Tokyo r hiromatsu
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![Page 1: Tokyo r hiromatsu](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/54b7aef04a79590e468b46b5/html5/thumbnails/1.jpg)
~素人の手による~Rを用いた地理情報分析
2011/08/27TokyoR #16
Hiroki Matsui
![Page 2: Tokyo r hiromatsu](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/54b7aef04a79590e468b46b5/html5/thumbnails/2.jpg)
自己紹介• Hiroki Matsui (RPT,MPH)• 専門:リハビリテーション、臨床疫学・医療経済学
• 元理学療法士(リハビリ屋)→現在は研究者と事務屋の間
• Rは趣味程度に利用→現在は、仕事で利用• Rも地理情報分析も素人
• Twitter:Hiro_macchan
![Page 3: Tokyo r hiromatsu](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/54b7aef04a79590e468b46b5/html5/thumbnails/3.jpg)
本日のテーマ• R による地理的情報の分析• でも、僕は R も地理情報分析も素人
→ タスクを設定してそれを達成し、事例報告でお茶を・・・。– エンジニアの皆様、専門家の皆様ごめんなさ
い。– 逆に色々教えて下さい。
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本日のテーマ• タスク– R を用いて– 東京都の専門医の地理的分布を– Google Earth 上に描画してみよう!
![Page 5: Tokyo r hiromatsu](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/54b7aef04a79590e468b46b5/html5/thumbnails/5.jpg)
GIS で地図を書く• GIS(Geographic Information System :地理的情
報システム)を用いることにより、コンピューター上で、地理的情報を重ね合わせて表示し、情報を得るためのソフトウェア。
• 空間統計や、時空間統計などの統計手法についても近年は発達している。
→ 今回は、そういった高度な内容は扱いませんので、また教えて下さい。。。
![Page 6: Tokyo r hiromatsu](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/54b7aef04a79590e468b46b5/html5/thumbnails/6.jpg)
GIS で地図を書く• 必要なもの– 白地図情報• 描画の下地になる白地図情報。数値集計の枠組み
になったりする。– 地理的情報が付与された統計情報• 統計数値と地理的情報(具体的には緯度経度)が
セットになったデータセット– GIS ソフト• 色々あって選り取り見取り?今回はRを使ってみ
よう。
![Page 7: Tokyo r hiromatsu](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/54b7aef04a79590e468b46b5/html5/thumbnails/7.jpg)
GIS で地図を書く• 必要なもの– 白地図情報• 描画の下地になる白地図情報。数値集計の枠組み
になったりする。– 地理的情報が付与された統計情報• 統計数値と地理的情報(具体的には緯度経度)が
セットになったデータセット– GIS ソフト• 色々あって選り取り見取り?今回はRを使ってみ
よう。
![Page 8: Tokyo r hiromatsu](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/54b7aef04a79590e468b46b5/html5/thumbnails/8.jpg)
GISで地図を書く• 白地図情報– 各種白地図情報(
国土地理院、国土交通省、 ESRI社)
– ファイル形式は様々だが、 ESRI 社の開発したShape ファイル形式が広く利用されている。
– Google Earthや Google Map 上に描画する場合もある。 139E 139.2E 139.4E 139.6E 139.8E 140E
35.4
N35.6
N35.8
N36N
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GIS で地図を書く• 必要なもの– 白地図情報• 描画の下地になる白地図情報。数値集計の枠組み
になったりする。– 地理的情報が付与された統計情報• 統計数値と地理的情報(具体的には緯度経度)が
セットになったデータセット– GIS ソフト• 色々あって選り取り見取り?今回はRを使ってみ
よう。
![Page 10: Tokyo r hiromatsu](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/54b7aef04a79590e468b46b5/html5/thumbnails/10.jpg)
GISで地図を書く• 地理的情報を付加した
統計情報– 住所情報にジオコーディ
ングで、緯度経度情報を付加する必要性
– 各種ジオコーダー(Google, Yahoo, 東大CSVアドレスマッチングサービス等)
– R上でもジオコーディングをする手法があるようです。( R-wiki参照) 139E 139.2E 139.4E 139.6E 139.8E 140E
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GIS で地図を書く• 必要なもの– 白地図情報• 描画の下地になる白地図情報。数値集計の枠組み
になったりする。– 地理的情報が付与された統計情報• 統計数値と地理的情報(具体的には緯度経度)が
セットになったデータセット– GIS ソフト• 色々あって選り取り見取り?今回はRを使ってみ
よう。
![Page 12: Tokyo r hiromatsu](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/54b7aef04a79590e468b46b5/html5/thumbnails/12.jpg)
GISで地図を書く• GISソフトとしてのR– maptools というパッケージが有名– 地理的情報を SpatialPoligon という形のデータ
で格納し、R上で地図への描画などを行う事が出来る。
– 他のパッケージは試してないので、比較できませんが結構便利です。
![Page 13: Tokyo r hiromatsu](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/54b7aef04a79590e468b46b5/html5/thumbnails/13.jpg)
maptools の紹介• maptools で出来ること– 地理的情報を SpatialPoligon に変換– ShapeFile などで記載された白地図情報を
SpatialPoligon に変換– SpatialPoligon ファイルの編集– KML ファイルへの出力• 等々
![Page 14: Tokyo r hiromatsu](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/54b7aef04a79590e468b46b5/html5/thumbnails/14.jpg)
事例紹介(白地図データ)• 白地図データは、諸般の事情により、国
土交通省国土政策局の国土数値情報から取得した JPGIS ファイルから Shape ファイルを作成
• (ESRI社に白地図データをRで使っていい?と聞いたらだめと言われたんで。。。)
![Page 15: Tokyo r hiromatsu](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/54b7aef04a79590e468b46b5/html5/thumbnails/15.jpg)
事例紹介(ジオコーディング)• ジオコーディング済みの地理的情報を取得
しましょう。• 今回は、東京都における各医療機関の住
所情報、及び、所属する専門医数を利用します。– 東京都のHPから取得
• ジオコーディングは、東大地理空間研究所が提供している、 CSV アドレスマッチングサービスを利用
![Page 16: Tokyo r hiromatsu](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/54b7aef04a79590e468b46b5/html5/thumbnails/16.jpg)
Rによる実際の処理• 白地図シェープファイルの取り込み• 統計情報の取り込み• 主題図の描画• KMLファイルへの出力
![Page 17: Tokyo r hiromatsu](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/54b7aef04a79590e468b46b5/html5/thumbnails/17.jpg)
白地図の ShapeFile の取り込み
139E 139.2E 139.4E 139.6E 139.8E 140E
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library(maptools)
jpn2<-readShapeSpatial(shapefile,proj4string = CRS("+proj=longlat +datum=WGS84"))
tokyo<-jpn2[jpn2$KEN==" 東京都 ",]
plot(tokyo,xlim=xlim,ylim=ylim,axes=T)
![Page 18: Tokyo r hiromatsu](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/54b7aef04a79590e468b46b5/html5/thumbnails/18.jpg)
統計情報の取り込み hospital<-read.csv(byouin,colClasses=c(rep("numeric",55),rep("character",5),rep("numeric",4)),head=T)
lola<-hospital[,fx:fy]
sp.hospital<-SpatialPoints(lola,proj4string = CRS("+proj=longlat +datum=WGS84 +units=km"))
spdf.hospital<-SpatialPointsDataFrame(sp.hospital,data=hospital)
139E 139.2E 139.4E 139.6E 139.8E 140E
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![Page 19: Tokyo r hiromatsu](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/54b7aef04a79590e468b46b5/html5/thumbnails/19.jpg)
主題図の描画 #病院の、白地図上での所属を判定 res_all<-overlay(spdf.hospital,tokyo) spdf.hospital@data$location<-as.factor(res_all)
f.plot<-function(x){ iro<-brewer.pal(8,"Greens")
kaisou<-classIntervals(x,n=8,style="kmeans")colcode<-findColours(kaisou,iro)
plot(tokyo,col=paste(colcode,80,sep=""),axes=T,xlim=xlim,ylim=ylim) } f.plot(tokyo$p.obstgyne)
# 各市区町村の別の産婦人科専門医合計人数を計算 obstgyne<-tapply(spdf.hospital$産婦人科専門医 ,spdf.hospital$location,sum) obst.name<-names(obstgyne) obstgyne<-as.data.frame(obstgyne) obstgyne$name<-obst.name #SP にマージ tokyo@data<-merge.data.frame(tokyo@data,obstgyne,by.x="OBJECTID",by.y="name",all=T) tokyo$obstgyne<-ifelse(is.na(tokyo$obstgyne),0,tokyo$obstgyne)
![Page 20: Tokyo r hiromatsu](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/54b7aef04a79590e468b46b5/html5/thumbnails/20.jpg)
主題図の描画
![Page 21: Tokyo r hiromatsu](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/54b7aef04a79590e468b46b5/html5/thumbnails/21.jpg)
地図の重ね合わせ
plot(spdf.hospital,cex=spdf.hospital$産婦人科専門医 *0.1,pch = 16, col = "#0000FF70",xlim=xlim,ylim=ylim,add=T)
![Page 22: Tokyo r hiromatsu](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/54b7aef04a79590e468b46b5/html5/thumbnails/22.jpg)
KML ファイルへの出力 # 地図を Google Map とかで使える用に png/kml 形式に変換 library(rgdal) opt_exask <- options(example.ask=FALSE) tf <- "c:/KML/tokyo" SGqk <- GE_SpatialGrid(tokyo) png(file=paste(tf, ".png", sep=""), width=SGqk$width, height=SGqk$height,bg="transparent") par(mar=c(0,0,0,0), xaxs="i", yaxs="i") iro<-brewer.pal(8,"Greens") kaisou<-classIntervals(tokyo$p.obstgyne,n=8,style="kmeans") colcode<-findColours(kaisou,iro) plot(tokyo,col=paste(colcode,80,sep=""), xlim=SGqk$xlim, ylim=SGqk$ylim) dev.off() kmlOverlay(SGqk, paste(tf, ".kml", sep=""), paste(tf, ".png", sep=""))
参考: R-wiki ( http://www.okada.jp.org/RWiki/index.php?GoogleEarth%A4%C8R )
![Page 23: Tokyo r hiromatsu](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/54b7aef04a79590e468b46b5/html5/thumbnails/23.jpg)
GIS の医療政策への応用• 患者の医療アクセスの解析• 医療マーケティング
• 医療のアウトカムリサーチを行う際の交絡調整に。。
![Page 24: Tokyo r hiromatsu](https://reader036.fdocuments.net/reader036/viewer/2022062511/54b7aef04a79590e468b46b5/html5/thumbnails/24.jpg)
参考資料• 書籍
– 地理空間データ分析 (R で学ぶデータサイエンス 7) (谷村 晋 (著 ), 金 明哲 (編集 ) )
• ホームページ– R-wiki(http://www.okada.jp.org/RWiki/index.php?GoogleEarth%A4%C8R)– CSV アドレスマッチングサービス( http://newspat.csis.u-tokyo.ac.jp/geocode/)– 国土地理院( http://www.gsi.go.jp/kiban/index.html)– 国土交通省( http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/index.html)– ESRI ジャパン( http://www.esrij.com/)
– 参考にさせて頂いたブログ• http://d.hatena.ne.jp/dichika/touch• http://d.hatena.ne.jp/isseing333/