私のコンピュータースキルまとめ

※ OpenStreetMapの日記機能で表現できる Markdown記法の動作確認用です。

はじめてＰＣに触れたのは

• 小学生の頃

使用したパソコンの種類

• MSX

• X68000

• PC-98

• Windows

• Mac

• Unix/Linux

そこそこ使えるソフト（５個くらい）

• MS-Office

• Adobe　Photoshop、Illustrator

• ウェブブラウザー

• keynote

• Githuｂ Desktop

この記事は OpenStreetMap Advent Calendar 2016 (12/15用) として投稿しました。

はじめに

青山学院大学地球社会共生学部に赴任し、大学教育の中でOpenStreetMap（以下OSM）を活用し、その成果もまたOSMに還元することを目指し、多くの取り組みを行ってきました。せっかくの機会なので、今年１年間と、その前の年である2015年も振り返ってみます。

（現在、目下更新中です…）

ついでに2015年も振り返る

UN WCDRR @ Tohoku Univ.

淵野辺周辺マッピング

ネパール地震

HOT Summit @ UN Redcross HQ

State of the Map US @ UN HQ

相模原キャンパスインドアマッピング

State of the Map Asia

State of the Map Taiwan

相模原キャンパス3Dマッピング

日本のOSM品質向上プロジェクト

相模原キャンパスストリートビュー化

相模原キャンパス放射線量マッピング with Safecast

GeoGeoWEST 友引じゃナイト

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そして2016年

淵野辺周辺マッピング

熊本地震

相模原キャンパスストリートビュー化

Missing Maps Project レクチャー＠Google

State of the Map Japan

State of the Map Brussels

ICCM - International Conference of Crisis Mappers

State of the Map Asia in Manila

龍野マッピング

鳥取地震

wikidata

相模原キャンパス放射線量マッピング with Safecast

GeoGeoWEST 友引じゃナイト

この記事は OpenStreetMap Advent Calendar 2016 (12/15用) として投稿しました。

OSMstatsから読み解くマッパーコミュニティの現状

About OSMstats

OSMstats は世界中の OpenStreetMap ユーザーコミュニティ活動量が毎日どのように行われているのか、定量的な統計情報を整理して、見える化するサービスです。 運営は altogetherlost.com & Pascal Neis (neis-one.org) チームが行っています。

http://osmstats.neis-one.org/

何がわかるの？

様々な情報が可視化されていますが、主に次の情報が便利です。

• OpenStreetMapユーザーアカウント総数の時間遷移
• 日別のアクティブマッパー活動量
• 国別のアクティブマッパー数

これらの情報を、それぞれ見てみましょう。

OpenStreetMapユーザーアカウント総数の時間遷移

### OSMstatsトップページを開く これは簡単です。OSMstatsのトップページを開くだけです。

• http://osmstats.neis-one.org/

Number of registered OSM members

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鳥取中部地震の発災後航空写真を用いたマッピング方法について

タスキングマネージャから、自分のタスクを選択してマッピング開始

国土地理院のタイルURLをコピー

http://maps.gsi.go.jp/development/ichiran.html#20161021tottori_1022dol

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フレッシャーズセミナーお題（2016/10/13）

#2232 - Hurricane Matthew: Ile de la Tortue

クライシスマッピングを経験した上で、依頼者の赤十字がなぜこのデータを必要としているのか各自が考えたことを提出してもらいました。 http://tasks.hotosm.org/project/2232

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2016年度の古橋ゼミでMarkdown講座はじめました

## 基本ルール * Internet Explorer を使ったらアウト * マイクロソフトの Wordファイル(doc/docx)で提出したらアウト * 基本的な文書の提出は Markdown 記法でテキストファイルで提出する * Dropbox paper や Qiita、GitHub は特にMarkdown 対応がすばらしい * 特別な理由がない限り MSゴシック/MS P ゴシックのフォント使用はアウト * マイクロソフトは大好きですが、特に好きなのは PowerPoint と Bing maps です。

初級編

### 見出しの書き方 * ＃（シャープ）を半角で最初に記入して、半角スペースで区切りタイトル文字列を書く。 * 例： # 見出し * source: # 見出し

箇条書きの書き方

• ＊（アスタリスク）を半角で最初に記入して、半角スペースで区切り箇条書き文字列を書く。
• 例： * 項目１
• source: * 項目１

中級編

### 太字(BOLD)の表現 * ＊＊（アスタリスク）２つで文字列を囲む。 * 例： 太字 * source: **太字**

斜体(イタリック)の表現

• ＊（アスタリスク）１つで文字列を囲む。
• 例： 斜体
• source: *斜体*

リンク

• ［テキスト］（URL） と半角で表記します。
• 例： 古橋のGeoBadge実績
• source: [古橋のGeoBadge実績](http://geobadges.org/#!/members/2217068)

画像の貼り方

• ！［代替テキスト］（URL） と半角で表記します。
• 例：
• source: ![CrisisMappers 1.0 バッジ](https://credlyapp.s3.amazonaws.com/badges/e1a9e174d368e32b451c3f84387bde95_17.png)

上級編

### ソースコードの埋め込み方 * バッククォートを３つ前後に挟む。 例： ** ソースコード ** * チェックボックスを箇条書きの先頭につける。 例：- [x] 箇条書き ※但し、GitHub など一部のツールに限定される。

（この記事は FOSS4G Advent Calendar 2015 の投稿記事のバックアップです。原本は Qiita に投稿しました。）

遅ベントカレンダーということで、年が明けて三が日にこれを書いていますが、せっかくなので今年の豊富とTIPSをメモしたいと思います。

2016年は、SHPファイルからGeoJSONへの世代交代の年！

というわけで、今から10年前に世の中に登場したKMLデータ形式が地理空間情報の世界を塗り替えても、すべてをKMLに置き換えられない理由がいくつかありました。その一番の理由がそれまでのデファクトスタンダードだったSHP(シェープファイル)形式の存在です。

Googleトレンドで、全世界の検索ボリュームの中でのKML、SHPデータの相対ボリュームを比較すると、2007年にはKMLがSHPとの立ち位置を逆転していますが、その差は大きく離れるわけではないこともまた読み取れます。

一方で、じわじわとその足元から存在感を示してきているのが GeoJSON形式です。 ひとことで言うと、KMLで実現できなかったSHPファイルの世代交代は、このGeoJSONが近い将来成し遂げると思います。

その理由を述べます。

• データ構造がシンプル、理解しやすい。
• データと表現が分離されている（HTMLとCSSのような関係）
• SHPが扱える点・線・面のベクタ型フィーチャのみにデータ型が限定されている。
• 文字化けトラブルが起きにくい。文字コードが UTF-8 に限定されている。
• 属性データの格納の自由度が高い。SHPのようにフィールド名制限とかほぼない。
• デフォルトの座標系/測地系が EPSG:4326（緯度経度座標系/WGS84測地系）。
• ヘッダーにcrsプロパティを記述することで任意の座標系/測地系に指定可能。
• トポロジ構造化した TopoJSON 形式も用意されている。
• JSON構造がベースなのでJavaScriptなどウェブマップサービスで扱いやすい。
• QGISを始め多くのFOSS4Gツールでは既に読み込み/書き込みに対応している。
• なによりGitHubで簡単に可視化できる。

というわけで、

ここでは、どれだけGeoJSONが扱いやすくなったのか、OSMとGitHubを使って実演してみます。

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このブログは、OpenStreetMap Advent Calendar 2015 の記事として書きました。 （締め切りは見事に過ぎました…orz）

というわけで小ネタをひとつ。

2015年の秋は、mapbox インドチームを中心に、アジアのOSMマッパーと青山学院大学の学生他、日本のOSMマッパーのみなさんと、日本のOSMデータ品質向上プロジェクトを実施しました。

https://github.com/mapbox/mapping/issues/120

その中で得られた成果の一つに「国土地理院のオルソ空中写真レイヤの精度がすごすぎる！」ということです。

（写真. StravaのGPSログ[ヒートマップ]と国土地理院オルソ[背景写真]とOSMデータ[道路など]重ねあわせ精度比較）

様々なデータを比較した結果、OSMマッパーにとって一般的なBing航空写真よりも、地図調整を行っている国土地理院の標準地図よりも、GPSロガーよりも、国土地理院のオルソ空中写真が最強であるということがわかりました。

もちろん、国土地理院のオルソ空中写真も弱点はあります。

• 日本全国をカバーしているわけではない。
• 写真撮影日は比較的古い(2007年以降)

それでも、その位置精度は日本のOSMの品質向上にとって重要なリファレンスとなります。

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Origin: https://www.openstreetmap.org/user/pratikyadav/diary/36182 ( @pratikyadav posted on 2015 Oct 8)

ID: PlaneMad と ID: MAPconcierge による「日本の主要道に関する改良タスク」の記事を踏まえて、今、日本のOSMコミュニティは、東京および周辺地域の道路データ修正について集中して取り組んでいます。

TeachOSM Tasking Manager for Tokyo. http://tasks.teachosm.org/project/91

目的は、以下のとおりです。

• 主要な道路の道路中心線の修正とマージ （自動車専用道路、国道、主要地方道および一般都道府県道）

• 合流や一方通行のタグを考慮して、主要な道路の上下線を分離

一国の首都であり、多くの日本人マッパーの中心地ということもあり、全体的に見てOSMデータの品質は非常に良いです。しかし、別の方法からの見直しは確実にデータの質をを向上させることができます。

このタスクに貢献することで、日本のOSMコミュニティに参加してください。 説明は英語、日本語、ロシア語でご利用いただけます。

自国語に翻訳したい場合は pratikyadavあるいは MAPconcierge にご連絡ください。

マッピング方法の詳細については　http://tasks.teachosm.org/project/91　を参照してください。

Happy Mapping!!

Origin: http://www.openstreetmap.org/user/PlaneMad/diary/36058 ( @PlaneMad posted on 2015 Oct 8)

（訳者注：急ぎ翻訳したため正確でない部分があります。ver0.86 ）

この数週間、Mapboxのデータのチームは、一見すべてが網羅的にマッピングされたように見える日本のOSMデータの膨大な未接続の道路を調査してきました。

![screenshot 2015-10-08 17 25 25] ( https://cloud.githubusercontent.com/assets/126868/10365528/b98eeec4-6de1-11e5-935a-51d7238ece57.png ) 日本全域の壊れた highway 分布図。より大きな円は高位分類クラスの Highway を示します。

かなりの数の興味深い知見がデータから見えてきました：

• 日本のほとんどの道路データは、2011年から実施された Yahoo! JAPANデータインポートの結果で、 500万本以上の道路セグメント が含まれています。

• 既存の道路データは、GPSデータと比較すると位置誤差（5〜30メートル）を持ち、衛星画像と一致していない位相構造の誤りが含まれています。

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