PythonでGIS用シェープファイルを可視化する

GISで使われる地図データなどをPythonで利用する機会があったので、調べたことをまとめておく。最終的には、シェープファイル形式のデータをPythonで読み込んで、matplotlibでプロットしてみる。

環境

Windows10のWSL(Ubuntu 18.04)。
$ lsb_release -a No LSB modules are available. Distributor ID: Ubuntu Description: Ubuntu 18.04.2 LTS Release: 18.04 Codename: bionic $ python3 -V Python 3.6.7 $ pip3 show pandas Name: pandas Version: 0.24.1 $ pip3 show matplotlib Name: matplotlib Version: 3.0.3

GISで使われるデータ

GISで使われるデータフォーマットにはいくつか種類があって、まずはラスターデータとベクターデータに分けられる。ラスターデータはざっくり言うとjpgやpngなどの画像で、ベクターデータは座標や線などの情報からなるデータ。PDFで拡大しても画像のように線などが荒くならないのは、PDFではベクターデータを扱えるから。GISで使われるベクターデータにもいくつかフォーマットがあって、そのひとつがシェープファイル。シェープファイルは本体の拡張子shpのファイルとその他の複数のファイルから構成される。

可視化するデータ

国土地理院のホームページにある地球地図日本の第2.2版ベクタの全レイヤをダウンロード。ダウンロードしたファイルを解凍すると、いくつかのシェープファイルがある。今回は日本の海岸線データ（coastl_jpn.shp）とフェリー航路データ（ferryl_jpn.shp）を可視化してみる。

$ curl -O http://www1.gsi.go.jp/geowww/globalmap-gsi/download/data/gm-japan/gm-jpn-all_u_2_2.zip $ unzip gm-jpn-all_u_2_2.zip $ cd gm-jpn-all_u_2_2 $ ls airp_jpn.dbf coastl_jpn.shx miscp_jpn.shp raill_jpn.prj airp_jpn.prj ferryl_jpn.dbf miscp_jpn.shx raill_jpn.shp airp_jpn.shp ferryl_jpn.prj polbnda_jpn.dbf raill_jpn.shx airp_jpn.shx ferryl_jpn.shp polbnda_jpn.prj riverl_jpn.dbf bnd_jpn.met ferryl_jpn.shx polbnda_jpn.shp riverl_jpn.prj builtupa_jpn.dbf hydro_jpn.met polbnda_jpn.shx riverl_jpn.shp builtupa_jpn.prj inwatera_jpn.dbf polbndl_jpn.dbf riverl_jpn.shx builtupa_jpn.shp inwatera_jpn.prj polbndl_jpn.prj roadl_jpn.dbf builtupa_jpn.shx inwatera_jpn.shp polbndl_jpn.shp roadl_jpn.prj builtupp_jpn.dbf inwatera_jpn.shx polbndl_jpn.shx roadl_jpn.shp builtupp_jpn.prj miscl_jpn.dbf pop_jpn.met roadl_jpn.shx builtupp_jpn.shp miscl_jpn.prj portp_jpn.dbf rstatp_jpn.dbf builtupp_jpn.shx miscl_jpn.shp portp_jpn.prj rstatp_jpn.prj coastl_jpn.dbf miscl_jpn.shx portp_jpn.shp rstatp_jpn.shp coastl_jpn.prj miscp_jpn.dbf portp_jpn.shx rstatp_jpn.shx coastl_jpn.shp miscp_jpn.prj raill_jpn.dbf trans_jpn.met

GIS用データを扱えるPythonライブラリ

調べた限りGIS用データを扱えるPythonライブラリはいくつかあるが、GeoPandasを使うことにした。Pandasという名前がついているように、GeoPandasではPandasと同じデータ形式が使える。Pandasに慣れていれば他のライブラリよりも扱いやすいかもしれない。

GeoPandasはpipでインストールできる。
$ sudo pip3 install geopandas

シェープファイルの可視化

ダウンロードしたシェープファイルをmatplotlibで可視化する。

import geopandas as gpd

# matplotlibのターミナル対応
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')

import matplotlib.pyplot as plt

def main():
    # シェープファイルのあるディレクトリ
    shape_dir = 'gm-jpn-all_u_2_2/'
    # シェープファイル名
    shape_fname_l = ['coastl_jpn.shp', 'ferryl_jpn.shp']
    # プロットする色
    color_l = ['black', 'blue']

    fig, ax = plt.subplots(figsize = (20,16)) 
    for shape_fname, color in zip(shape_fname_l, color_l):
        # シェープファイルの読み込み
        data = gpd.read_file(shape_dir + shape_fname)
    
        data.plot(ax=ax, color=color)

    plt.savefig('gis_coast_ferry.pdf')
    plt.clf()

if __name__ == '__main__':
    main()

結果は以下の通りで、日本の海岸線は黒、フェリー航路は青でプロットした。