Rmapを使った地図表示

Rmapを使った地図表示

　RmapはR言語で地図表示をおこなうパッケージで、CRANの外部のプロジェクトで開発が行われている Rmap というパッケージを使い方を説明していきます*1。ここでは以下のサイトで試験的に公開されているRmapのWindowsバイナリ*2を使用します。

　　http://spatial.nhh.no/R/Devel/

　Rmapは多数の地図フォーマットをサポートし*3、地図投影変換もサポートしています。

　ここでは、日本でも普及しているESRI シェープファイル*4を使った例を説明していくことにします*5。

Windows でのインストール†

　バイナリ版は zipファイルをインストールして、shapelib.dll と proj.dll との２つのファイルをhttp://spatial.nhh.no/R/Devel/ より入手して、R のインストールされたディレクトリのbinディレクトリに入れる。

パッケージのロード†

　Rmapインストール後、パッケージをロードします。

library(rmap)

シェープファイルの所在†

• 世界
  • [[DataServer: Free maps and GIS data :http://www.diva-gis.org/data/DataServer.htm]]　世界各国
  • Shapefiles for Epi Info　各国の行政界

• アメリカ
  • アメリカ地質調査所のナショナルアトラス（国勢地図帳）のデータセット
  • ESRI - Geography Network

• 日本
  • 統計GISプラザ 　シェープファイル形式の町丁字界とCSV形式の人口・世帯データ・事業所データ(無償)。
  • 地球地図日本　行政界・水系・鉄道・道路・空港・人口集中地区　地名等は英語

変換ツール†

数値地図データ変換ツール（試用版)†

50mメッシュ標高・250mメッシュ標高・1kmメッシュ標高／平均標高・ 10,000総合・25,000行政界・海岸線をシェープファイルに変換

　http://www.esrij.com/products/smap/index.shtml

数値地図2500変換ツール(sdf2ogr)†

国土地理院::数値地図(空間データ基盤)の閲覧（試験公開）*6より無償でまたは日本地図センターや書店で有償で入手可能な数値地図2500を MapInfo の tab ファイルに変換。シェープファイルへの変換についても記述がある。

sdf2ogr

属性データ†

　GISで利用可能なRパッケージ内データ

シェープファイルのロード†

　シェープファイルの読み込みは以下のようになります。

 mySF <- shapefile("シェープファイル名(例：columbus.shp")

　ここでは、例として以下のサイトより無償で入手できる日本の行政界のシェープファイルを使用することにします。

　　http://www.esrij.com/gis_data/japanshp/japanshp.html

　上のサイトより、ファイルをダウンロード・解凍後、以下のようにして、Rに読み込ます。

 jpn <- shapefile("ダウンロード先/japan_jdg.shp")

　シェープファイル読み込み時に以下のようなメッセージが出力されます。

Warning message: 
Invalid names in DBF file, new names are:
P_NUM is now P.NUM
H_NUM is now H.NUM 
in: dbfproxy(dbf) 

　上で、DBaseのフィールドのうち、フィールド名に"_"を含んでいるものは、Rの命名規則に従って、"_"が"."に変更されます。

地図の表示†

　表示の方法は以下のとおりです。

 plot(jpn)

　以下の図１に表示の例を示します。

　単一色で塗りつぶすには、以下のように（赤色）します。

 plot(jpn, f="red")

　以下の図２に表示の例を示します。

エクステント†

bnd<-defaultextent(jpn)
xmin<-bnd[1,1]
ymin<-bnd[1,2]
xmax<-bnd[2,1]
ymax<-bnd[2,2]

属性の表示†

属性のフィールドの表示は以下のようにします。

names(jpn)

　上のコマンドの実行結果は以下のとおりです。

[1] "PREF"  "CITY1" "CITY2" "TOWN1" "TOWN2" "JCODE" "P.NUM" "H.NUM" "FLAG1"
[10] "FLAG2"

　属性情報を一覧表示するには、以下のようにします。

as.data.frame(jpn)

　属性情報の一覧表示は以下のようになります*7。

     PREF      CITY1 CITY2  TOWN1          TOWN2 JCODE P.NUM H.NUM FLAG1 FLAG2
1  北海道     稚内市              稚内市　　　　  1214 45754 17638     1     0
2  北海道     礼文町       礼文郡 礼文町　　　　  1517  4375  1707     1     0
3  北海道     豊富町       天塩郡 豊富町　　　　  1516  5504  1915     1     0
4  北海道 利尻富士町       利尻郡 利尻富士町　　  1519  4398  1526     1     0
5  北海道     利尻町       利尻郡 利尻町　　　　  1518  4104  1403     1     0
6  北海道     幌延町       天塩郡 幌延町　　　　  1488  3095  1141     1     0
7  北海道     枝幸町       枝幸郡 枝幸町　　　　  1514  8428  3021     1     0
8  北海道   中頓別町       枝幸郡 中頓別町　　　  1513  2754   997     1     0
9  北海道     歌登町       枝幸郡 歌登町　　　　  1515  2716  1076     1     0
10 北海道     天塩町       天塩郡 天塩町　　　　  1487  4931  1910     1     0

　都道府県名のフィールド PREF を使って、北海道だけを抽出するには以下のようにします。

hokkaido<-jpn[jpn$PREF == "北海道"]

　表示は図３のようになります。

　南関東のみを扱いたければ次のようになります。

 minamiKanto<-jpn[jpn$PREF == "埼玉県" | jpn$PREF == "千葉県" | jpn$PREF == "東京都"  | jpn$PREF == "神奈川県" ]

　表示は図４のようになります。

DBase のみのロード†

db <- dbfproxy("("ダウンロード先/japan_jdg.dbf")

　属性値の地理扱いは前の節を参照のこと

Excelなどの他の属性データと地図の関係付け†

match 関数を利用

地図投影変換の方法†

　Rmap は100以上の地図投影法をサポートしています。 　上の日本の行政界の地図は、座標は緯度経度で、測地系はJGD2000データム（測量成果2000）、回転体楕円体はGRS80です。

　日本全図を表現するのに使用されている正距円錐図法（２標準緯線、中心経度：東経135度、中心緯度：北緯35度、第１標準緯線：北緯46度、第２標準緯線：北緯20度、距離の単位：メートル）で、行政界図を表示するには以下のようにします。

plot(jpn,proj="+proj=eqdc +ellps=GRS80 +units=m +lat_0=35 +lat_1=46 +lat_2=20 +lon_0=135")

　投影変換結果をオブジェクトにするには

　現状では投影変換の出力をシェープファイルなどの外部形式には変換できません*8。　

　上の"proj"のパラメータの指定は以下のとおりです*9。

• proj=地図投影法

• ellps=回転楕円体

• units=距離の単位

• lon_0=中心経度

• lat_0=中心緯度

• lat_1=第１標準緯線

• lat_2=第２標準緯線

　表示は図５のようになります。

拡大表示†

splancs の zoom 関数を利用して、表示したい領域の対角線上にある任意の２点を指定後、plotを使わず地図を再描画

コロプレス図（色分け主題図）の表示方法*10†

　コロプレス図で連続量を扱う場合、以下の表示方法があります。ここでは、人口数データ（P.NUM）を使って説明していきます。

ユーザ定義の階級区分†

hokkaidoPop <- hokkaido$P.NUM
classes <- c(5000,10000,50000,100000,500000,1000000)
breaks <- length(classes) + 1
classNo <- hokkaidoPop < classes[1]
for(i in 1:(breaks - 1))
  classNo <- classNo + (hokkaidoPop >= classes[i] & hokkaidoPop < classes[i + 1]) * i

classNo <- classNo + (hokkaidoPop >= max(classes)) * breaks
plot(hokkaido, f=gray(1 - classNo/breaks)) #地図を描く
lines(hokkaido, col="red") #アウトラインを描く

等間隔†

rangePop <- range(hokkaido$P.NUM)
breaks<-6 # 階級数
classNo <- trunc((hokkaido$P.NUM -rangePop[1])/(diff(rangePop)/breaks))
classNo[classNo == breaks] <- breaks - 1
hist(classNo)
plot(hokkaido,f=gray(1 - classNo/breaks)) #地図を描く
lines(hokkaido, col="red") #アウトラインを描く

等サイズ†

breaks<-6  # 階級数
classNo <- trunc(rank(hokkaido$P.NUM)/(dim(hokkaido)[1] / breaks))
classNo[classNo == breaks] <- breaks - 1
hist(classNo)
plot(hokkaido,f=gray(1 - classNo/breaks)) #地図を描く
lines(hokkaido, col="red") #アウトラインを描く

標準化†

sd <- 1
pal <- cm.colors(8 / sd)
classNo <- trunc(scale(hokkaido$P.NUM) + 4 / sd) + 1
classNo[classNo <= 0] <- 1
classNo[classNo > (8 / sd)] <- (8 / sd)
hist(classNo)
plot(hokkaido,f=pal[classNo]) #地図を描く
lines(hokkaido, col="red") #アウトラインを描く

自然階級分類(Jenk's Natural Break)†

空間的コンテクストを考慮した階級区分†

未分類†

rangePop=range(hokkaido$P.NUM)
plot(hokkaido,f=gray(1 - (hokkaido$P.NUM - rangePop[1])/diff(rangePop))) #地図を描く
lines(hokkaido, col="red") #アウトラインを描く

凡例表示†

legend関数†

layout関数†

階級分類の評価†

　階級内の差が小さく、階級間の差を大きくする。 　評価関数

二変量のコロプレス図†

ドットマップ†

library(splancs) #splancs パッケージのロード

saitama<-jpn[jpn$PREF == "埼玉県"]

saitama.coords <- polycoords(saitama) #座標取得
np<-length(saitama.coords) #ポリゴンの数

plot(saitama, col="red")

for(i in 1:np)
   points(csr(saitama.coords[[i]],as.integer(saitama$P_NUM/1000)),
          pch=19,cex=0.1)

テキストラベルの表示†

　属性のラベル表示は以下のようにおこないます（ポリゴンの重心に表示する場合）。

　まず、ポリゴンの重心を求める関数(Rmapの作者 Barry Rowlingson 氏に提供していただきました)を定義します。

centroid <- function(poly) {
 np<-dim(poly)[1]
 poly<-rbind(poly,poly[1,])
# Initialize variables
 area <- 0.0
 xbara <- 0.0
 ybara <- 0.0
 for(i in  1:np){
  area <- area - ( (poly[i+1,2]-poly[i,2])*(poly[i+1,1]+poly[i,1]))/2.
  xbara <- xbara - ( ( (poly[i+1,2]-poly[i,2])/8.)*
                     ((poly[i+1,1]+poly[i,1])**2 + ((poly[i+1,1]-poly[i,1])**2)/3.))
  ybara <- ybara + ( ( (poly[i+1,1]-poly[i,1])/8.)*
                     ( (poly[i+1,2]+poly[i,2])**2 + ( (poly[i+1,2]-poly[i,2])**2)/3.))
 }
 c( xbara/area, ybara/area)
}

　次にテキスト・ラベルを表示します。都市名を表示するので、Windows版日本語グラフパッチを使用しました。

hokkaidocity <- hokkaido[hokkaido$JCODE < 1300] #市のみ選択
citycoords <- polycoords(hokkaidocity)          #各ポリゴンの座標を抽出
xy<-sapply(citycoords, centroid)                #各ポリゴンの重心計算
plot(hokkaido, col="grey")                      #行政界はグレーで表示
text(xy[1,],xy[2,], labels=hokkaidocity$CITY1, col="red", cex=0.7) #都市名の表示

　テキスト・ラベルの周囲を矩形で囲むには legend を使用します。

for(i in 1:length(hokkaidocity$CITY1)) 
   legend(xy[1,i],xy[2,i], legend=hokkaidocity$CITY1[i], bg="yellow",cex=0.7) 

円ドット図†

coords <- polycoords(hokkaido)
xy<-sapply(coords, centroid)
plot(hokkaido, col="grey")
points(xy[1,],xy[2,], col="blue",cex=2*(hokkaido$P.NUM/max(hokkaido$P.NUM)),pch=19) #円ドット図表示

円の大きさを決めるのに対数を利用する

等値線図作成†

等間隔†

• contour 表示
• countourLines 座標値を返す

不等間隔†

• akima の intrerp で補間して、contour

• TIN(ドロネイ)を使ったコンター

フローデータ†

ポリゴンのオーバーレイ解析†

　gpclib を使用

Union（ポリゴンの合成）†

library(gpclib)
osaka<-jpn[jpn$PREF == "大阪府"]
plot(osaka)

osaka.coords <- polycoords(osaka) #座標取得
np<-length(osaka.coords) #ポリゴンの数

#gpclib の座標形式に変換
osaka.union = as(osaka.coords[[1]],"gpc.poly") #gpclib のオブジェクトに変換

for(i in 2:np){
  poly <- as(osaka.coords[[i]],"gpc.poly") #gpclib のオブジェクトに変換
  osaka.union<-union( osaka.union, poly) #Union
}

plot(osaka.union)

Dissolve（任意の属性値ごとにポリゴンをグルーピングして各グループ内のポリゴンを合成）†

osaka.hist <- table(as.integer(osaka$JCODE/100)) #大阪市(行政区),大阪市以外の市,郡部

osaka.dissolve <- NULL

for(i in 1:length(osaka.hist)){
  coords <- polycoords(osaka[as.integer(osaka$JCODE/100) == as.integer(names(osaka.hist)[i])]) #座標取得
  np<-length(coords) #ポリゴンの数

  osaka.part = as(coords[[1]],"gpc.poly") #gpclib のオブジェクトに変換

  for(j in 2:np){
    poly <- as(coords[[j]],"gpc.poly") #gpclib のオブジェクトに変換
    osaka.part<-union( osaka.part, poly) #Union
  }

  if(i == 1)
    osaka.dissolve <- osaka.part
  else
    osaka.dissolve <- append.poly(osaka.dissolve,osaka.part) #ポリゴンの append
}

plot(osaka.dissolve)

ポリゴンクリッピング†

　上記の union によって作成された大阪府のポリゴンより、任意の市のポリゴンをくり抜く

matsubara  <- as(polycoords(osaka[osaka$CITY1 == "松原市"])[[1]], "gpc.poly")
plot(setdiff(osaka.union, matsubara))

バッファー†

ポイントのバッファー†

ポイントの座標を中心にして任意の半径の円を描画
作成された各円をユニオン

カルトグラム†

非連続型面カルトグラム†

columbus<-shapefile("columbus.shp") # シェープファイルの読み込み

#
# 等サイズのコロプレス図
#
breaks<-6  # 階級数
classNo <- trunc(rank(columbus$CRIME)/(dim(columbus)[1] / breaks))
classNo[classNo == breaks] <- breaks - 1
plot(columbus,f=gray(1 - classNo/breaks)) #地図を描く
lines(columbus, col="red") #アウトラインを描く

#
# カルトグラム計算
#
coords<-polycoords(columbus) #ポリゴンの座標抽出 
densities<- sqrt(columbus$CRIME/columbus$AREA1) #密度(任意の属性値/ポリゴンの面積) 
maxDensity<-max(densities) #密度の最大値 
k <- 1/maxDensity
L<-k * densities 
centroidXY<-sapply(coords, centroid) #重心

for(i in 1:length(coords)){
  newX<-L[i] * (coords[[i]][,1] -  centroidXY[1,i]) + centroidXY[1,i] #新X座標
  newY<-L[i] * (coords[[i]][,2] -  centroidXY[2,i]) + centroidXY[2,i] #新Y座標 
  polygon(newX,newY,col="red") #ポリゴンの描画
}

maptools とのデータ交換†

　maptools の新版はシェープファイルの書き込みをサポートしているため、Rmap でオーバーレイ解析などをおこなったデータを　maptools へ送ることができれば、結果をシェープで保存できる。

ポイント†

ポリゴン†

地図表示の問題点†

• 道路データなどデータ量が多い場合、表示が遅くなる。

• やはり、R では日本語が一部しか表示されないこと。現状では、これが日本での普及の最大の障害の一つか？と書きましたが、Windows版日本語グラフパッチのおかげで障害が一つなくなりました。

Rmap 関連情報サイト†

• なかまさんのサイト

　Vine Linuxでのインストールと実行

　

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