BioEoS::環境解析学研究室::
http://w.atwiki.jp/bioeos/
BioEoS::環境解析学研究室::
ja
2013-10-21T02:02:34+09:00
1382288554
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2013-10-9:旧津市の表示
https://w.atwiki.jp/bioeos/pages/147.html
*「地図で見る統計(統計GIS) - 政府統計の総合窓口」を利用する.
「データダウンロード」をクリックする。
#ref(1.png,,width=400)
「平成17年国勢調査(小地域)」
「男女別人口総数及び世帯総数」を選択する。
#ref(2.png,,width=400)
都道府県を「三重県」、市区町村を「津市」にし、検索する。
境界データの欄にある世界測地系緯度経度・Shape形式の「津市(202KB)」をクリックし,保存する
#ref(3.png,,width=400)
保存した、A002005212005DDSWC24201.zipを解凍する。
*旧津市の表示
QGIS上で保存した「h17ka24201.shp」をドラッグアンドドロップする.
#ref(4.png,,width=400)
「h17ka24201.shp」上で右クリックから「プロパティ」を表示する
「スタイル」を選択し,共通シンボルを「段階に分けられた」に変える.
カラムを今回は人口で色分けで行いたいため,「ZINKO」を選択する.
分類をクリックすると色分けを行うことが出来る
#ref(5.png,,width=400)
*マップ上にラベルの追加
プロパティ上の「ラベル」を選択する.
「ラベルを表示」にチェックをうつ.
人口でラベルを表示したいので「ラベルが含まれているフィールド」で「JINKO」を選択する.
ここではラベルのフォントや色,サイズなどの変更を行うこともできる.
#ref(6.png,,width=400)
OKを選択すると,マップ上にラベルが表示される.
#ref(7.png,,width=400)
2013-10-21T02:02:34+09:00
1382288554
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三重大学付属図書館編
https://w.atwiki.jp/bioeos/pages/146.html
*論文の探し方
**1. 三重大学付属図書館のページに行く
#ref(1.png,,width=800)
赤枠の部分:三重大学付属図書館に存在する論文
青枠の部分:三重大学付属図書館に存在しない論文
**2. 三重大学付属図書館に存在しない論文について
#ref(2.png,,width=800)
学籍番号とパスワードを入力してログインします。
#ref(3.png,,width=800)
依頼するを選択し、
印刷したい論文を検索してください。
詳細については各指導教員へ確認してください。
それ以外の検索方法についてはまた次回に説明します。
お疲れさまでした。
2013-10-18T14:54:44+09:00
1382075684
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2013-10-15:旧津市の表示2
https://w.atwiki.jp/bioeos/pages/145.html
*ベクターデータのGRASSへの取り込み
**1. 新しいマップセット
1-1 GRASSデータベース
データベースの選択
#ref(1.png,,width=400)
1-2 GRASSロケーション
「新しいロケーションを作成」を選択
名前を入力
1-3 投影法
「投影法」を選択
「JDG2000」を選択
#ref(2.png,,width=400)
1-4 デフォルトのGRASSリージョン
国名を「Japan」に設定
#ref(3.png,,width=400)
1-5 Mapset
マップセット名を入力
1-6 新しいマップセットを作成
内容を確認し、「Finish」をクリック
**2. GRASSツールの設定
2-1 GRASSツール
GRASSツールを開き、「shell」をクリックするとコマンドプロンプトが開く
#ref(4.png,,width=400)
#ref(5.png,,width=400)
2-2 コマンドプロンプト
カレントディレクトリを前回保存した旧津市のデータに合わせ、コマンド
>v.in.ogr -o dsn=. la=h17ka24201 out=old_tsu
を入力するとGRASSベクタレイヤとして使えるようになる
*h17ka24201はファイル名
#ref(6.png,,width=400)
2-3 GRASSベクタレイヤを追加をクリック
作成した地図名を選択すると地図が表示される
#ref(7.png,,width=400)
**3. GRASSベクタレイヤの使用例
3-1 地図の不要な部分を削除する
選択した部分(エリア番号20)を削除する場合
#ref(8.png,,width=400)
3-2 コマンドプロンプトを操作
コマンド
v.extract -r in=tsu_old out=tsu_old
2013-10-15T20:32:56+09:00
1381836776
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2013-8-9:tifファイルの表示・編集
https://w.atwiki.jp/bioeos/pages/144.html
*tif変換の方法
使用するのは配布されたrastertoolのフォルダ
#ref(ファイル.png,,width=500)
この中の土地利用細分メッシュラスタ変換を選択し,tif変換したいフォルダを選択し,OKを押す.
#ref(tif変換.png,,width=500)
世界測地系のデータですか?には,「はい」
データには無い場所は海水域にしますか?には,「いいえ」を選択
#ref(世界ですか.png,,width=200)
#ref(海水域しますか.png,,width=500)
しばらくすると先ほど選択したフォルダの中にtif変換されたデータがある.
#ref(tif変換完成.png,,width=500)
*tif変換したデータをQGIS上で表示する
作成したtifのファイルをQGIS上に表示すると暗くなっていて何が表示されているか分からない.
なので色付けを行う.
色を付けたいデータを選択し,右クリックを押しプロパティを選択する.
#ref(色付け.png,,width=500)
スタイルを選択し,カラーマップの部分を原色に変換する.
#ref(色付け2.png,,width=500)
その後OKを押すと,色がついたマップが表示される.
#ref(色付け3.png,,width=500)
*データの結合
2つのデータを1つのデータに結合する方法を紹介する
まず,QGIS上に結合したいファイルを表示する
その後,ラスタ→その他→結合を選択する
#ref(結合手順.png,,width=500)
「ファイルの代わりに入力ディレクトリを選択して下さい」にチェックを入れる.
入力ディレクトリに「選択」から統合したいデータを選択.
出力ファイルに「選択」から出力先とファイル名を入力する.
「終了時にキャンパスにロードします」にもチェックを入れ,OKを押す.
#ref(結合前.png,,width=500)
すると,結合されたデータが表示される.
#ref(結合後.png,,width=500)
*ポリゴン化
ラスタ→変換→ポリゴン化を選択する
#ref(ポリ
2013-10-30T12:05:46+09:00
1383102346
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2013-6-10:QGIS上へのshapeファイルの表示
https://w.atwiki.jp/bioeos/pages/143.html
*Q-GISによるデータ表示の方法
**データのダウンロード
政府の統計窓口のページでは、GISで使えるデータが無料で手に入ります。
ここでは、その入手方法を津市の国勢調査のデータを例にしてご紹介します。
+ 検索エンジンで統計 GISで検索する。
+ 「地図で見る統計(統計GIS) - 政府統計の総合窓口」が上位に出て来るので、それをクリックする。
+ 「データダウンロード」をクリックする。
+ Step1の「平成22年国勢調査(小地域)」
+ Step2で「男女別人口総数及び世帯総数」を選択する。
+ Step3の都道府県を「三重県」、市区町村を「津市」にし、検索する。
+ Step4の部分の境界データの欄にある世界測地系緯度経度・Shape形式の「津市(202KB)」をクリックする。なお、GISに用いるデータは、特に事情のない限り世界測地系緯度経度座標系を使用することをお薦めします。
+ データのダウンロードをする前に、コンピュータのCドライブに新しいフォルダを作り、新しいフォルダの名前をGISとする。
+ GIS2のフォルダの中にDATAという名前のフォルダを作る。
+ DATAの中に7でクリックしたデータを保存する。
+ 保存した、A002005212005DDSWC24201.zipを解凍する。
**ダウンロードしたデータをQGISで表示する
ダウンロードしたフォルダの中を見ると、拡張子がshp, shx, dbfのファイルがあるのが分かります。この3種類無いとQGISで絵を描くことはできません。この三つの拡張子のファイルは、それぞれ次のことを表しています。
shp:形状を描くためのファイル
shx:インデックス。どういう線をどういう順番で描くかの情報がある。
dbf:属性情報が掲載されている。
これから、これらのファイルで表された情報をQGISで表示していきます。
+ QGISを起動する。
+ ベクタレイヤの追加&ref(2.png)のアイコンまたは上方のメニューの「レイヤ」の中にある「ベクタレイヤの追加」&ref(1.png)をクリックする。
+ ソースタイプは特に変更する必要はない。エンコーディングもSystemで変更しない。
+ 変換元データの「ブラウズ」をクリックし、先
2013-06-10T14:20:28+09:00
1370841628
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2013-6-10:ページの作り方
https://w.atwiki.jp/bioeos/pages/142.html
*wikiのページの作り方
**イントロダクション
このwikiは誰が見ても理解できるように丁寧に解説してあるページを作る事を目標にします
**wikiの編集モードへの入り方
ページの上の黒いバーの編集の中の「ページ編集」をクリック
#ref(1a.png,,width=500)
**画像のアップロード
ページの上の黒いバーの編集の中の「このページにファイルをアップロード」をクリック
#ref(2.png,,width=500)
「参照」よりアップロードするファイルを選ぶ
#ref(3.png,,width=500)
その後「アップロード」をクリックする
(アップロードの際にはパスワードが必要です)
**テキスト整形のルール
wiki編集のページ下部に色々載っているので
それを参照してください
#ref(4a.png,,width=500)
**画像の貼り付け
編集モードで、画像を表示したい場所にて
「♯ref(「アップロードしたファイル名」,,width=表示したいサイズを数字で(例:500))」
と入力する
注意:♯は半角で
**ページ編集
各自必要な情報をわかりやすく記入して下さい
2013-06-10T14:24:33+09:00
1370841873
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論文の書き方
https://w.atwiki.jp/bioeos/pages/141.html
このページはまだ作成中です・・・
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2013-04-13T03:24:15+09:00
1365791055
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ジャーナルの読み方
https://w.atwiki.jp/bioeos/pages/140.html
*ジャーナルの読み方のコツ!
英語の論文を読むのは,慣れてないとなかなか取っつきにくいものです.
数あるjournalの中から,自分に必要な文献を引き出す効率よい読み方をしていきたいです.
***1.abstractを読む! >> どんなことが書かれているか全体像を把握する
***2.図表とその解説文を読む! >> 実際にどんな解析結果があるのかを確認する
***3.結論を読む! >> 筆者が伝えたいことを理解する
上のように読んで,大体を把握できたら,さらに細かいところを熟読していきます.
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2013-04-13T03:22:33+09:00
1365790953
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Rについて
https://w.atwiki.jp/bioeos/pages/139.html
*Rについて
Rは,統計処理や時系列解析など様々なデータ処理に使えるフリーソフトです.
その使用法は,ネットや書籍で調べればある程度の解析は載っています.
しかし,より専門的になると紹介されていない解析もあります.
そこでここでは,(私自身の再確認も含めて)日本語のネットや書籍を探しても
載っていない解析方法を紹介していけたらと思います.
主に,下記のような時系列解析の紹介になります.
(下記のページは,まだ作成中です…)
-[[スペクトル解析]]
-[[クロススペクトル解析]]
-[[移動相関]]
-[[重回帰解析]]
***おすすめのサイト
クリックするとそのサイトに飛びます.
-[[本家のサイト:R>http://www.r-project.org/]]
-[[Rをダウンロードしたい方はこちらから:Windows版>http://cran.md.tsukuba.ac.jp/bin/windows/base/]]
-[[R-Tips>http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r.html]] ←基本的なRの使い方が載っています.
***時系列解析に役立つ書籍
-時系列解析入門(北川源四郎著 / 岩波書店)
-Time Series Analysis and Its Applications With R Examples(Robert H.Shumway, David S.Stoffer / Springer)
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2012-11-03T05:29:32+09:00
1351888172
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坂田晴香
https://w.atwiki.jp/bioeos/pages/138.html
*論文についてのメモ
-[[ジャーナルの読み方]]
-[[論文の書き方]]
*解析ソフトの紹介
**時系列解析
-[[Rについて]]
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2013-04-13T03:08:53+09:00
1365790133