交通情報学特論 第2回「地理情報システム(GIS)と時空間データベース 1」講師:伊藤昌毅

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August 31, 23

スライド概要

動画:
https://youtu.be/6XgivV9RlkE

2023年度に伊藤昌毅が東京大学で実施した講義「交通情報学特論」を一部を除いて一般公開します。

この講義は、情報技術との融合によって高度化が進んでいる交通関連技術について概観し、交通データ分析や交通シミュレーション、交通案内サービス構築に必要な技術を身に付けることを目的としています。交通工学や交通計画学など交通を支える技術や学問は、現代の情報技術と融合することで、リアルタイムに大量のデータを分析し、即応的に施策を実施する新しい形へと進化しはじめています。この講義では、交通データの収集、可視化、分析、社会システムへの応用について、最新の事例や研究成果を紹介するとともに、実際の交通データに触れながらプログラミングやデータ分析ツールの利用技術を学びます。交通を学ぶ学生だけでなく、交通に関わる社会人などにも有用であると考え、学生とのディスカッションなどを除き講義内容を広く公開します。

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伊藤昌毅 東京大学 大学院情報理工学系研究科 附属ソーシャルICT研究センター 准教授。ITによる交通の高度化を研究しています。標準的なバス情報フォーマット広め隊/日本バス情報協会

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関連スライド

各ページのテキスト
1.

東京大学 大学院情報理工学系研究科 創造情報学専攻 「交通情報学特論」 第2回 2023年4月19日 弥生キャンパス I-REF棟 Hilobby 地理情報システム(GIS)と時空間データベース 1 東京大学 大学院情報理工学系研究科 附属ソーシャルICT研究センター 創造情報学専攻兼担 伊藤昌毅

2.

• x

3.

感想・コメントありがとうございました

4.

GISとは • 地理空間情報の地理的な把握又は分析を可 能とするため、電磁的方式により記録され た地理空間情報を電子計算機を使用して電 子地図上で一体的に処理する情報システム – 地理空間情報活用基本法(平成19年法律第63号) 第2条 • 様々なデータを電子地図の上に層(レイ ヤ)ごとに分けて載せ、位置をキーにして 多くの情報を結びつけることで、相互の位 置関係の把握、データ検索と表示、データ 間の関連性の分析などが可能に https://www.mlit.go.jp/kokudoseisaku/kokudoseisaku_tk1_000041.html

5.

重ねれば見えることがある! • 基礎地図、人口、バス路線図

8.

オープンデータによる交通分析

10.

単に重ねるだけでなく、地理的な分析も… • 距離、面積の計測 • 重ね合わせ – 例: 文京区内のバス停の数など • 近傍(バッファリング) – 駅や線路500m以内の人口など • 分類・クラスタリング – 距離が近いものをまとめるなど • 最適地点 – 複数都市から等距離の地点を探すなど • 空間補完 – 限定的な空間データから全体を推定

11.

GISのデータ形式:ラスターとベクター • ラスターデータの構成要素 – グリッド状のデータ • 写真や地図画像 • 標高・人口など • リモートセンシングのデータ • ベクターデータの構成要素 https://www.esrij.com/gis-guide/gis-datamodel/raster-data/ – 地物(目に見えないものも含む)を座標と属性で表現 ・ポイント(点) ・ライン(線) ・ポリゴン(面) https://www.esrij.com/gis-guide/gis-datamodel/vector-data/

12.

GIS • デスクトップGIS – ArcGIS、MapInfo、QGISなどが有名 • Web GIS – ひなたGIS、RESAS – カスタム開発されたWeb GISが企業や自治体で多数開発・運用されている – Google Maps、地理院地図など地図サービスにもGIS的機能がある • GISフレームワーク・API – プログラムに組み込む部品として作られたGIS機能 – deck.gl 、Mapbox

13.

QGISとは • オープンソースのデスクトップ GIS – 2002年に初版公開 – Windows, macOS, Linuxなどで動作 • C++言語で開発され、商用GISに 匹敵する機能を備えており、プラ グインをサポート

14.

前回スライド 技術の民主化 (democratization)が進行中 • 技術の民主化 – ここでは大学、大企業、先進国などにいなくても、誰もがその技術を身に付け活 用できる状況 – 例: • 3Dプリンタによって安価に工業製品レベルのモノづくりが個人で可能に • 低廉なコンピュータによって発展途上国でも情報教育が可能に • 背景:インターネットによりノウハウ、情報交換が加速 – 個人が知識やノウハウをメディアに乗せ発信することに追い風 – 検索によって世界最先端の知識に容易にたどり着ける https://en.wikipedia.org/wiki/Democratization_of_technology

15.

オープンソースソフトウェア(OSS)で 交通の課題に取り組める時代 • GISなら – ArcGIS 対 QGIS • データベース(RDBMS)なら – Oracle Database 対 PostgreSQL • 交通シミュレーションなら – PTV Vissim 対 sumo 前回スライド

16.

前回スライド データにおいてもオープンデータが進行中 • 国の基礎データは多くが公開されている – 国勢調査、道路交通センサス • 交通データのオープン化も進行中 – 公共交通オープンデータ(路線バスなど) https://gtfs-data.jp https://www.e-stat.go.jp

17.

オープンを前提としたエコシステムの中で スキルを身に付ける必要性 前回スライド • 技術(ツール)もデータもオープン化され、世界の誰もが最先端の ものにアクセスできるように • オープンソースは誰でも開発に参加できるため、最先端の知見が集 まるように • オープンな技術を前提としたスキルは所属組織などに因らず持ち運 び可能 • 特定の立場でのみアクセスできるデータ、特殊なツールや一般的で ないデータ形式などはあるが、スキルの中心にはなりにくい

18.

オープンソースとは? • ソフトウェアのソースコードがインターネットで公開されており、 誰もがプログラムの中身を読んだり開発に参加できる仕組み – オンラインで開発者コミュニティが組織されていることも多い • ソフトウェアは誰でも無料で入手でき、商用目的の利用や販売など も可能。 – オープンソースの要件を満たしたライセンスに従うソフトウェアがオープンソース – 企業がオープンソース開発者を雇用したり開発者に寄付することで貢献も • 用語(だいたい一緒) – アプリ=アプリケーション=ソフト=ソフトウェア – プログラム=ソースコード=ソース=コード

19.

QGISの場合 • GitHubにソースコード公開 – 開発者同士のディスカッション、 プログラムの修正などがオンライ ンで行われている https://github.com/qgis/QGIS

20.

なぜ苦労して作った プログラムを無料で 公開する? • (私見)インター ネットという無限の 知識や情報が交換さ れるプラットフォー ムにおける個人とし ての最善手ではない か?

21.

交通を研究・分析・開発する際に用いるデータの例 • 基礎データ – 一般的な地図 – 自治体・市町村境界 – 統計・国勢調査データ • 道路 – 道路形状、名称、規格、規制など – 信号機・交差点 – 交通量・渋滞状況 • 公共交通 – – – – 駅・バス停・路線 種別・路線形状、ダイヤなど 運行状況・位置情報・混雑状況 利用状況・乗降駅/バス停 • タクシー、シェアリング – 車両の現在地・利用状況 – 利用実績・利用経路 • 利用者 – 現在の人口分布、混雑状況 – 移動需要 • 収支・コスト • 自作データ – 計画路線・計画ダイヤ – 分析のための情報

22.

基礎データ

23.

基礎データ: 地理院地図 • 国土地理院が提供する – × Web地図サービス – ○ タイル地図配信サービス

24.

タイルによる地図配信 • 正方形の地図データを敷き詰めることで地表面全体を表現 – 一枚一枚に固有のURLが振られるため、事前にデータを生成できキャッ シュが可能 – Google Mapsなどで使われた技術 • ズームレベル – 地球全体を正方形に展開したものが0 – 一つ進むごとに1/4分割。 • URL – https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/{t}/{z}/{x}/{y}.{ext} – ズームレベルや座標などを埋め込んだ規則的なURLによってデータを要求 https://maps.gsi.go.jp/development/siyou.html

25.

QGISへの地理院地図の取り込み設定 1/3 • XYZレイヤを追加

26.

QGISへの地理院地図の取り込み設定 2/3 • 名前、URLを入力

27.

QGISへの地理院地図の取り込み設定 3/3 • 地理院タイル一覧から選択して追加 • 淡色地図 – https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/pale/{z}/{x}/{y}.png • 写真 – https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/seamlessphoto/{z}/{x}/{y}.jpg

28.

地理院地図の利用 1/2 • 「ブラウザ」に示された地理院地図を 「レイヤ」にドラッグアンドドロップ するのが簡単

29.

地理院地図の利用 2/2 • レイヤに登録直後はなぜか 白紙のままになる • 地図を拡大するなどで表示 されるようになる

30.

国勢調査の人口データ • Qiitaに公表した記事の前半 部分までを参照 – ただし記事は2015年データに基 づく。現在は2020年データも公 開 https://qiita.com/niyalist/items/d70f471c259211aa1554

31.

地域メッシュ: 統計のための標準的な区切り方 • 緯度・経度に基づいて地域をほぼ同じ大きさの網の目(メッ シュ)に分け、コードを振ったもの – タイルとは別物・・・ – 日本の各種統計データは地域メッシュ単位で作られているので、地域分析などの 研究の際にも利用するとよい • メッシュコード – 緯度経度の座標などをもとに数字が割り当てられている – 日本国内にだけ通用する体系 https://www.stat.go.jp/data/mesh/m_tuite.html

32.

(1次メッシュ) (2次メッシュ) • x 緯度幅 5分 メッシュコード: 南西端の緯度経度から計算 北緯35度20分、東経139度 1.5倍し切り上げ 35.33*1.5=53 下二桁 5339 経度幅 7分30秒 メッシュコード: 一次メッシュコードに対して、8×8分割 した時の座標を付加

33.

(4次メッシュ) (3次メッシュ) 緯度幅 30秒 緯度幅 15秒 経度幅 45秒 経度幅 22.5秒 メッシュコード: 二次メッシュコードに対して、 10×10分割した時の座標を付加 メッシュコード: 三次メッシュコードに対して、位置に 応じて1〜4を付加

34.

(5次メッシュ) • x 更に125mメッシュ(8分の1地域メッシュ)、 100mメッシュなども利用されている 緯度幅 7.5秒 経度幅 11.25秒 メッシュコード: 500mメッシュコードに対して、位置 に応じて1〜4を付加

35.

総人口 250mメッシュコード

36.

250mメッシュ • メッシュコー ドをキーとし てCSVデータ と境界データ を紐付ける

37.

国土数値情報 • 国土交通省が整備している基礎的なGISデータ集

38.

国土数値情報 行政区域データ • 市区町村の境界を入手可能 • https://nlftp.mlit.go.jp/k sj/gml/datalist/KsjTmplt -N03-v3_1.html

39.

国土数値情報 鉄道データ

40.

QGIS基礎操作

41.

QGIS基礎操作 • 拡大・縮小・移動・レイヤのオンオフ • プロジェクトファイルの保存、読み込み • 座標参照系

42.

公共交通データ

43.

GTFSオープンデータ • 公共交通の静的データ(路線、バス停や駅、時刻表)などを格 納する世界標準のフォーマット • 世界の公共交通事業者において、GTFSに準拠したデータを公 開することが一般的 • 日本では路線バス業界が「標準的なバス情報フォーマット」と して採用し整備、公開が進む

44.

GTFS形式 • 世界で広く使われる形式 • 乗換案内に必要な情報(バス停・駅+路線+時刻表+運賃)をまとめて格納 したファイル形式 バス停/駅+路線 時刻 運賃 47

45.

GTFSデータにはCSV形式で以下の情報が格納 • • • • • • 事業者データ バス停データ 路線データ 時刻表データ 路線図(緯度経度)データ など 48

46.

GTFSデータ一覧 • 旭川高専 嶋田鉄兵氏が管 理するGTFSオープンデー タの一覧 • https://tshimada291.sa kura.ne.jp/transport/gtf s-list.html

47.

参考)GTFS-GOが欧米で話題に、運行頻度図が高評価 UKのスタートアップThe Data City社 CTOのTweetをきっかけに話題に GitHub上の評価☆が急上昇 SEPTA地域鉄道 (米国ペンシルバニア州) https://twitter.com/yfreemark/status/1565030476439494658 英国内の鉄道 287RT, 1619いいね https://twitter.com/thomasforth/status/1564683686330736646 FLiXBUS (ドイツ・欧州各国) https://twitter.com/BorisMericskay/status/1565301466243506177 オープンソースとオープンデータによる 公共交通EBPMエコシステムに貢献 50

48.

GTFS-GO • QGISプラグインとして 提供されているGTFS可 視化ツール • GTFSに基づいた路線図、 運行頻度図などを出力 が可能

50.

シェアモビリティデータ

51.

GBFS • シェアモビリティの国際標準 フォーマット – シェアサイクル、シェアキック ボードなどのポートデータが公開 されている • 日本では2022年よりドコモ バイクシェア、ハローサイク リングのデータが公開 https://www.odpt.org

52.

主なデータ項目: それぞれjsonファイルに収納 vehicle_types.json station_information.json, • 提供されている車両の種 station_status.json 類 • ポート情報 – 自転車、キックボードなどの 種類 – 動力の種類やバッテリ残量 – 緯度経度、現在の車両台数、 返却出来る台数など – 乗り捨て自由の場合は free_bike_statusとして車両 の緯度経度などを提供 station_regions.json • サービス提供エリア system_pricing_plans.json • 利用料金 • サービスの利用者向け情報提供が目的 • シェアリングサービスの現在の状況を表現 (過去の情報は残らない)

53.
[beta]
https://api-public.odpt.org/api/v4/gbfs/hellocycling/station_information.json
(大量のポート情報のひとつを抜粋)
{
"lat": 35.707252,
ポート名、緯度経度、住所
"lon": 139.777587,
"name": "新御徒町ステーション",
"address": "東京都台東区台東4丁目31-1",
"station_id": "17",
"rental_uris": {
"ios": "https://www.hellocycling.jp/app/port/detail/17?referrer=odpt",
"web": "https://www.hellocycling.jp/app/port/detail/17?referrer=odpt",
"android": "https://www.hellocycling.jp/app/port/detail/17?referrer=odpt"
},
"parking_hoop": false,
利用する際のURL
"parking_type": "street_parking",
"contact_phone": "+8105038218282",
"is_charging_station": false,
"vehicle_type_capacity": {
"num_bikes_now": 0,
"num_bikes_limit": 8,
"num_bikes_parkable": 8,
利用可能/返却可能な
"num_bikes_rentalable": 0
自転車の数
}
},

54.

GBFSフォーマットの詳細はこちら • VAL研究所 熊野氏による 解説記事 • https://qiita.com/kumati ra/items/f9229c21d9f0d b3b5ae3

55.

BGFS-NOW • GBFSデータを表示する QGISプラグイン

57.

道路データ

58.

道路交通センサス • 一般交通量調査と道路交 通起終点調査を実施し、 現在の道路の使われ方、 道路整備の現状等を把握 し、道路計画の策定や道 路の維持・修繕等に活用 • データの解釈には有償の デジタル道路地図 (DRM)データが必要 https://www.mlit.go.jp/road/census/h27/index.html

59.

https://www.mlit.go.jp/common/001187536.pdf

60.

JARTIC(日本道路交通情報センター)オープン データ • • • • • • 「交通規制情報」 一般道路の「断面交通量情報」 一般道路の「交差点制御情報」 それぞれ、2ヶ月遅れの最新データをWeb掲載 位置情報の取得には別途有償データが必要 https://www.jartic.or.jp/service/opendata/

61.

利用者データ

62.

大都市交通センサス • 国土交通省が5年毎に首都圏、中京圏、近畿圏の三大都市圏に おいて、鉄道・バス等の大量公共交通機関の利用実態を調査 • 最新データは令和3年度に実施 • 調査方法 – 第12回まで:駅において鉄道利用者に紙の調査票を配布し、郵送等にて回収した うえで拡大する手法にて調査を実施(サンプル調査(32万件) – 第13回: 鉄道ICカードの利用実績をもとに集計する手法(非接触かつ全数調査 (1915万件)等に変更 https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/transport/sosei_transport_tk_000007.html

63.

https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/transport/content/001596536.pdf

64.

パーソントリップ調査 • 都市における人の移動に着目し た調査 – 世帯や個人属性に関する情報と1日の 移動をセットで尋ね「どのような人が、 どのような目的で、どこから どこへ、 どのような時間帯に、どのような交通 手段で」移動しているかを把握 – 公共交通、自動車、自転車、徒歩と いった交通手段の乗り継ぎ状況を捉え る – 全国の都市圏でおよそ10年おきに実施 https://www.mlit.go.jp/toshi/tosiko/toshi_tosiko_tk_000031.html

65.

第6回(平成30年)東京都市圏パーソントリップ調査 • 一部の集計データはWebよ り取得可能

66.

国土数値情報 駅別乗降客数データ • 鉄道事業者からの情報提供に基 づき、駅ごとの乗降客数を提供 • https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/g ml/datalist/KsjTmplt-S12v3_0.html

67.

まとめと今後の予定

68.

講義予定 (全13回) • • • • • • • • • • • • • 1. 交通情報学入門 2. 地理情報システム(GIS)と時空間データベース 1 3. 地理情報システム(GIS)と時空間データベース 2 4. 交通データと計測 1: 基盤データ編 5. ゲスト講義1: 交通事業者とMaaS(藤垣洋平・小田急電鉄株式会社) 6. 交通データと計測 2: 動的データ編 7. 経路検索アルゴリズムと応用 8. 交通シミュレーションの技術と演習 1 9. ゲスト講義2: 交通ビッグデータ分析と活用の実務(太田恒平・株式会社トラフィックブレイン) 10. 交通シミュレーションの技術と演習 2 11. 高度化する交通サービス: ITS(Intelligent Transport Systems)・MaaS (Mobility as a Service) ・自動運転 12. データに基づいた交通政策の可能性 13. 交通情報学の未来(ディスカッション)

69.

地理情報システム(GIS)と時空間データベース 1 • 交通の理解、分析に地図は欠かせない • 空間情報を扱う手法を身に付ける – 可視化 • 伝えたい情報をどう表現するか – 空間的な演算処理 • 例えば2点の緯度経度から距離を計算できる? • QGIS演習 – オープンソースのGIS • 空間データの所在地 – 国勢調査、メッシュデータなど

70.

地理情報システム(GIS)と時空間データベース 2 • 空間情報の管理や分析のためのSQLを学ぶ – 大量のデータをファイルやExcelで管理、処理するのは非効率 – 手元のPCだけでなく、業務用DB、ビッグデータ処理などにも使える汎用スキル • SQL: リレーショナルデータベースを操作するためのプログラ ミング言語 – PostgreSQL, Oracle Database, MySQL, Google Cloud BigQuery などを操作 する言語 • PostgreSQL + PostGIS – オープンソースのRDBMS – 空間データの独特な処理が可能

71.

本日の課題 • 授業の感想、要望などをコメントしてください • LMSで提出 〜4月26日(水) 23:59まで

72.

次回までの準備 • PostgreSQL + PostGISのインストール • 資料をアップします