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熊情報からCS立体図まで全乗せ!「岐阜県・軽量Webハザードマップ」

現場調査や地域の防災確認で、公式の「県域統合型GISぎふ」を利用される方は多いかと思います。素晴らしいシステムですが、データ量が重いため 「出先からスマホで開くと遅い」「ピンポイントで検索したいのに手軽に辿り着けない」 とお悩みではないでしょうか? そこで、 「現場で必要な情報だけを、サクッと爆速で検索・重ね合わせできる」 岐阜県専用のオリジナルWeb防災マップを開発しました! 📍 スマホの「位置情報(GPS)」ONで現地で即使える! スマホの位置情報をONにして地図左上の「現在地マーク」を押せば、今いる場所のハザード状況が一目でわかります。 🌍 マップを全画面(別タブ)で開く 🚀 特徴:「爆速複合検索」 画面上部の「⚠️ 土砂災害検索」ボックスから、公式GISのような重い読み込みを挟まずに以下の情報を一瞬で検索できます(文字の途中からでもヒットします)。 箇所番号 (例: 5908702) 箇所名 (例: 新田) 住所・所在地 (例: 中津川市福岡) また、地図上の虫眼鏡アイコン(🔍)を開けば、「大明神」などの一般的な地名や施設名からその場所へ飛ぶことも可能です。 🛠️ 「マルチレイヤー」機能 初期表示の負荷を徹底的に削り、右上のメニューから必要な情報だけを何重にも重ね合わせることができます。 土砂災害(特別)警戒区域(2025年): イエローゾーンとレッドゾーンを完全自動塗り分け 熊出没(過去5年): 最近増えている熊の出没地点を🐻アイコンで表示。山間部に入る前の安全確認に必須です 岐阜県CS立体図 & 今昔マップ: 微地形(地面の凹凸)や昔の土地の成り立ちを確認し、地盤リスクを推測 洪水浸水想定区域 & 大規模盛土: 水害リスクや造成地の盛土箇所も即座に重ね合わせ 周辺インフラ・地価: バス停、道の駅、地価調査ポイントなども網羅 「現場で今すぐ知りたい」という機動性に特化したツールです。業務効率が劇的に向上しますので、ぜひご活用ください!

【QGIS】国土地理院ベクターのズーム制限解除 & 巨大点群からの傾斜区分図自動作成(岐阜県バージョン)

1. 国土地理院ベクタータイルの「拡大すると消える」問題を解決する QGISで「国土地理院ベクター(最適化ベクトルタイル)」を表示した際、標準スタイルでは ズームレベル16.1以上に拡大すると建物や道路が消えてしまう 仕様になっています。これでは詳細な図面作成ができません。 ベクタタイルレイヤはプロパティから一括でズームレベルを変更できませんが、Pythonコンソールを使えば一瞬で全項目の制限を解除できます。 【解決手順】 レイヤパネルで「国土地理院ベクター」レイヤを選択。 メニューの [プラグイン] > [Pythonコンソール] を開く。 下部の入力欄に以下の1行を貼り付けてEnter。 Python layer = iface.activeLayer(); styles = layer.renderer().styles(); [s.setMaxZoomLevel( 22 ) for s in styles]; layer.renderer().setStyles(styles); layer.triggerRepaint() これでレベル22まで拡大しても地物が表示され続けます。 2. 巨大点群から傾斜区分図を一括作成する(岐阜県仕様) 数千万点のデータから傾斜区分図を作る際、QGISのGUI操作ではフリーズのリスクが高まります。ここでは、用途に応じて使い分けられる「超高速版」 と 「高精度フルバージョン」の2つのスクリプトを紹介します。 傾斜区分の定義(5段階) 値 1:0° - 2° (緑色) 値 2:2° - 15° (黄緑色) 値 3:15° - 30° (薄い黄色) 値 4:30° - 45° (山吹色) 値 5:45° - 90° (オレンジ色) A. 【超高速版】とりあえず全体を素早く確認したい時 1000万点超えのデータでも 数分 で完了します。微地形は多少簡略化されますが、スピード重視の現場確認に最適です。 Python import os import numpy as np import tkinter as tk from tkinter import filedialog try : from osgeo import gdal, ogr, osr except ImportError: ...

土石流区域設定支援システムと同等な横断測線、流下方向(縦断測線)をQGISで再現

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はじめに 土石流区域設定支援システム(dem.mdb)のCSVデータより、横断測線、縦断測線をQGIS上で可視化・活用するためのPythonスクリプトを作成しました。 システム独自の「カンマ区切り座標」や「mm単位」を自動変換し、以下の2つのレイヤを自動生成します。 流下方向(縦断): 勾配に応じて色分けし、始点・終点の座標を持たせたライン 横断測線: 各測線の始点と終点を結び、連番を振ったライン  1. 流下方向(縦断)の作成ツール 縦断データのCSVを読み込み、以下の処理を行います。 mm単位の座標をm単位に変換してラインを作成 勾配(角度)を計算し、自動で色分け(0~2度、2~3度...30度以上) 属性テーブルに「勾配角度」と「始点・終点座標(X,Y)」を出力 スクリプトコード import csv import math from qgis.core import ( QgsProject, QgsVectorLayer, QgsFeature, QgsGeometry, QgsField, QgsPointXY, QgsGraduatedSymbolRenderer, QgsRendererRange, QgsSymbol, QgsCoordinateReferenceSystem ) from qgis.utils import iface from PyQt5.QtWidgets import QFileDialog, QMessageBox from PyQt5.QtCore import QVariant from PyQt5.QtGui import QColor def main_process(): # 1. ファイル選択 file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( None, "CSVファイルを選択してください", "", "CSV Files (*.csv);;All Files (*)" ) if not file_path: return ...

世界的なメモリ不足、SSD価格上昇で今後パソコンが高くなる!

世界的なメモリ不足、SSD価格上昇、Windows 10サポート終了(1年延期:2026年)でPC価格が上昇! 〜人件費 VS ストレージ価格〜 はじめに(要約) 近年、 メモリ(DRAM)とSSD(NAND)の価格上昇 、さらに Windows 10 サポート終了によるPC買い替え需要 が重なり、PC価格は上昇しやすい状況にあります。 一方で、人件費をかけて不要ファイルを手作業で削除する といった、本来コストに見合わない。 本記事では、 なぜ今PCが高くなりやすいのか いつ買うのが正解か メモリ・SSDの種類と体感差 作業別に「本当に効く」PC構成 人件費とストレージ価格の現実的な比較 1:なぜいま、SSD・メモリが高くなっているのか ① 世界的なメモリ不足 AI・データセンター向け需要の増大により、DRAM/NANDが優先配分 特に DDR4は終息(EOL)局面 に入り、供給が不安定 ② SSD(NAND)の価格回復・上昇 メーカーの減産・調整後、需給が引き締まり価格が回復 クライアントPC向けSSDも上昇圧力が継続 ③ Windows 10 サポート終了(1年延期2025年⇒2026年) 期限前後でPC更新が集中 「まだ使えるから待つ」は、結果的に高くつく可能性が高い ※価格推移グラフは、実売ではなく契約価格ベースの上昇トレンドを示す概念図として掲載推奨 2:いつ買うのが正解? すでに「買い時」の状態 RAM使用率が常時80〜90%以上(スワップ発生) SSD残量が10〜15%以下 👉 この状態で「価格が下がるのを待つ」のは損 まだ余裕がある場合 台数が読めるなら前倒し調達が安全 3:メモリの種類(DDR4 / DDR5) 値段とスピードの違い DDR5 :帯域が広く、理屈上は高速 DDR4 :一見安いが、EOL影響で価格が荒れやすい 実際の体感は? 体感差を決めるのは 規格より容量 です。 8GB → 16GB → 32GB の差は明確 DDR4 ↔ DDR5 の体感差は用途次第で小さい 結論:迷ったら「DDR5・32G...

土石流支援システムのGISエンジンのジオベースが突然が認識しなくなった

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土石流支援システムのGISエンジンのジオベースが突然が認識しなくなった(Sentinel復旧) 土石流支援システムのGISエンジンのジオベースが突然が認識しなくなった(Sentinelドングル復旧メモ) 更新日:2025-12-19  Windows Sentinel LDK / HASP 復旧手順 昨日まで動いていた土石流支援システムのGISエンジン(ジオベース)が、急に ライセンス未認識(USBドングル未検出) になり起動できなくなった件の復旧メモです。 結論として、 Sentinel LDK Windows GUI Runtime Installer 10.21 を入れ直したら復活しました。 症状 GISエンジン(ジオベース)が起動できない/ライセンスエラーになる Sentinel(HASP/LDK)USBドングルが、突然「認識しない」状態になった ポイント: 「ドングルが壊れた」よりも、Windows側の ドライバ・サービス・ランタイムの不整合 で起きることが多いです。 結論:ダウンロードするもの 通常のクライアントPC(現場PC・作業PC)で突然未認識になった場合、まず入れるべきはこれです。 Sentinel LDK Windows GUI Runtime Installer 10.21 (Runtime一式) 図1:Thales Support Portalのダウンロード一覧例(ここから「Sentinel LDK Windows GUI Runtime Installer 10.21」を選択) 復旧手順(最短ルート) Thales Support Portal から Sentinel LDK Windows GUI ...

Excelの様式4-2(急傾斜)、4-7・4-8(土石流)で断面図が罫線を隠す問題をVBAで一括修正

砂防フロンティア管理型調書の様式4-2・4-7・4-8で断面図が罫線を隠す問題をVBAで一括修正 砂防フロンティア管理型調書の様式4-2・4-7・4-8で 断面図が罫線を隠す問題をVBAで一括修正 砂防フロンティアの「土砂災害警戒区域支援システム」から、区域調書を 管理型調書作成ツール に出力し、Excel で様式を出力すると、 次のような現象がよく起きます。 急傾斜の 様式4-2 の断面図が、行列の罫線を隠してしまう 土石流の 様式4-7 / 4-8 の断面図も、同様に罫線を隠してしまう 補足: 急傾斜は、QGIS出力に対応したものです。 毎シート・毎図形を手作業で調整するのはかなりの手間なので、 ここでは VBA マクロで一括修正する方法 をまとめておきます。 1. 急傾斜:様式4-2の余分な図形削除&断面図の縮小+微調整 まずは急傾斜の 様式4-2 から。Excel 版/QGIS 版どちらから出力した管理型調書でも、 基本的な構造は同じなので、以下のマクロで共通に処理できます。 1-1. 何をやっているマクロか 開いている すべてのブック を対象にする シート名に 「様式4-2」 を含むシート(例:様式4-2, 様式4-2(2)…)をすべて処理 図形のうち、 Picture 5 / 7 / 14 / 16(図5 / 図7 / 図14 / 図16) を削除 断面本体と思われる Picture 3 / Picture 12(図3 / 図12) は 96%に縮小 そのあと 1.5pt(0.75pt × 2回)だけ下に移動 これにより、断面図が罫線を完全に覆ってしまう状態を解消し、罫線が見えるように整えます。 1-2. VBAコード(様式4-2 用) <pre><code>Sub 急傾斜様式42の図形削除と断面移動書式を整える() Dim wb As Workbook Dim ws As Worksheet Dim shp As Shape Dim nm As Variant Const SCALE_42 As ...

全国版:国土基本図1/2500図郭をPythonで作成する

JGD2011対応:国土基本図1/2500図郭をPythonで作成する JGD2011対応:国土基本図1/2500図郭をPythonで作成する 平面直角座標系ごとに正式な図郭コード(HD***形式)付きの 1/2500 図郭データを自動生成する手順メモ。 1. 参考にした資料 本記事の図郭コード計算ロジックは、公共測量標準図式および下記記事の内容を参考にしています。 @shiba54 (Y S) さん: 「国土基本図の図郭」を作成する 実装は上記アイデアをもとに、”全国対応版”JGD2011の各平面直角座標系に対応するよう再構成したものです。 2. 前提知識のざっくり整理 2.1 平面直角座標系(JGD2011) 日本の平面直角座標系(Gauss–Krüger 投影)は I〜XIX の 19 系。 各系には中央経線と EPSG コードが割り当てられています。 VII系:EPSG 6675 (石川・富山・岐阜・愛知 ほか) X系:EPSG 6678 (青森・秋田・岩手・山形・宮城 ほか) …といった形で全国をカバー 2.2 国土基本図の図郭体系(レベル2500) 公共測量標準図式に基づき、図郭は階層的に構成されています。 1/50,000 :40km × 30km(2文字コード:AA〜TT) 1/5,000 :4km × 3km(上記 50,000 を 10×10 分割 → 2桁追加) 1/2,500 :2km × 1.5km(5,000 を 2×2 分割 → 1桁(1〜4)追加) 例: HD433 のようなコードが 1/2500 の図郭記号となります。 3. 必要な環境 Python 3.x と、次のライブラリを使用します。 pip install geopandas sha...