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地理空間分析に最適な 10 のデータセット (オープンおよびパブリック アクセス)@datasets
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地理空間分析に最適な 10 のデータセット (オープンおよびパブリック アクセス)

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地理空間データとは、地球表面のイベント、オブジェクト、または機能を表すデータを指します。科学者は、地理空間分析を使用して、マップ、グラフ、カートグラムなどの視覚化を構築します。この記事では、現在利用可能な地理空間分析に最適なパブリック データセットについて説明します。
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地理空間データとは、地球表面のイベント、オブジェクト、またはフィーチャを表すデータを指します。地理空間データを使用すると、自然界の表現を頻繁かつリアルタイムで簡単に取得できます。


科学者は、地理空間分析を使用して地図、グラフ、カートグラムなどの視覚化を作成し、地球表面の現在の変化や歴史的な変化を示します。


この記事では、現在利用可能な地理空間分析に最適なパブリック データセットについて説明します。

地理空間データセット


ナチュラルアース

Natural Earth データセットは、物理的および文化的な地理空間データの無料のオープンソース データセットであり、1:10m、1:50m、および 1:1 億 1000 万縮尺のベクター マップおよびラスター マップで利用できます。場所。シンプルに設計されているため、地図作成、教育、GIS、研究など、幅広い用途に役立ちます。データセットは、ボランティアのコミュニティによって常に維持および更新されており、データの信頼性が確保されています。


ダウンロードできますデータここ。

全球土地被覆施設 (GLCF)

Global Land Cover Facility (GLCF) データセットは、メリーランド大学がホストする NASA の Earth Observing System Data and Information System (EOSDIS) の一部です。これは、土地被覆および土地利用分析に関連する衛星画像および地理空間データ製品のリポジトリです。このデータセットは、地球規模と地域規模の両方で、植生、水域、都市部などに関するデータを提供します。このデータセットは衛星センサーから取得され、高度なアルゴリズムで処理されて、気候変動、生物多様性、土地利用計画に関する科学研究に情報を提供します。


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オープンストリートマップ (OSM)

この地理空間データセットは 2004 年に開始され、GPS デバイス、航空画像、その他のソースを利用して、組織とボランティアのコミュニティによって維持されています。無料でオープンソースの世界地図を作成する共同プロジェクトです。道路、建物、自然、その他の地理空間要素に関する情報で構成されています。このデータはコミュニティによって編集および改良され、包括的な世界地図が提供されます。 OSM データセットは、ベクター形式で自由に利用でき、特定のニーズに合わせて簡単にカスタマイズできるため、プロプライエタリ マップの代替として人気があります。


ダウンロードできますデータここ。


OpenStreetMap の DigitalGlobe 衛星画像の公開

LandScan グローバル人口データベース

LandScan Global Population Database は、世界の人口密度と分布に関する情報をさまざまな縮尺で提供するデータセットです。それは使用しています衛星画像と地理空間データを使用して、1 km x 1 km の各グリッド セルに住む人々の数を概算します。また、赤道で約 1 km に相当する 30 秒角の解像度でデータを提供します。


サインアップしてダウンロードできますデータここ。

米国地質調査所 (USGS)

この地理空間データセットは、米国の物理的および文化的特徴に関する地理空間データの包括的なコレクションです。これは、水文学、地質学、地形、土地利用/被覆、鉱物資源、エネルギー資源に関するデータで構成されています。地図、衛星画像、データ ダウンロード サービスなどのさまざまなポータルとツールが、調査、リソース管理、計画/政策立案、および教育のために USGS によって提供されています。


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NASA 地球観測 (NEO)

NASA 地球観測データセットは、降水量、気温、植生、土地被覆などのさまざまな環境要因に関する衛星画像と派生地理空間プロダクトのコレクションです。このデータセットは、主に NASA の複数の衛星によって収集、維持、定期的に更新され、科学研究、教育などに利用できます。天然資源を監視し、環境変化を追跡し、科学研究と意思決定をサポートするために、NEO は詳細で世界的に一貫した画像を提供します。地球環境と時間の経過とともに変化します。


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ユーロスタット

Eurostat データベースは、欧州委員会が管理する欧州連合の地理空間データで構成されています。経済、人口、環境など、EU 加盟国に関する幅広いデータを提供しており、表形式および空間データで定期的に更新されます。この Eurostat データベースは、人口統計、教育、労働市場、健康、エネルギーなどのトピックをカバーし、欧州連合とその加盟国の政策決定をサポートしています。


クリックここデータをダウンロードします。

DigitalGlobe オープンデータ プログラム

この地理空間データセットは、都市計画、天然資源管理、災害対応など、さまざまな地理空間アプリケーション向けの高解像度衛星画像のコレクションです。これは世界のさまざまな地域をカバーし、DigitalGlobe の地球観測衛星群から供給されています。このプログラムは、高品質の地理空間データへのアクセスを提供することにより、人道的、科学的、公益的なコミュニティをサポートすることを目的としています。


にアクセスしてダウンロードするには、無料のアカウントを作成する必要があります。データ.

グローバル生物多様性情報ファシリティ (GBIF)

GBIF は、発生記録、種の分布、分類情報など、世界中の生物多様性データのリポジトリです。博物館、植物標本館、フィールド調査、リモート センシングなどのさまざまな情報源から収集され、アクセス可能なオンライン Web サイトを通じて研究者や政策立案者などに提供されます。このリポジトリは、保全、生物多様性、持続可能な開発に関する研究をサポートするために使用されます。


からサインアップしてデータセットをダウンロードできます。 Webサイト、またはクリックここ.

グローバル行政区域 (GADM)

Global Administrative Areas (GADM) データベースは、州、州、準州を含む世界の行政境界のデータベースです。国や州などの第 1 レベルの行政区分から郡や地区などの下位レベルの区分まで、世界の政治区分の階層的なデータセットを提供します。データは定期的に更新され、マッピング、空間分析、ロケーションベースのアプリケーション用にベクター形式で利用できます。


クリックここデータをダウンロードします。

地理空間データセットの一般的なユース ケース


物理的および文化的な地理空間データ

ナチュラルアース- この地理空間データセットは、物理的および文化的特徴をマッピングするための地図作成、GIS、および地理空間分析で使用できます。


全球土地被覆施設 (GLCF) - この地理空間データセットは、土地被覆の分析と監視、環境管理、気候研究に使用できます。


オープンストリートマップ (OSM) - このデータセットは、物理的および文化的特徴をマッピングするためのルーティング、ロケーションベースのサービス、および地理空間分析で使用できます。


米国地質調査所 (USGS) - このデータセットは、地質学、水文学、環境研究、および米国の物理的特徴のマッピングに使用できます。


NASA 地球観測 (NEO) - この地理空間データセットは、環境モニタリング、災害対応、気候研究に使用して、地球の物理的特徴をマッピングできます。

人口および人口統計データ

LandScan グローバル人口データベース- この地理空間データセットは、人口統計分析、都市計画、および人口分布と人口密度をマッピングするための緊急対応に使用できます。

行政上および政治上の境界

グローバル行政区域 (GADM) - この地理空間データセットは、行政境界をマッピングするための人口統計分析、選挙マッピング、および地理空間分析に使用できます。

経済・社会データ

ユーロスタット- この地理空間データセットは、欧州連合の経済および社会データをマッピングするための経済分析、市場調査、政策立案に使用できます。


2021 年の可処分所得の中央値は、EU の住民 1 人あたり 18,019 PPS(購買力基準)でした。

衛星画像とリモートセンシングデータ

DigitalGlobe オープンデータ プログラム- このデータセットは、高解像度衛星画像の地理空間分析、環境モニタリング、天然資源管理に使用できます。

生物多様性と環境データ

グローバル生物多様性情報ファシリティ (GBIF) - この地理空間データセットは、世界中の生物多様性データをマッピングするための生物多様性分析、保全、および環境管理に使用できます。

最終的な考え

地理空間データは、隠れた空間を明らかにし、地球をよりよく理解するのに役立ちます。


これらのデータセットの一部は、複数のカテゴリで使用でき、誰でも自由にダウンロードして使用できます。



この記事のリード画像は、プロンプト「地理空間分析」を使用して、 HackerNoon の AI Stable Diffusionモデルによって生成されました。