、データは通常、編集、エラーの削除、またはさらなる処理が必要です。ベクターデータの場合、高度な分析に使用する前に、「トポロジ的に正しい」ものにする必要があります。たとえば、道路網では、線は交差点のノードに接続する必要があります。アンダーシュートやオーバーシュートなどのエラーも削除する必要があります。スキャンされたマップの場合、ソースマップの傷を結果のラスタ​​ーから削除する必要がある場合があります。たとえば、汚れの斑点が、接続されるべきではない2本の線を接続する場合があります。

投影、座標系、および登録

地球はさまざまなモデルで表すことができ、各モデルは、地球の表面上の任意のポイントに対して異なる座標のセット(たとえば、緯度、経度、標高)を提供する場合があります。最も単純なモデルは、地球が完全な球体であると想定することです。地球のより多くの測定値が蓄積されるにつれて、地球のモデルはより洗練され、より正確になりました。実際、米国の測定用の1983年の北米測地系や、世界規模の測定用の世界測地系のように、地球のさまざまな領域に適用して精度を高めるデータムと呼ばれるモデルがあります

ローカルデータムに対して作成されたマップの緯度と経度は、 GPS受信機から取得したものと同じでない場合がありますあるデータムから別のデータムに座標を変換するには、ヘルメルト変換などのデータム変換が必要ですが、特定の状況では単純な変換で十分な場合があります。[25]

一般的なGISソフトウェアでは、緯度/経度で投影されたデータは、地理座標系として表されることがよくありますたとえば、データが「1983年の 北米測地系」である場合の緯度/経度のデータは、「GCS NorthAmerican1983」で示されます。


データ品質

現実の世界を完全に表現できるデジタルモデルはありませんが、GISデータが高品質であることが重要です。準同型の原則に従い、GISプロシージャの結果が実際のプロセスの結果に正しく対応するように、データは現実に十分に近い必要があります。これは、必要な品質の程度が、それが使用されるタスクの規模と目的に依存するため、データ品質の単一の基準がないことを意味します。データ品質のいくつかの要素は、GISデータにとって重要です。

正確さ
表現された測定値と実際の値の間の類似度。逆に、エラーはそれらの間の差の量です。[16] :623  GISデータでは、位置(位置精度)、プロパティ(属性精度)、および時間の表現の精度に懸念があります。たとえば、米国2020年国勢調査によると、2020年4月1日のヒューストンの人口は2,304,580人でした。実際に2,310,674だった場合、これはエラーであり、属性の精度が不足します。
精度
表現された値の洗練度。量的特性では、これは測定値の有効桁数です。[17] :115 不正確な値は、可能な値の範囲を含めて、あいまいまたはあいまいです。たとえば、2020年4月1日のヒューストンの人口が「約230万人」であると言えば、このステートメントは不正確ですが、正しい値(および多くの誤った値)が含まれているため、正確である可能性があります。精度と同様に、場所、プロパティ、および時間の表現はすべて多かれ少なかれ正確である可能性があります。解像度は、特にラスターデータセットで一般的に使用される位置精度の表現です。
不確実性
地理データにエラーと不正確さが存在することの一般的な認識。[17] :99 つまり、何らかの形式の推定が試みられる場合でも、データセットにどの程度の誤差が存在するかを正確に知ることは困難であるため、一般的な疑問の程度です(信頼区間はそのような推定です)。不確実性の)。これは、データ品質のすべてまたはほとんどの側面の総称として使用されることがあります。
あいまいさまたはあいまいさ
現象の側面(場所、特性、または時間)が、測定値にある不正確さではなく、本質的に不正確である程度。[17] :103 たとえば、ヒューストン 大都市圏の空間的範囲はあいまいです。都市の郊外には、近くにある場所よりも中心都市との接続が少ない場所(通勤などのアクティビティで測定)があるためです。 。ファジー集合論などの数学的ツールは、地理データのあいまいさを管理するために一般的に使用されます。
完全
データセットが、含めると主張する実際の機能のすべてを表す度合い。[16] :623 たとえば、「ヒューストンの道路」のレイヤーに実際の道路が欠落している場合、それは不完全です。
通貨
データセットが現実を正確に表現していると主張する最新の時点。これは、「現在」世界を表現しようとする大多数のGISアプリケーションにとって懸念事項です。この場合、古いデータの品質は低くなります。
一貫性
データセット内の多くの現象の表現が互いに正しく対応している程度。[16] :623 空間オブジェクト間の位相関係の一貫性は、一貫性の特に重要な側面です。[26] :117 たとえば、道路網のすべての線が誤って東に10メートル移動した場合、各交差点で適切に接続されるため、不正確ですが一貫性があります最短経路でも正しい結果が得られます。
不確定性の伝播
空間分析手法やその他の処理ツールの結果の品質が、入力データの品質に由来する度合い。[26] :118 たとえば、補間はGISで多くの方法で使用される一般的な操作です。既知の測定値間の値の推定値を生成するため、結果は常により正確になりますが、確実性は低くなります(各推定値には未知の量の誤差があるため)。

GISの精度は、ソースデータと、データ参照用にエンコードされる方法によって異なります。土地測量士は、GPSから得られた位置を利用して、高レベルの位置精度を提供することができました。[27]高解像度のデジタル地形と航空写真、[28]強力なコンピューターとWebテクノロジーは、GISの品質、有用性、期待を大きく変え、社会に大規模にサービスを提供していますが、それでもGIS全体に影響を与える他のソースデータがあります。紙の地図のような精度ですが、これらは目的の精度を達成するのに限られた用途である可能性があります。

GIS用のデジタル地形図の開発では、地形図が主な情報源であり、航空写真衛星画像は、データを収集し、縮尺のロケーションファクシミリ上にレイヤーでマッピングできる属性を識別するための追加の情報源です。情報の内容は主に縮尺セットと結果として生じる地図の表現の位置に依存するため、地図の縮尺と地理的レンダリング領域の表現タイプ、または地図投影法は非常に重要な側面です。マップをデジタル化するには、マップを理論上の寸法内でチェックしてから、ラスター形式にスキャンする必要があります。また、結果のラスタ​​ーデータには、ゴムで理論上の寸法を指定する必要があります。ジオリファレンスとして知られるシート/ワーピング技術プロセス

マップの定量分析により、精度の問題に焦点が当てられます。GISの測定に使用される電子機器やその他の機器は、従来の地図分析の機械よりもはるかに正確です。すべての地理データは本質的に不正確であり、これらの不正確さは、予測が困難な方法でGIS操作を介して伝播します。[29]


ラスターからベクトルへの変換

データの再構築は、GISによって実行して、データをさまざまな形式に変換できます。たとえば、GISを使用して、隣接や包含などのセルの空間的関係を決定しながら、同じ分類のすべてのセルの周囲に線を生成することにより、衛星画像マップをベクトル構造に変換できます。

より高度なデータ処理は、画像処理、 NASAと民間部門によって1960年代後半に開発された技術で、コントラスト強調、偽色レンダリング、および2次元フーリエ変換の使用を含む他のさまざまな技術で発生する可能性があります。デジタルデータはさまざまな方法で収集および保存されるため、2つのデータソースは完全に互換性があるとは限りません。したがって、GISは地理データをある構造から別の構造に変換できなければなりません。そうすることで、さまざまなオントロジーと分類の背後にある暗黙の仮定を分析する必要があります。[30]オブジェクト指向プログラミングの結果として、オブジェクトオントロジーはますます目立つようになりました。バリー・スミスとその同僚 による持続的な仕事。

空間ETL

空間ETLツールは、従来の抽出、変換、読み込み (ETL)ソフトウェアのデータ処理機能を提供しますが、主に空間データを管理する機能に重点を置いています。これらは、GISユーザーに、途中でデータを幾何学的に変換しながら、さまざまな標準と独自の形式の間でデータを変換する機能を提供します。これらのツールは、スプレッドシートなどの既存の汎用ソフトウェアへのアドインの形で提供されます

GISによる空間分析

GIS空間分析は急速に変化する分野であり、GISパッケージには、標準の組み込み機能として、オプションのツールセットとして、アドインまたは「アナリスト」として分析ツールがますます含まれています。多くの場合、これらは元のソフトウェアサプライヤ(商用ベンダーまたは共同の非商用開発チーム)によって提供されますが、他の場合には、施設が開発され、サードパーティによって提供されます。さらに、多くの製品は、ソフトウェア開発キット(SDK)、プログラミング言語と言語サポート、スクリプト機能、および/または独自の分析ツールやバリアントを開発するための特別なインターフェイスを提供します。可用性の向上により、「空間インテリジェンス」と呼ばれるビジネスインテリジェンスに新しい次元が生まれました。「これは、イントラネットを介してオープンに配信されると、地理的およびソーシャルネットワークデータへのアクセスを民主化します。GIS空間分析に基づく地理空間情報インテリジェンスもセキュリティの重要な要素になりました。GIS全体は、ベクトル表現への変換として説明できます。他のデジタル化プロセスに。

ジオプロセシングは、空間データを操作するために使用されるGIS操作です。一般的なジオプロセシング操作は、入力データセットを受け取り、そのデータセットに対して操作を実行し、操作の結果を出力データセットとして返します。一般的なジオプロセシング操作には、地理的特徴オーバーレイ、特徴選択と分析、トポロジー処理、ラスター処理、およびデータ変換が含まれます。ジオプロセシングにより、意思決定に使用される情報の定義、管理、および分析が可能になります。[31]

地形解析

アペニン山脈北部(イタリア)のヴァレストラ地域の数値標高モデルから導出されたヒルシェードモデル

多くの地理的タスクには、水文学土塁生物地理学などの地形、地表面の形状が含まれます。したがって、地形データはGISのコアデータセットであることが多く、通常はラスター数値標高モデル(DEM)または三角測量不規則ネットワーク(TIN)の形式です。ほとんどのGISソフトウェアでは、地形を分析するためのさまざまなツールを利用できます。多くの場合、サーフェスの特定の側面を表す派生データセットを作成します。最も一般的なものは次のとおりです。

  • 勾配または勾配は、地形の単位の急勾配または勾配であり、通常、度単位の角度またはパーセンテージとして測定されます。[32]
  • アスペクトは、地形の単位が向いている方向として定義できます。アスペクトは通常、北からの度数で表されます。[33]
  • 切土と盛土は、コストを見積もるための掘削プロジェクトの前後の表面の差を計算したものです。
  • 水文モデリングは、傾斜、アスペクト、流域または水域などの変数の分析により、他の水文モデルにはない空間要素を提供できます。[34]水は常に斜面を流れ落ちるため、地形分析は水文学の基本です。[34]数値標高モデルの基本的な地形分析として(DEM)は勾配とアスペクトの計算を含み、DEMは水文解析に非常に役立ちます。次に、傾斜とアスペクトを使用して、地表の流出の方向を決定し、したがって、小川、河川、湖の形成のための流れの蓄積を決定できます。発散する流れの領域は、集水域の境界を明確に示すこともできます。流れの方向と蓄積マトリックスが作成されると、特定のポイントでの寄与領域または分散領域を示すクエリを実行できます。[34]地形の粗さ、植生の種類、土壌の種類など、浸透率と蒸発散量に影響を与え、表面の流れに影響を与える可能性のある詳細をモデルに追加できます。水文モデリングの主な用途の1つは、環境汚染研究です。水文モデリングの他のアプリケーションには、地下水と地表水のマッピング、および洪水リスクマップが含まれます。
  • Viewshed分析は、地形が場所間の可視性に与える影響を予測します。これは、ワイヤレス通信にとって特に重要です。
  • 影付きのレリーフは、特定の方向から照らされた3次元モデルであるかのように表面を描写したもので、マップで非常に一般的に使用されています。

これらのほとんどは、ベクトル計算の離散的な単純化であるアルゴリズムを使用して生成されます。地形解析の勾配、アスペクト、および表面の曲率はすべて、セルの隣接する隣接セルの標高値を使用した隣接操作から導出されます。[35]これらのそれぞれは、慎重に選択する必要があるDEMの解像度など、地形データの詳細レベルの影響を強く受けます。[36]

近接分析

距離は、通常、距離の摩擦のために、多くの地理的タスクを解決するための重要な部分ですしたがって、バッファボロノイまたはティーセンポリゴンコスト距離分析ネットワーク分析など、さまざまな分析ツールが何らかの形で距離を分析します

データ分析

湿地の地図を、空港、テレビ局、学校などのさまざまな場所で記録された降雨量に関連付けることは困難です。ただし、GISを使用して、情報ポイントから地球の表面、地下、および大気の2次元および3次元の特性を表すことができます。たとえば、GISは等高線または等高線を含むマップをすばやく生成できます降雨量の違いを示しています。このような地図は、降雨等高線図と考えることができます。多くの高度な方法では、限られた数のポイント測定から表面の特性を推定できます。降雨点測定の表面モデリングから作成された2次元等高線図は、同じエリアをカバーするGIS内の他のマップと重ね合わせて分析することができます。このGISから派生したマップは、再生可能エネルギー源としての水力ポテンシャルの実行可能性などの追加情報を提供できます。同様に、GISを使用して、他の再生可能エネルギー資源を比較し、地域に最適な地理的可能性を見つけることができます。[37]

さらに、一連の3次元ポイント、または数値標高モデルから、標高等高線を表す等高線を、勾配分析、陰影起伏、およびその他の標高積とともに生成できます。流域は、特定の対象地点から隣接して上り坂にあるすべてのエリアを計算することにより、特定のリーチに対して簡単に定義できます。同様に、GISの標高データから、地表水が断続的で永続的な小川を移動する場所 の予想されるタールヴェグを計算できます。

トポロジーモデリング

GISは、デジタルで保存された空間データ内に存在する空間関係を認識して分析できます。これらのトポロジー関係により、複雑な空間モデリングと分析を実行できます。幾何学的エンティティ間の位相関係には、従来、隣接(何が何に隣接するか)、封じ込め(何が何を囲むか)、および近接(何かが他の何かにどれだけ近いか)が含まれます。

幾何学的ネットワーク

交通の中心性によるイランの重要な都市。[38]

幾何学的ネットワークは、相互接続されたフィーチャを表現し、それらに対して特別な空間分析を実行するために使用できるオブジェクトの線形ネットワークです。幾何学的ネットワークは、数学やコンピュータサイエンスのグラフと同様に、接合点で接続されたエッジで構成されています。グラフと同様に、ネットワークのエッジに重みとフローを割り当てることができます。これを使用して、相互接続されたさまざまな機能をより正確に表すことができます。幾何学的ネットワークは、道路網や、電気、ガス、水道などの公益事業ネットワークをモデル化するためによく使用されます。ネットワークモデリングは、輸送計画水文学モデリング、インフラストラクチャモデリングでも一般的に使用されています。

地図作成モデリング

GISアプリケーションでのレイヤーの使用例。この例では、森林被覆層(薄緑色)が最下層を形成し、その上に地形層(等高線)があります。次は、立っている水層(池、湖)、流れる水層(小川、川)、境界層、そして最後に上部の道路層です。最終結果を正しく表示するには、順序が非常に重要です。池は小川の下に重なっているので、池の1つの上に小川が重なっているのが見えることに注意してください。

ダナ・トムリンは、おそらく彼の博士論文(1983)で「地図作成モデリング」という用語を作り出しました。彼は後に彼の著書「地理情報システムと地図作成モデリング」(1990)のタイトルでそれを使用しました。[39]地図作成モデリングとは、同じ領域の複数の主題レイヤーが作成、処理、および分析されるプロセスを指します。Tomlinはラスターレイヤーを使用しましたが、オーバーレイ方式(以下を参照)をより一般的に使用できます。マップレイヤーの操作は、アルゴリズムに結合でき、最終的にはシミュレーションまたは最適化モデルに結合できます。

マップオーバーレイ

複数の空間データセット(ポイント、ライン、またはポリゴン)の組み合わせにより、同じ領域の複数のマップをスタックするのと視覚的に似た、新しい出力ベクトルデータセットが作成されます。これらのオーバーレイは、数学的なベン図オーバーレイに似ています。ユニオンオーバーレイは、両方の入力の地理的特徴と属性テーブルを1つの新しい出力に結合します。交差オーバーレイは、両方の入力がオーバーラップする領域を定義し、それぞれの属性フィールドのセットを保持します。対称差オーバーレイは、重複領域を除く両方の入力の合計領域を含む出力領域を定義します。

データ抽出は、ベクトルオーバーレイまたはラスターデータ分析のいずれかで使用できますが、ベクトルオーバーレイに似たGISプロセスです。データ抽出では、両方のデータセットのプロパティと機能を組み合わせるのではなく、「クリップ」または「マスク」を使用して、別のデータセットの空間範囲内にある1つのデータセットの機能を抽出します。

ラスターデータ分析では、データセットのオーバーレイは、各ラスターの行列の値を組み合わせる関数を介して、 「複数のラスターでのローカル操作」または「マップ代数」と呼ばれるプロセスを通じて実行されますこの関数は、地理的現象に対するさまざまな要因の影響を反映する「インデックスモデル」を使用することにより、一部の入力を他の入力よりも重視する場合があります。

地球統計学

地球統計学は、フィールドデータ、連続インデックスを持つ空間データを処理する統計のブランチです。空間相関をモデル化し、任意の場所の値を予測する方法を提供します(内挿)。

現象を測定する場合、観察方法によってその後の分析の精度が決まります。データの性質(たとえば、都市環境の交通パターン、太平洋の気象パターン)により、測定では常に一定または動的な精度が失われます。この精度の低下は、データ収集の規模と分布から判断されます。

分析の統計的関連性を判断するために、平均が決定されます。これにより、即時測定の外側のポイント(勾配)を含めて、予測される動作を判断できます。これは、適用される統計およびデータ収集方法の制限によるものであり、直接測定できない粒子、点、および位置の動作を予測するには、内挿が必要です。

内挿は、いくつかのサンプルポイントで収集されたデータの入力を通じて、サーフェス(通常はラスターデータセット)を作成するプロセスです。補間にはいくつかの形式があり、それぞれがデータセットのプロパティに応じてデータを異なる方法で処理します。内挿法を比較する場合、最初に考慮すべきことは、ソースデータが変更されるかどうか(正確または近似)です。次は、その方法が主観的であるか、人間の解釈であるか、客観的であるかです。次に、ポイント間の遷移の性質があります。それらは突然であるか、段階的であるかです。最後に、メソッドがグローバル(データセット全体を使用してモデルを形成する)であるか、ローカルでアルゴリズムが地形の小さなセクションに対して繰り返されるかがあります。

補間は、任意の位置で収集されたデータがそのすぐ近くのそれらの場所と非常に類似しているか、影響を与えることを認識する空間的自己相関の原理のため、正当化された測定です。

数値標高モデル三角形分割された不規則なネットワーク、エッジ検出アルゴリズム、ティーセンポリゴンフーリエ解析(重み付けされた)移動平均逆距離加重クリギングスプライン、およびトレンドサーフェス分析はすべて、補間データを生成するための数学的方法です。

ジオコーディング

ジオコーディングは、番地、または郵便番号、区画、住所の場所など、その他の空間的に参照されるデータから空間位置(X、Y座標)を補間します。ジオコーディングするには参照テーマが必要です住所範囲を含む道路中心線ファイルなどの個々の住所。個々の住所の場所は、歴史的に、道路セグメントに沿った住所範囲を調べることによって補間または推定されてきました。これらは通常、テーブルまたはデータベースの形式で提供されます。次に、ソフトウェアは、そのアドレスが中心線のセグメントに沿って属するおおよその場所にドットを配置します。たとえば、500の住所ポイントは、住所1で始まり、住所1,000で終わる線分の中間点になります。ジオコーディングは、通常は固定資産税マップからの実際の区画データにも適用できます。この場合、ジオコーディングの結果は、補間されたポイントではなく、実際に配置されたスペースになります。このアプローチは、より正確な位置情報を提供するためにますます使用されています。

逆ジオコーディング

逆ジオコーディングは、特定の座標に関連する推定住所番号を返すプロセスです。たとえば、ユーザーは道路の中心線のテーマをクリックして(つまり、座標を提供して)、推定された家の番号を反映した情報を返すことができます。この家番号は、その道路セグメントに割り当てられた範囲から補間されます。ユーザーが住所1で始まり100で終わるセグメントの中点をクリックすると、戻り値は50近くになります。逆ジオコーディングでは実際の住所は返されません。事前に決定された住所に基づいて、そこにあるべきものの推定値のみが返されます。範囲。

多基準意思決定分析

GISと組み合わせることで、多基準意思決定分析手法は、植生被覆や道路などの複数の基準に対して、復元のための最も可能性の高い生態学的生息地などの一連の代替空間ソリューションを分析する際に意思決定者をサポートします。MCDAは、決定ルールを使用して基準を集約します。これにより、代替ソリューションをランク付けまたは優先順位付けできます。[40] GIS MCDAは、潜在的な復旧サイトの特定にかかるコストと時間を削減する可能性があります。

GISデータマイニング

GISまたは空間データマイニングは、データマイニング手法を空間データに適用することです。大規模なデータベース内の隠れたパターンの部分的に自動化された検索であるデータマイニングは、適用されたGISベースの意思決定に大きな潜在的利益を提供します。典型的なアプリケーションには、環境モニタリングが含まれます。このようなアプリケーションの特徴は、データ測定間の空間相関には、より効率的なデータ分析のために特殊なアルゴリズムの使用が必要なことです。[41]

データ出力と地図作成

地図作成は、地図の設計と作成、または空間データの視覚的表現です。最新の地図作成の大部分は、通常はGISを使用してコンピューターを使用して行われますが、高品質の地図作成の作成は、レイヤーを設計プログラムにインポートして改良することによっても実現されます。ほとんどのGISソフトウェアでは、ユーザーがデータの外観を実質的に制御できます。

地図作成作業は、2つの主要な機能を果たします。

まず、分析結果をリソースについて決定する人々に伝えるグラフィックを画面または紙に作成します。ウォールマップやその他のグラフィックを生成できるため、視聴者は潜在的なイベントの分析やシミュレーションの結果を視覚化して理解することができます。Web Map Serverは、Webベースのアプリケーションプログラミングインターフェイス(AJAXJavaFlashなど)のさまざまな実装を使用して、Webブラウザを介して生成されたマップの配布を容易にします。

次に、他のデータベース情報を生成して、さらに分析または使用することができます。例としては、有毒な流出から1マイル(1.6 km)以内のすべての住所のリストがあります。

アーキオクロームは、空間データを表示する新しい方法です。これは、特定の建物または建物の一部に適用される3Dマップの主題です。熱損失データの視覚的表示に適しています。

地形描写

3Dでレンダリングされた従来の地形図

従来の地図は、現実世界を抽象化したものであり、物理的なオブジェクトを表す記号が付いた1枚の紙に描かれた重要な要素のサンプルです。マップを使用する人は、これらの記号を解釈する必要があります。地形図は、等高線または陰影付きの起伏のある地表面の形状を示しています。

現在、 GISの高度に基づくシェーディングなどのグラフィック表示技術により、マップ要素間の関係を可視化して、情報を抽出および分析する能力を高めることができます。たとえば、2種類のデータをGISで組み合わせてカリフォルニア州サンマテオ郡の一部の斜視図を作成しました。

GISを使用して、2つの画像を登録および結合し、Thematic Mapper画像ピクセルを使用してサンアンドレアス断層を見下ろす3次元透視図をレンダリングしましたが、地形の標高を使用して陰影を付けましたGIS表示は、観測者の視点と表示の時刻に依存して、その緯度、経度、および時刻で太陽光線によって作成された影を適切にレンダリングします。

Webマッピング

近年、独自のWebアプリケーションであるGoogleMapsBingMaps無料のオープンソースの代替OpenStreetMapなど、無料で簡単にアクセスできるマッピングソフトウェアが急増しています。これらのサービスは、多くのユーザーが専門的な情報と同じくらい信頼でき、使用可能であると認識している膨大な量の地理データへのパブリックアクセスを提供します。[42]

GoogleマップやOpenLayersなどの一部は、ユーザーがカスタムアプリケーションを作成できるようにするアプリケーションプログラミングインターフェイス(API)を公開しています。これらのツールキットは通常、ストリートマップ、航空写真/衛星画像、ジオコーディング、検索、ルーティング機能を提供します。Webマッピングは、世界の無料の編集可能な地図を作成するための共同プロジェクトであるOpenStreetMapのようなプロジェクトで地理データをクラウドソーシングする可能性も明らかにしました。これらのマッシュアッププロジェクトは、従来の地理情報を通じて可能な範囲外のエンドユーザーに高レベルの価値と利益を提供することが証明されています。[43] [44]

アプリケーション

GISは、1960年代に誕生して以来、ますます多くのアプリケーションで使用されており、場所の重要性が広まっていることを裏付け、地理空間技術の採用に対する障壁を継続的に削減することで支援されています。GISのおそらく数百の異なる用途は、いくつかの方法で分類できます。

  • 目標:アプリケーションの目的は、科学研究またはリソース管理のいずれかに大まかに分類できます研究の目的、可能な限り広く定義されているのは、新しい知識を発見することです。これは、自分自身を科学者と見なしている人が行う場合もありますが、世界がそのように機能しているように見える理由を学ぼうとしている人が行う場合もあります。なぜ事業所が失敗したのかを解読するのと同じくらい実用的な研究は、この意味での研究でしょう。管理(運用アプリケーションと呼ばれることもあります)は、可能な限り広く定義されており、目標を達成するために管理しているリソースをどのように使用するかを実際に決定するための知識の適用です。これらのリソースには、時間、資本、労働力、設備、土地、鉱床、野生生物などがあります。[45] :791 
    • 意思決定レベル:管理アプリケーションは、戦略的戦術的運用的、ビジネス管理の一般的な分類としてさらに分類されています。[46]戦略的タスクは、ビジネスを拡大するかどうかなど、どのような目標を設定するかについての長期的で先見性のある決定です。戦術的タスクは、国有林が放牧管理計画を作成するなど、戦略的目標を達成する方法に関する中期的な決定です。運用上の決定は、ピザレストランへの最短ルートを見つける人などの日常業務に関係しています。
  • トピック:GISが適用されるドメインは、主に人間の世界に関係するドメインに分類されます(たとえば、経済学政治輸送教育造園考古学都市計画不動産公衆衛生犯罪マッピング国防)、そして自然界に関係する人々(例えば、地質学生物学海洋学気候)。とはいえ、GISの強力な機能の1つと地理の空間的観点は、異なるトピックを比較する統合機能であり、多くのアプリケーションは複数のドメインに関係しています。統合された人間と自然のアプリケーションドメインの例には、自然災害の軽減、野生生物管理持続可能な開発[47] 天然資源、および気候変動への対応が含まれます。[48]
  • 機関:GISは、政府(地方自治体から国際機関までのすべてのレベル)、企業(すべての種類と規模)、非営利団体(教会でさえ)、および個人的な使用など、さまざまな種類の機関で実装されています。後者は、位置情報対応のスマートフォンの台頭とともにますます顕著になっています。
  • 寿命:GISの実装は、プロジェクトまたは企業に焦点を当てることができます[49]プロジェクトGISは、単一のタスクの実行に重点を置いています。データが収集され、分析が実行され、結果は、その人が実行する可能性のある他のプロジェクトとは別に生成され、実装は基本的に一時的なものです。エンタープライズGISは、長年にわたってさまざまなプロジェクトに役立つように注意深く設計されたデータベースを含む恒久的な機関となることを目的としており、企業全体の多くの個人によって使用される可能性があります。それ。[50]
  • 統合:従来、ほとんどのGISアプリケーションはスタンドアロンであり、特殊なGISソフトウェア、特殊なハードウェア、特殊なデータ、および特殊な専門家を使用していました。これらは現在でも一般的ですが、地理空間テクノロジーがより広範なエンタープライズアプリケーションに統合され、ITインフラストラクチャ、データベース、およびソフトウェアを共有し、多くの場合SAPなどのエンタープライズ統合プラットフォームを使用するため、統合アプリケーションは大幅に増加しています。[51]

GISの実装は、多くの場合、管轄区域(都市など)、目的、またはアプリケーションの要件によって推進されます。一般に、GIS実装は、組織向けにカスタム設計されている場合があります。したがって、アプリケーション、管轄区域、企業、または目的のために開発されたGIS展開は、他のアプリケーション、管轄区域、企業、または目的のために開発されたGISと必ずしも相互運用可能または互換性があるとは限りません。[52]

GISは、位置情報サービスにも分岐しています。これにより、GPS対応のモバイルデバイスは、固定オブジェクト(最寄りのレストラン、ガソリンスタンド、消火栓)またはモバイルオブジェクト(友人、子供、パトカー)、または表示やその他の処理のために、位置を中央サーバーに中継します。

GeospatialConsortium標準を開きます

Open Geospatial Consortium (OGC)は、公的に利用可能なジオプロセシング仕様を開発するためのコンセンサスプロセスに参加している、384の企業、政府機関、大学、および個人からなる国際的な業界コンソーシアムです。OpenGIS仕様で定義されたオープンインターフェイスとプロトコルは、Web、ワイヤレスおよびロケーションベースのサービス、および主流のITを「地理的に有効化」する相互運用可能なソリューションをサポートし、テクノロジー開発者が複雑な空間情報とサービスをあらゆる種類のアプリケーションでアクセス可能で有用なものにすることを可能にします。Open Geospatial Consortiumプロトコルには、Web MapServiceとWebFeatureServiceが含まれます[53]

GIS製品は、ソフトウェアがOGC仕様に完全かつ正確に準拠しているかどうかに基づいて、OGCによって2つのカテゴリに分類されます。

OGC標準は、GISツールの通信に役立ちます。

準拠製品は、OGCのOpenGIS仕様に準拠するソフトウェア製品です。製品がOGCテストプログラムを通じてテストされ、準拠していると認定されると、その製品はこのサイトに自動的に「準拠」として登録されます。

実装製品は、OpenGIS仕様を実装しているが、コンプライアンステストにまだ合格していないソフトウェア製品です。コンプライアンステストは、すべての仕様で利用できるわけではありません。開発者は、ドラフトまたは承認された仕様を実装するものとして製品を登録できますが、OGCは各エントリを確認および検証する権利を留保します。


時間の次元を追加する

衛星データをGISに入力することで、地球の表面、大気、地下の状態を調べることができます。GISテクノロジーにより、研究者は、数日、数か月、数年にわたる地球プロセスの変動を調べることができます。一例として、成長期を通じた植生の活力の変化をアニメーション化して、特定の地域で干ばつが最も広範囲に及んだ時期を判断できます。結果のグラフィックは、植物の健康状態の大まかな尺度を表しています。その後、2つの変数を経時的に処理することで、研究者は降雨量の減少と植生への影響との間のラグの地域差を検出できます。

GISテクノロジーと、地域および世界規模でのデジタルデータの可用性により、このような分析が可能になります。植生グラフィックを生成するために使用される衛星センサー出力は、たとえば、高度な超高解像度放射計(AVHRR)によって生成されます。このセンサーシステムは、約1平方キロメートルの表面積について、スペクトルのさまざまな帯域にわたって地球の表面から反射されたエネルギーの量を検出します。衛星センサーは、地球上の特定の場所の画像を1日2回生成します。AVHRRと最近では中解像度イメージング分光放射計(MODIS)は、地球表面分析に使用される多くのセンサーシステムのうちの2つにすぎません。

環境研究における時間の統合に加えて、GISは、日常生活を通して人間の進歩を追跡およびモデル化する能力についても調査されています。この分野での進歩の具体例は、米国国勢調査による時間固有の人口データの最近のリリースです。このデータセットでは、都市の人口が昼間と夕方の時間に表示され、北米の通勤パターンによって生成される集中と分散のパターンが強調されています。このデータを生成するために必要なデータの操作と生成は、GISなしでは不可能でした。

モデルを使用してGISが保持するデータを時間的に予測することで、計画担当者は空間意思決定支援システムを使用してポリシー決定をテストできます。

セマンティクス

World WideWebコンソーシアムセマンティックWebから生まれたツールとテクノロジーは、情報システムのデータ統合の問題に役立つことが証明されています。これに対応して、このような技術は、GISアプリケーション間の相互運用性とデータの再利用を容易にする手段として提案されています。[54] [55]そしてまた新しい分析メカニズムを可能にするため。[56]

オントロジーは、特定のドメインの概念と関係の正式な機械可読な仕様を可能にするため、このセマンティックアプローチの重要なコンポーネントです。これにより、GISは、構文や構造ではなく、データの意図された意味に焦点を合わせることができます。たとえば、あるデータセットで落葉性針葉樹として分類された土地被覆タイプが、別のより大まかに分類されたデータセットの土地被覆タイプの森林の特殊化またはサブセットであると推論すると、GISがより一般的な土地被覆分類の下で2つのデータセットを自動的にマージするのに役立ちます。暫定的なオントロジーは、GISアプリケーションに関連する分野で開発されました。たとえば、水文学オントロジー[57]は、英国での兵器調査とNASAジェット推進研究所によって開発されたSWEETオントロジー[58]また、 Web上の地理空間データを表すために、より単純なオントロジーとセマンティックメタデータ標準がW3C Geo Incubator Group [59]によって提案されています。GeoSPARQLは、Ordnance Survey、United States Geological SurveyNatural Resources Canada、オーストラリア連邦科学産業研究機構によって開発された標準です。その他、よく理解されているOGCリテラル(GML、WKT)、トポロジ関係(Simple Features、RCC8、DE-9IM)、RDF、およびSPARQLデータベースクエリプロトコル を使用したオントロジーの作成と推論をサポートします。

この分野での最近の研究結果は、地理空間セマンティックに関する国際会議[60]および国際セマンティックWeb会議 のTerra Cognita –地理空間セマンティックWebへの方向性[61]ワークショップで見ることができます。

GISが社会に与える影響

意思決定におけるGISの普及に伴い、学者はGISの社会的および政治的影響を精査し始めました。[62] [63] [42] GISは、個人的および政治的利益のために現実を歪めるために悪用される可能性もあります。[64] [65]地理情報の作成、配布、利用、および表現は、主に社会的状況に関連しており、政府に対する市民の信頼を高める可能性があると主張されてきました。[66]その他の関連トピックには、著作権プライバシー検閲に関する議論が含まれます。GISの採用に対するより楽観的な社会的アプローチは、それを一般市民の参加のためのツールとして使用することです。

教育において

20世紀の終わりに、GISは教室で使用できるツールとして認識され始めました。[67] [68] [69] [70]教育におけるGISの利点は、空間的思考の開発に焦点を当てているようですが、世界中の教育におけるGISの使用の具体的な範囲を示すのに十分な参考文献または統計データはありません。ただし、カリキュラムで言及されている国では拡大が速くなっています。[71] :36 

GISは、実際の地理データに基づく分析を可能にし、教室の教師や生徒から多くの研究質問を提起するのに役立つため、地理を教える上で多くの利点を提供するようです。それらはまた、空間的および地理的思考、そして多くの場合、学生の動機付けを発達させることによって学習の改善に貢献します。[71] :38 

地方自治体で

GISは、地方自治体の運営方法を変え続ける、組織全体の企業および永続的なテクノロジーとして証明されています。[72]政府機関は、政府組織の次の領域をより適切に管理する方法としてGISテクノロジーを採用しています。

  • 経済開発部門は、投資を呼び込み、既存のビジネスをサポートするために、利用可能な商業サイトや建物のデータベースとともに、他のデータ(人口統計、労働力、ビジネス、産業、才能)と集約されたインタラクティブなGISマッピングツールを使用します。場所を決定する企業は、ツールを使用して、成功の基準に最適なコミュニティとサイトを選択できます。
  • 緊急オペレーションセンター、防火、警察および保安官のモバイル技術と派遣、および気象リスクのマッピングなどの公安[73]オペレーション。
  • 公園およびレクリエーション部門と、資産目録、土地保全、土地管理、および墓地管理におけるそれらの機能
  • 公共事業と公益事業、水と雨水の排水の追跡、電気資産、エンジニアリングプロジェクト、および公共交通機関の資産と傾向
  • 部門間ネットワーク資産のファイバーネットワーク管理
  • 学校の分析および人口統計データ、資産管理、および改善/拡張計画
  • 選挙データ、資産記録、およびゾーニング/管理のための行政

オープンデータイニシアチブは、透明性のオープンデータ/オープンガバメントモデルに適合するための要件を網羅しているため、地方自治体にGISテクノロジーなどのテクノロジーの活用を促しています。[72]オープンデータを使用すると、地方自治体は市民エンゲージメントアプリケーションとオンラインポータルを実装して、市民が土地情報を確認したり、穴や看板の問題を報告したり、公園を資産別に表示および並べ替えたり、リアルタイムの犯罪率やユーティリティの修理を表示したりできるようになります。はるかに。[74] [75]政府機関内でのオープンデータの推進により、地方自治体のGISテクノロジー支出とデータベース管理の成長が促進されています。

も参照してください

参考文献

  1. ^ Chang、Kang-tsung(2016)。地理情報システム入門(第9版)。マグロウヒル。p。2. ISBN 978-1-259-92964-9
  2. ^ グッドチャイルド、マイケルF(2010)。「20年の進歩:2010年のGIScience」空間情報科学ジャーナル(1)。土井10.5311 /JOSIS.2010.1.2
  3. ^ Maliene V、Grigonis V、PalevičiusV、Griffiths S(2011)。「地理情報システム:新しい機能を備えた古い原則」。アーバンデザインインターナショナル16(1):1–6。土井10.1057 /udi.2010.25S2CID110827951_ 
  4. ^ 「GISの50周年」ESRI 2013年4月18日取得
  5. ^ 「Rapportsurla marche etleseffetsducholéradansParisetledépartementdelaSeine.Année1832」ガリカ2012年5月10日取得
  6. ^ MacHarg、Ian L.(1971)。自然とのデザイン自然史プレス。OCLC902596436_ 
  7. ^ ブルーム、フレデリックR。; Meixler、David B.(1990年1月)。「TIGERデータベース構造」。地図作成および地理情報システム17(1):39–47。土井10.1559 / 152304090784005859ISSN1050-9844_ 
  8. ^ フィッツジェラルド、ジョセフH. 「地図印刷方法」2007年6月4日にオリジナルからアーカイブされました2007年6月9日取得
  9. ^ 「GISの歴史| GISの初期の歴史と未来-Esri」www.esri.com 2020年5月2日取得
  10. ^ 「ロジャートムリンソン」UCGIS。2014年2月21日。2015年12月17日のオリジナルからアーカイブ2015年12月16日取得
  11. ^ 「GISの殿堂–ロジャートムリンソン」URISA。2007年7月14日にオリジナルからアーカイブされました2007年6月9日取得
  12. ^ Lovison-Golob、Lucia。「ハワードT.フィッシャー」ハーバード大学。2007年12月13日にオリジナルからアーカイブされました2007年6月9日取得
  13. ^ 「オープンソースGISの歴史– OSGeoWikiエディター」2009年3月21日取得
  14. ^ Xuan、Zhu(2016)。環境アプリケーションのためのGIS実用的なアプローチISBN 9780415829069OCLC1020670155 _
  15. ^ Fu、P。、およびJ.Sun。2010. Web GIS:原則とアプリケーションESRIプレス。カリフォルニア州レッドランズ。ISBN1-58948-245 -X 
  16. ^ a b c d Bolstad、Paul(2019)。GISの基礎:地理情報システムに関する最初のテキスト(第6版)。XanEdu。ISBN 978-1-59399-552-2
  17. ^ a b c d e f g Longley、Paul A。; グッドチャイルド、マイケルF。; マグワイア、デビッドJ。; Rhind、David W.(2015)。地理情報システムと科学(第4版)。ワイリー。
  18. ^ コーエン、デビッド(1988)。「GIS対CAD対DBMS:違いは何ですか?」(PDF)写真測量工学とリモートセンシング54(11):1551–1555。2011年4月24日にオリジナル(PDF)からアーカイブされました2010年9月17日取得
  19. ^ マーウィック、ベン; ピーター・ヒスコック; サリバン、マージョリー; ヒューズ、フィリップ(2017年7月)。「乾燥した南オーストラリアにおける完新世の採餌者の景観利用に対する地形境界の影響」。Journal of Archaeological Science:Reports19:864–874。土井10.1016 /j.jasrep.2017.07.004S2CID134572456_ 
  20. ^ Buławka&Chyla2020
  21. ^ 「AeryonはAeryonスカウトシステムのバージョン5を発表します| Aeryon LabsInc」Aeryon.com。2011年7月6日2012年5月13日取得
  22. ^ Puotinen、Marji(2009年6月)。「GISの入門書:基本的な地理的およびカートグラフィックの概念-フランシス・ハーベイ著」地理的研究47(2):219–221。土井10.1111 /j.1745-5871.2009.00577.xISSN1745-5863_ 
  23. ^ a b "デジタル化-GISWiki | GIS百科事典"wiki.gis.com 2021-01-29を取得
  24. ^ Annamoradnejad、R。; Annamoradnejad、I。; Safarrad、T。; ハビビ、J。(2019-04-20)。「住宅価格の分析におけるウェブマイニングの使用:テヘランの事例研究」2019 5th International Conference on Web Research(ICWR):55–60。土井10.1109 /ICWR.2019.8765250ISBN 978-1-7281-1431-6S2CID198146435 _
  25. ^ 「GPSと互換性のある地図を作成する」アイルランド政府1999年。 2011年7月21日のオリジナルからアーカイブ2008年4月15日取得
  26. ^ a b Jensen、John R。; ジェンセン、ライアンR.(2013)。入門地理情報システムピアソン。ISBN 978-0-13-614776-3
  27. ^ 「地理空間測位精度基準パート3:空間データ精度の国家基準」2018年11月6日にオリジナルからアーカイブされました。
  28. ^ 「NJGINの情報倉庫」Njgin.state.nj.us 2012年5月13日取得
  29. ^ Couclelis、Helen(2003年3月)。「不確実性の確実性:GISと地理的知識の限界」GISでのトランザクション7(2):165–175。土井10.1111 /1467-9671.00138ISSN1361-1682_ 
  30. ^ Winther、Rasmus G.(2014)。C.ケンディグ(編)。「GISと地図作成における種類のマッピング」(PDF)科学的実践における自然種と分類
  31. ^ Wade、T。およびSommer、S.eds。AからZへのGIS
  32. ^ ジョーンズ、KH(1998)。「DEMのプロパティとして丘の傾斜を計算するために使用されるアルゴリズムの比較」。コンピューターと地球科学24(4):315–323。Bibcode1998CG ..... 24..315J土井10.1016 / S0098-3004(98)00032-6
  33. ^ Chang、KT(1989)。「グリッド化された数値標高モデルから勾配とアスペクトを計算するための手法の比較」。地理情報科学の国際ジャーナル3(4):323–334。土井10.1080 / 02693798908941519
  34. ^ a b c Heywood I、Cornelius S、Carver S(2006)。地理情報システム入門(第3版)。イギリス、エセックス:プレンティスホール。
  35. ^ Chang、KT(2008)。地理情報システムの紹介ニューヨーク:マグロウヒル。p。184。
  36. ^ ロングリー、PA; グッドチャイルド、MF; マクガイア、DJ; Rhind、DW(2005)。「DEMデータプロパティに関連する導出された勾配とアスペクトのエラーの分析」。地理情報システムと科学ウェストサセックス、イングランド:ジョンワイリーアンドサンズ:328。
  37. ^ K. Calvert、JM Pearce、WE Mabee、「再生可能エネルギーの地理情報インフラストラクチャに向けて:制度的能力を構築できるGIScienceとリモートセンシングのアプリケーション」 Renewable and Sustainable Energy Reviews 18、pp。416–429(2013)。オープンアクセス
  38. ^ Annamoradnejad、R; Annamoradnejad、Issa(2017)。「道路と航空の接続に基づくイランの州都の中心性測定の分析(Gephiを使用)」研究と都市計画8(3):19–34。2019-07-30にオリジナルからアーカイブされました2019年7月30日取得
  39. ^ トムリン、C。ダナ(1990)。地理情報システムと地図作成モデリング地理情報科学のプレンティスホールシリーズ。プレンティスホール。ISBN 97801335092742017年1月5日取得
  40. ^ Greene、R。; Devillers、R。; ルーサー、JE; エディ、BG(2011)。「GISベースの多基準分析」。地理コンパス5/6(6):412–432。土井10.1111 /j.1749-8198.2011.00431.x
  41. ^ Ma、Y。; 郭、Y。; Tian、X。; ガネム、M。(2011)。「空間相関センサーネットワークのための分散クラスタリングベースの集約アルゴリズム」(PDF)IEEEセンサージャーナル11(3) : 641。Bibcode2011ISenJ..11..641MCiteSeerX10.1.1.724.1158_ 土井10.1109 /JSEN.2010.2056916S2CID1639100_   
  42. ^ a b パーカー、クリストファーJ。; 5月、アンドリューJ。; ミッチェル、ヴァル(2013)。「野外活動を支援する上でのVGIとPGIの役割」応用人間工学44(6):886–94。土井10.1016 /j.apergo.2012.04.013PMID22795180_ 
  43. ^ パーカー、クリストファーJ。; 5月、アンドリューJ。; ミッチェル、ヴァル(2014)。「ネオ地理学のユーザー中心設計:オンライン地図のマッシュアップの信頼に対するボランタリー地理情報の影響」(PDF)人間工学57(7):987–997。土井10.1080 /00140139.2014.909950PMID24827070_ S2CID13458260_   
  44. ^ 5月、アンドリュー; パーカー、クリストファーJ。; テイラー、ニール; ロス、トレーシー(2014)。「クラウドソーシングによる「マッシュアップ」のコンセプトデザインを評価し、移動が制限されている人々にアクセスしやすい情報を提供します」輸送研究パートC:新しい技術49:103–113。土井10.1016 /j.trc.2014.10.007
  45. ^ ロングリー、ポール; グッドチャイルド、マイケルF。; マグワイア、デビッドJ。; Rhind、David W.、eds。(1999)。地理情報システム、V.2:管理の問題とアプリケーション(第2版)。ワイリー。ISBN 0471-32182-6
  46. ^ Grimshaw、DJ(1994)。地理情報システムをビジネスに持ち込む英国ケンブリッジ:GeoInformationInternational。
  47. ^ 「地図外|建築記録とグリーンソースから|元々は建築記録とグリーンソースの2012年3月号に掲載|マグロウヒル建設-継続教育センター」Continuingeducation.construction.com。2011年3月11日。2012年3月8日のオリジナルからアーカイブ2012年5月13日取得
  48. ^ 「北極海の氷の範囲は記録上3番目に低い」
  49. ^ Huisman、オットー; de By、Rolf A.(2009)。地理情報システムの原則:入門教科書(PDF)オランダ、エンスヘーデ:ITC。p。44. ISBN  978-90-6164-269-5
  50. ^ ロングリー、ポールA。; グッドチャイルド、マイケルF。; マグワイア、デビッドJ。; Rhind、David W.(2011)。地理情報システムと科学(第3版)。ワイリー。p。434。
  51. ^ ベナー、スティーブ。「GISとSAPの統合—必須」2009年10月22日にオリジナルからアーカイブされました2017年3月28日取得
  52. ^ クマール、ディーパック博士; Das、Bhumika(2015年5月23日)。「GISアプリケーションの最近の傾向」。ニューヨーク州ロチェスター。SSRN2609707_  {{cite journal}}引用ジャーナルには|journal=ヘルプ)が必要です
  53. ^ 「OGCメンバー| OGC(R)」Opengeospatial.org 2012年5月13日取得
  54. ^ フォンセカ、フレデリコ; シェス、アミット(2002)。「地理空間セマンティックWeb」(PDF)UCGISホワイトペーパー
  55. ^ フォンセカ、フレデリコ; Egenhofer、Max(1999)。「オントロジー主導の地理情報システム」。Proc。地理情報システムに関するACM国際シンポジウム:14–19。CiteSeerX10.1.1.99.5206_ 
  56. ^ ペリー、マシュー; Hakimpour、Farshad; シェス、アミット(2006)。「テーマ、空間、時間の分析:オントロジーベースのアプローチ」(PDF)Proc。地理情報システムに関するACM国際シンポジウム:147–154。
  57. ^ 「OrdnanceSurveyOntologies」2007年5月21日にオリジナルからアーカイブされました。
  58. ^ 「地球および環境用語のためのセマンティックWeb」2007年5月29日にオリジナルからアーカイブされました。
  59. ^ 「W3C地理空間インキュベーターグループ」
  60. ^ 「地理空間セマンティクスに関する国際会議」
  61. ^ 「TerraCognita2006-地理空間セマンティックWebへの方向性」2007年5月18日にオリジナルからアーカイブされました。
  62. ^ Haque、Akhlaque(2001年5月1日)。「GIS、公共サービス、および民主的ガバナンスの問題」。行政レビュー61(3):259–265。土井10.1111 /0033-3352.00028ISSN1540-6210_ 
  63. ^ Haque、Akhlaque(2003)。「情報技術、GIS、民主的価値:公共サービスにおけるIT専門家への倫理的影響」。倫理および情報技術5:39–48。土井10.1023 / A:1024986003350S2CID44035634_ 
  64. ^ モンモニアー、マーク(2005)。「地図で嘘をつく」統計科学20(3):215–222。土井10.1214 / 088342305000000241JSTOR20061176_ 
  65. ^ モンモニア、マーク(1991)。マップで嘘をつく方法イリノイ州シカゴ:シカゴ大学出版局。ISBN 978-0226534213
  66. ^ Haque、Akhlaque(2015)。監視、透明性、民主主義:情報化時代の行政アラバマ州タスカルーサ:アラバマ大学出版局。pp。70–73。ISBN 978-0817318772
  67. ^ シントン、ダイアナスチュアート; ルンド、ジェニファーJ.、編 (2007)。場所を理解する:GISとカリキュラム全体のマッピングカリフォルニア州レッドランズ:ESRIPressISBN 9781589481497OCLC70866933 _
  68. ^ ミルソン、アンドリューJ。; デミルチ、アリ; Kerski、Joseph J.、eds。(2012)。中等学校におけるGISを使用した教育と学習に関する国際的な視点(投稿原稿)。ドルドレヒト; ニューヨーク:Springer-Verlag土井10.1007 / 978-94-007-2120-3ISBN 9789400721197OCLC733249695 _
  69. ^ ジェケル、トーマス; サンチェス、エリック; グリル、インガ; ジュノー-シオン、キャロライン; リヨン、ジョン、編 (2014)。geomediaによる学習と教育ニューカッスルアポンタイン:ケンブリッジスカラーズパブリッシング。ISBN 9781443862134OCLC885014629 _
  70. ^ ソラリ、オスヴァルド・ムニズ; デミルチ、アリ; Schee、Joop van der、eds。(2015)。変化する世界における地理空間技術と地理教育:地理空間の実践と学んだ教訓地理的および環境科学の進歩。東京都; ニューヨーク:Springer-Verlag土井10.1007 / 978-4-431-55519-3ISBN 9784431555186OCLC900306594 _ S2CID130174652 _
  71. ^ a b Nieto Barbero、Gustavo(2016)。AnálisisdelaprácticaeducativaconSIGenlaenseñanzadelaGeografíadelaeducaciónsecundaria:un estudio de casoenBaden-Württemberg、Alemania(Ph.D.thesis)。バルセロナ:バルセロナ大学hdl10803/400097
  72. ^ ab 「地方自治体における戦略的GIS計画と管理CRCプレス2017年10月25日取得
  73. ^ 「ホーム-SafeCity」SafeCity 2017年10月25日取得
  74. ^ 「地方自治体のためのGIS |オープンガバメント」www.esri.com 2017年10月25日取得
  75. ^ パーカー、CJ; 5月、A。; ミッチェル、V。; バロウズ、A。(2013)。「包括的サービス設計のための自発的な情報の取得:潜在的な利点と課題」デザインジャーナル(投稿原稿)。16(2):197–218。土井10.2752 / 175630613x13584367984947S2CID110716823_ 

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