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Utilities for Fundamental Geospatial Data
R Dockerfile
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R Fix roxygen version to 6.1.1 Oct 8, 2019
data-raw 👻 Add dummy files Dec 2, 2018
inst/extdata
man Fix roxygen version to 6.1.1 Oct 8, 2019
pkgdown/favicon Update README Oct 5, 2019
tests Use inst/ example files Oct 8, 2019
.Rbuildignore Fix CRAN comment Oct 8, 2019
.gitignore Tweaked Aug 16, 2019
.lintr Set up lintr Jan 5, 2019
.travis.yml Fix travis.yml parse error Oct 5, 2019
DESCRIPTION Increment version number Oct 11, 2019
Dockerfile Fix roxygen version to 6.1.1 Oct 8, 2019
LICENSE Tweaked Oct 5, 2019
LICENSE.md Tweaked Oct 5, 2019
NAMESPACE Use inst/ example files Oct 8, 2019
NEWS.md Increment version number Oct 11, 2019
README.Rmd Update README Oct 5, 2019
README.md Update README Oct 5, 2019
_pkgdown.yml Update README Oct 5, 2019
codecov.yml Use usethis::use_tidy_ci() Jan 5, 2019
cran-comments.md Fix CRAN comment [skip ci] Oct 9, 2019
docker-compose.yml Setup GitHub PAT Dec 28, 2018
fgdr.Rproj Renamed project Dec 1, 2018

README.md

fgdr

(Sorry, English version of README is not availavle for now.)

CRAN_Status_Badge CRAN RStudio mirror downloads minimal R version

Travis build status Codecov test coverage

このパッケージは、国土地理院 基盤地図情報 (FGD: Fundermental Geographic Data https://fgd.gsi.go.jp/download/menu.php) からダウンロードしたデータ(バージョン4.1に対応)をR上で扱うためにデータの変換を行う関数を提供します。

Installation

パッケージのインストールは、CRANから行います。

install.packages("fgdr")

開発版を利用する場合はGitHub経由でインストールします。

install.packages("remotes")
remotes::install_github("uribo/fgdr")

Example

fgdrパッケージを使った、基盤地図情報データの読み込み方法を紹介します。

なお、fgdrパッケージでは、基盤地図情報のデータをダウンロードする関数は用意していません。読み込むデータは各自でダウンロードしてください。また、読み込んだデータの扱いについても基盤地図情報ダウンロードサービスの利用規約に従ってください。

このパッケージには、基盤地図情報データダウロードサービスが提供している

  • 基本項目
  • 数値標高モデル (5m, 10mメッシュ)

について、データフレーム、Rの地理空間データを扱うためのクラスであるsfまたはraster (stars)として返却する関数が備わっています。

library(fgdr)
library(raster)
#> Loading required package: sp
library(sf)
#> Linking to GEOS 3.7.2, GDAL 2.4.2, PROJ 6.2.0

基本項目

基本項目のデータはread_fgd()で読み込みます。この関数は対象のファイルの種類に応じて、自動的に地物の種類を判別して返却します。例えば、行政区画代表点 (AdmPt) では下記のようにポイントデータです。

read_fgd("FG-GML-523346-AdmPt-20180701-0001.xml")
#> Simple feature collection with 4 features and 8 fields
#> geometry type:  POINT
#> dimension:      XY
#> bbox:           xmin: 133.783470941 ymin: 35.006967583 xmax: 133.873561494 ymax: 35.06012957
#> epsg (SRID):    6668
#> proj4string:    +proj=longlat +ellps=GRS80 +no_defs
#> # A tibble: 4 x 9
#>   gml_id type  name  adm_code life_span_from development_date org_gi_level
#>   <chr>  <chr> <chr> <chr>    <date>         <date>                  <int>
#> 1 K6_48… 郡市・東… 真庭市… 33214    2015-05-25     2018-07-03              25000
#> 2 K6_48… 町村・指… 美咲町… 33666    2015-05-25     2018-07-03              25000
#> 3 K6_48… 郡市・東… 津山市… 33203    2015-05-25     2018-07-03              25000
#> 4 K6_48… 郡市・東… 津山市… 33203    2015-05-25     2018-07-03              25000
#> # … with 2 more variables: visibility <chr>, geometry <POINT [°]>

水域 (WL) はライン、行政区画 (AdmArea) はポリゴンデータになります。

read_fgd("FG-GML-523346-AdmArea-20180701-0001.xml")
#> Simple feature collection with 4 features and 8 fields
#> geometry type:  POLYGON
#> dimension:      XY
#> bbox:           xmin: 133.75 ymin: 35 xmax: 133.875 ymax: 35.083333333
#> epsg (SRID):    6668
#> proj4string:    +proj=longlat +ellps=GRS80 +no_defs
#> # A tibble: 4 x 9
#>   gml_id type  name  adm_code life_span_from development_date org_gi_level
#>   <chr>  <chr> <chr> <chr>    <date>         <date>                  <int>
#> 1 K4_52… 町村・指… 美咲町… 33666    2018-07-02     2018-07-03              25000
#> 2 K4_52… 郡市・東… 真庭市… 33214    2018-07-02     2018-07-03              25000
#> 3 K4_52… 郡市・東… 津山市… 33203    2018-07-02     2018-07-03              25000
#> 4 K4_52… 郡市・東… 津山市… 33203    2018-07-02     2018-07-03              25000
#> # … with 2 more variables: visibility <chr>, geometry <POLYGON [°]>

数値標高モデル

標高のメッシュデータである数値標高モデル(DEM) のデータはデータフレームまたはrasterとして読み込みます。対象のファイルが保存されているパスおよび数値標高データの種類を指定したread_fgd_dem()実行します。

5mメッシュ

read_fgd_dem("FG-GML-5135-63-00-DEM5A-20161001.xml", 
             resolution = 5)
#> # A tibble: 33,750 x 2
#>    type       value
#>    <chr>      <dbl>
#>  1 データなし    NA
#>  2 データなし    NA
#>  3 データなし    NA
#>  4 データなし    NA
#>  5 データなし    NA
#>  6 データなし    NA
#>  7 データなし    NA
#>  8 データなし    NA
#>  9 データなし    NA
#> 10 データなし    NA
#> # … with 33,740 more rows

デフォルトでは返り値のオブジェクトがデータフレームですが、これは引数return_class =によりrasterを選ぶことも可能です。rasterとして読み込み、可視化する例を示します。

r <- 
  read_fgd_dem("FG-GML-5135-63-00-DEM5A-20161001.xml", 
             resolution = 5,
             return_class = "raster")
par(family = "IPAexGothic")
plot(r)
title(main = "数値標高モデル (5mメッシュ): 51356300",
      sub = "「基盤地図情報 数値標高モデル 5mメッシュ」(国土地理院)(https://fgd.gsi.go.jp/download/menu.php)\nをもとに瓜生真也(@uribo)が作成",
      cex.main = 1,
      cex.sub = 0.45,
      adj = 1)

10mメッシュ

同様に10mメッシュのデータを読み込むにはresolution =を10に変更してください。

read_fgd_dem("FG-GML-5440-10-dem10b-20161001.xml", 
             resolution = 10,
             return_class = "raster")
#> class      : RasterLayer 
#> dimensions : 750, 1125, 843750  (nrow, ncol, ncell)
#> resolution : 0.000111111111111, 0.0001111111112  (x, y)
#> extent     : 140, 140.125, 36.0833333333, 36.1666666667  (xmin, xmax, ymin, ymax)
#> crs        : +proj=longlat +ellps=GRS80 +no_defs 
#> source     : memory
#> names      : layer 
#> values     : 5, 316  (min, max)

ライセンス

MIT

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