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地形図の画像を簡単に保存:無料アプリMap25000の紹介

電子国土とウォッちずで利用できる地形図は、報告書に画像を張り込んで使うことが多いと思います。その場合、ウォッちずの画面をハードコピーしたり、カシミール3Dを使って、画像にしますが、それなりに手間がかかるのが現状です。そこで、簡単に、と言うよりも、それしかできない無料アプリを作成しましたので、是非ご利用ください。

インストールはここ(リンク)から、本当に簡単にできます。
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ピクセル座標とは:グーグルマップのしくみを探る(2)

前回は、緯度経度で表された地球上の位置をどのように、ディスプレイ上のピクセル座標に対応させるかを探ってみました。
しかし、ピクセルとは四角の要素であり、点ではありません。それを、緯度経度で表された点とどのように対応させればよいのでしょうか。

すぐ、思いつくのはピクセル(要素)の中心に対応させる方法ですが、実はそうすると地図画像を扱う上ではともても不便になります。今回はどのようにピクセル座標を定義したらスムーズに対応させられるかを探ってみます。
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世界は1枚の画像から : グーグルマップのしくみを探る(1)

グーグルマップは知的好奇心を満たしてくれる最高の対象です。
調べてゆくとおもしろいことが分かりそうです。
基本的なことから少しずつその仕組みを探ってゆきたいと思います。簡単なgoogle maps APIモドキの作成までを目標とします。なお、検証にはGoogle Maps JavaScript API V3 を使います(APIキーが不要なのでとても使いやすいです)。

グーグルマップは画像の地図(ラスターマップ)ですので、地球上の実際の位置と地図画像の位置を対応付ける必要があります。例えば、北緯35度、東経140度を中心にした地図を表示したい場合、その位置が画像のどこに対応するのかを一意的に求めなければなりません。
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ランダムに散布する標高点の補間(シェパード法)

xy平面上でランダムに散布しているデータを用いて、任意の点のz座標値を推定したい場合、
様々な方法があると思いますが、なるべく簡単にサクサクと値をだしてくれる方法をご紹介します。

近ければ近いほど関係は密接である

という分かりやすい考え方に基づいたシェパード法(Shepard’s Method)と呼ばれる方法です。
データに距離に応じた重みを掛けて値を推定します。
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