国土地理院標高タイルの数値データのダウンロードと画像表示

タイル座標確認ページ

1. Webブラウザでタイル座標確認ページを開く

   http://maps.gsi.go.jp/development/tileCoordCheck.html

   
2. 好きな場所に狙いを定めながら，画面の「レイヤ番号/X/Y」の変化を見る．

   ズームイン，ズームアウトの操作は，Webブラウザの画面の左上の「+」, 「-」ボタンを利用するか，マウスのホイールを使う．

   * 「好きな場所」は，自宅に近くなど，慣れている場所を選んでみる．ある程度起伏がある場所を選ぶのが楽しい．

   
3. あとで国土地理院標高タイルの数値データをダウンロードする．あとでダウンロードしたいタイルの「レイヤ番号/X/Y」の値をメモしておく

   （例）14/14255/6519
   

   • レイヤ番号は14くらいが扱いやすい．
   • レイヤ番号やXやYの値によっては，あとでダウンロードできない場合がある．

   国土地理院標高タイルの数値データのダウンロード

   1. 国土地理院標高タイルの数値データをダウンロードするために，Web ブラウザで，次のようなURLを打ち込む．「14/14255/6519」のところは，先ほどメモした数値に読み替える．

      http://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/dem/14/14255/6519.txt

   2. 256×256個の数値が表示されるので確認する．
      
   3. Web ブラウザの機能を使って，ファイルを保存． ファイル名を覚えておく．
   4. 保存したファイルを分かりやすいディレクトリ（例えば E:\ の直下）にコピー
      

   Python で，国土地理院標高タイルのデータを表示する

   * Python でプロットを行いたい．

   * そのためには， PyCharmなどにある Python コンソールが便利である．

   1. 次の Python プログラムを実行

      「E:/6519.txt」のところは，先ほどのファイル名に読み替える．

      import pandas as pd
      %matplotlib inline
      import matplotlib.pyplot as plt
      import warnings
      warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
      Z = pd.read_csv("E:/6519.txt", header=None)
      plt.imshow(Z)
      

      次のように表示されたら OK． 標高が高いところが赤，低いところが青． になるように、自動的に色がつく．

      * 元データは 0 から 255 の範囲の数字だけど、表示されるときに、赤から青の色が勝手に付く、という意味です．元データはあくまでも 0 から 255 の範囲の数字．

      
   2. 画像サイズの表示

      * Python でプロットを行いたい．

      * そのためには， PyCharmなどにある Python コンソールが便利である．

      「E:/6519.txt」のところは，先ほどのファイル名に読み替える．

      import pandas as pd
      %matplotlib inline
      import matplotlib.pyplot as plt
      import warnings
      warnings.filterwarnings('ignore')   # Suppress Matplotlib warnings
      Z = pd.read_csv("E:/6519.txt", header=None)
      Z.shape
      

      下の実行結果では，サイズは 256 x 256

      
   3. ３次元プロットしてみる．

      上のプログラムに続いて，次の Python プログラムを実行

      from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import *
      fig = plt.figure()
      ax = Axes3D(fig)
      X, Y = np.meshgrid(np.linspace(0,1,256), np.linspace(0,1,256))
      ax.plot_surface(X, Y, Z)
      plt.show()
      

      

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