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地理情報科学 GISスタンダード構成

浅見 泰司, 貞広 幸雄, 湯田 ミノリ, 矢野 桂司 編 (2015)『地理情報科学 GISスタンダード』 古今書院

1 地理情報科学

  • 1.1 実世界とその概念モデル
  • 1.2 地理情報と地理データ
  • 1.3 地理情報科学
  • 1.4 地理情報科学の研究内容
  • 1.5 地理情報科学の関連分野

2 地理情報システムと地理情報科学の歴史

  • 2.1 世界のGISの歴史
  • 2.1.1 創始期(1950年代・1960年代)
  • 2.1.2 拡大・成長期(1970年代・1980年代)
  • 2.1.3 発展・成熟期(1990年代)
  • 2.2 日本のGISの歴史
  • 2.2.1 創始期(1970年代)
  • 2.2.2 拡大期(1980年代)
  • 2.2.3 発展期(1990年代)

3 空間的思考とGIS

  • 3.1 空間的思考と関連する概念
  • 3.2 空間的思考の構成要素
  • 3.2.1 空間的概念
  • 3.2.2 空間的表現(表現ツール)
  • 3.2.3 空間的推論(推論過程)
  • 3.3空間的思考の応用
  • 3.4空間的思考の教育とGIS
  • 3.4.1 学校教育における空間的思考の指導
  • 3.4.2 空間的思考におけるGISの役割
  • 3.4.3 GIS教育における空間的思考
  • 3.5 おわりに

4 空間事象のモデル化と形式化

  • 4.1空間的事象の認知
  • 4.2 モデルの記述
  • 4.3 モデルの形式化
  • 4.4 UML
  • 4.5 空間情報のためのメタモデル
  • 4.6 平面上の空間スキーマ
  • 4.7 一般地物モデル
  • 4.8 応用スキーマ
  • 4.9 インスタンスモデル
  • 4.10 まとめ

5 測量

  • 5.1 地上測量
  • 5.1.1 水準測量
  • 5.1.2 トラバース測量
  • 5.2 GNSS測量
  • 5.2.1 単独測位
  • 5.2.2 干渉測位
  • 5.3 写真測量
  • 5.3.1 次元計測の原理
  • 5.3.2 単写真評定
  • 5.3.3 相互評定
  • 5.4 レーザー測量

6 リモートセンシングとその解析

  • 6.1 センサとその観測波長帯
  • 6.2 プラットフォーム
  • 6.3 画像のカラー合成と強調
  • 6.4 画像の幾何補正(オルソ幾何補正)
  • 6.5 可視・赤外リモートセンシングデータの解析(土地被覆分類図)
  • 6.6 熱赤外リモートセンシングデータの解析(地表面温度分布図)
  • 6.7 合成開口データによって得られたデータの解析
  • 6.8 データの入手

7 既存データの地図データと属性データ

  • 7.1 国・地方自治体のGISデータ
  • 7.1.1 国土交通省のGISデータ
  • 7.1.2 環境省のGISデータ
  • 7.1.3 農林水産省のGISデータ
  • 7.1.4 総務省のGISデータ
  • 7.1.5 属性データを地図化するためのデータ
  • 7.1.6地方自治体のGISデータ
  • 7.2 民間のGISデータ
  • 7.2.1 地図データ
  • 7.2.2 住宅地図
  • 7.2.3 道路のGISデータ
  • 7.2.4 郵便番号区のGISデータ
  • 7.2.5 施設に関する民間データ
  • 7.2.6 ジオデモグラフィックス(Geodemographics)
  • 7.3 デジタル化されていない地理空間情報のGIS化
  • 7.4 おわりに

8 空間データ

  • 8.1 空間データの品質
  • 8.2 空間データの変換
  • 8.2.1 解像度・空間構成単位の変換
  • 8.2.2 空間座標の変換(測地系変換、投影変換)
  • 8.2.3幾何補正(代表点を用いたジオリファレンス)
  • 8.2.4 オルソ補正(オルソ補正)
  • 8.3 ジオコーディング(Google Geocoding API)

9 空間データベース

  • 9.1 データベースシステム
  • 9.2 データベース管理システム
  • 9.3 空間検索と空間索引(空間検索)
  • 9.4 空間データベース言語
  • 9.5 空間データベースの現状と今後(PostGISによる測地系変換、投影変換、データーフォーマット変換、空間演算など)

10 空間データの結合・修正

  • 10.1 結合(モザイク)(ラスタの結合、ジオリファレンス)
  • 10.2 ベクタ編集(データのエラーと修正)(ベクタの編集)
  • 10.3 欠落情報の捕捉(統計的手法、補間の概念)(空間補間、demからの等高線抽出)
  • 10.4 ラスタ・ベクタ変換(raster to vector or vector to raster)
  • 10.4.1ラスタからベクタの変換
  • 10.4.2 ベクタからラスタの変換

11 基本的な空間解析

  • 11.1 基本量の測定 (ベクタの長さを測る)
  • 11.2 空間オブジェクトの選択(オブジェクトの選択、属性テーブル)
  • 11.3 その他の空間データの操作(marge , clip , dissolve)
  • 11.4 オーバーレイ分析 (union , intersect)

12 ネットワーク分析

  • 12.1 最短経路検索
  • 12.1.1 ダイクストラ法
  • 12.1.2 ワーシャルフロイド法
  • 12.2 グラフネットワークの用語
  • 12.3 最大流問題
  • 12.4 ネットワーク構造分析
  • 12.5 プログラム例

13 領域分析

  • 13.1 バッファによる領域分析 (バッファ)
  • 13.2 ボロノイ分割による領域分析(ボロノイ分割法)

14 点データの分析

  • 14.1 視覚的分析
  • 14.2 数理的分析

15 ラスターデータの分析

  • 15.1 視覚的分析(陰影図)
  • 15.2 集計と基本統計分析(ラスタのクリップと統計量の集計)
  • 15.3 フィルタリング(ラスタのスムージング、フィルタ)
  • 15.4 ラスタ演算(demの引き算)
  • 15.5 流域解析(流域解析)
  • 15.6 コストパス解析(移動コスト解析)
  • 15.7 セルオートマン (土地利用変化の予測など)

16 傾向面分析

  • 16.1 傾向面分析の基礎
  • 16.2 傾向面分析の適用例
  • 16.3 残差分析
  • 16.4 多項式以外の当てはめ

17 空間的自己相関

  • 17.1 空間的自己相関分析の系譜
  • 17.2 空間的自己相関分析に関する統計量
  • 17.2.1 バリオグラムとコバリオグラム空間重み行列
  • 17.2.2 空間重み行列
  • 17.2.3 ジョイン統計量
  • 17.2.4 Moran's IとGeary's C

18 空間補間

  • 18.1 補間店近傍の観測値を用いる空間補間法
  • 18.1.1 距離に基づく近傍点選択
    • A) 最近隣法
    • b)半径法
    • c)四分割法・八分割法
  • 18.1.2 不正三角網に基づく近傍点選択が
  • 18.1.3 逆距離加重法
  • 18.2 大域的な観測値を用いる空間補間法
  • 18.2.1 補間対象の空間事象の観測値のみ用いる方法
    • a)スプライン補間
    • b)Akima補間法
  • 18.2.2 補間事象の空間事象と相関を持つ空間事象の観測値を用いる方法
    • a) 通常クリギング
    • b) 共クリギング
    • c) 普遍クリギング
    • d) 普遍共クリギング

19 空間相関分析

  • 19.1 空間的相関関係分析の軽量化
  • 19.1.1 クロスバリオグラム
  • 19.1.2 空間クロス相関
  • 19.2 空間的相関関係を組み込んだモデリング
  • 19.2.1 一般的(非空間的)な回帰分析と空間モデル
  • 19.2.2 空間的従属性を取り入れたモデル
  • 19.2.3 空間的異質性を取り入れたモデル

20 空間分析におけるスケール

  • 20.1 2つの空間スケール問題
  • 20.2 空間分析単位の問題
  • 20.3 ローカル・グローバル問題

21 視覚的伝達

  • 21.1 ビジュアリゼーションとは
  • 21.2 空間情報の視覚化の起こり
  • 21.3 視覚的伝達の意義
  • 21.4 視覚的伝達方法の類型化
  • 21.5 錯視(オプティカル・イルージョン)
  • 21.6 視覚的分析

22 地図表現モデル

  • 22.1 表現モデル
  • 22.1.1 基本図
  • 22.1.2 主題図
  • 22.2 主題図の表現方法
  • 22.2.1 データの意味性
  • 22.2.2 記号化の基本パターン
  • 22.2.3量的データの分類
  • 22.2.4 誇張と省略
  • 22.2.5 次元操作
  • 22.2.6 座標の対応付け

23 地図のデザイン

  • 23.1 表示範囲
  • 23.2 背景図
  • 23.3 地図記号の体系化
  • 23.4 地図の整飾とレイアウト
  • 23.5 出力図の作成

24 双方向環境のマッピング

  • 24.1 地図の利用とマッピング環境
  • 24.2 ウェブマッピング
  • 24.3 ユビキタスマッピング
  • 24.4 バーチャルマップ
  • 24.5 ユビキタス空間情報社会の展望と課題

25 GISの社会貢献

  • 25.1 地図自動作成と施設管理
  • 25.1.1 地図自動作成
  • 25.1.2 施設管理
  • 25.2 空間意思決定システム
  • 25.2.1 DSSの定義
  • 25.2.2 SDSSの定義
  • 25.2.3 SDSSの構成要素
  • 25.2.4 SDSSの応用
  • 25.3 位置情報サービス
  • 25.3.1 LBSの定義
  • 25.3.2 LBSの技術
  • 25.3.3 LBSのサービスタイプ
  • 25.3.4 LBSの最近の動向

26 参加型GISと社会貢献

  • 26.1 GISのSの意味
  • 26.2 社会貢献としてのクライシスマッピング
  • 26.3 ハイチ地震での現地活動への貢献
  • 26.4 東日本大震災での取り組み
  • 26.5 東日本大震災以降の動き
  • 26.6 クライシスマッピングの特徴
  • 26.7 市民による参加型GISからGeoDesignへ
  • 26.8 まとめ

27 空間データの流通と共用

  • 27.1 空間データ基盤の開発と実践
  • 27.2 流通と共用のための空間データ
  • 27.3 空間データの流通・共用と法制度

28 組織におけるGISの導入と運用

  • 28.1 導入に向けた計画作づくり
  • 28.2 GISの設計,実装
  • 28.3 地理空間情報データの整備
  • 28.4 GISの運用、人材育成
  • 28.5 地域課題の解決に向けて

29 GISと教育・人材育成

  • 29.1 学校教育とGIS
  • 29.1.1 学習指導要領とGIS
  • 9.1.2 初等中等教育とGIS
  • 29.1.3 初等中等教育でのGIS活用における問題点とこれから
  • 29.1.4 高等教育とGIS
  • 29.2 社会におけるGISと教育
  • 29.2.1 国・地方自治体による人材育成
  • 29.2.2 企業向けトレーニング
  • 29.2.3 開かれたGISの教育の場
  • 29.3 GISの普及を支える学協会
  • 29.3.1 学協会
  • 29.3.2 GIS関連の資格

30 GISと未来社会

  • 30.1 高度情報通信ネットワーク
  • 30.1.1 米国 情報スーパーハイウェイ構想
  • 30.1.2 日本の高度情報通信ネットワーク社会
  • 30.1.3 クラウドコンピューティング
  • 30.1.4 ソーシャル・ネットワーキング・サービス(SNS)
  • 30.1.5 オープンデータ
  • 30.2 クラウドセンシングと参加型センシング
  • 30.3 高度地理空間情報社会
  • 30.3.1 地理空間情報中心で管理される社会
  • 30.3.2 地理時空間ビックデータと人々の流動把握