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【kepler.gl】コロナ対策による人流の変化も地図上に可視化(各種メディアで報道)

kepler.glのサイト画面 kepler.glを使ってコロナ対策の効果を分析したところ、テレビ、新聞、ネットのメディアから問い合わせや報道依頼が殺到。今も、土日返上で都内や全国の人流変化を分析しています。この記事では人流変化の可視化に便利なkepler.glにつ...

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2023年2月20日月曜日

【BigQuery 】緯度経度から50mメッシュコードを算出する方法

ぐぐっても出なかったので自分でSQL書きました。

ただ、未検証なのでご了承のほどよろしくお願いいたします。

BigQuery

WITH
  t0 AS (
  SELECT
    139.6917337 AS longitude,
    35.6895014 AS latitude ),
  t1 AS (
  SELECT
    latitude,
    longitude,
    /* FLOOR X 以下で最大の整数値を返します。*/ 
    /*round X のみが存在する場合、X を最も近い整数に丸めます。N が存在する場合、X を小数点以下の N 桁に丸めます。*/ 
    /*MOD(X, Y) Y による X の除算の剰余を返します。*/ 
    /* 1次メッシュ 辺の長さ:約80km 経度差:1度 緯度差:40分*/ 
    CONCAT( SAFE_CAST(SAFE_CAST(FLOOR(latitude*60/40) AS INT64) AS STRING), SAFE_CAST(SAFE_CAST(FLOOR(longitude)-100 AS INT64) AS STRING) ) AS mesh1d,
    /* 2次メッシュ 辺の長さ:約10km 経度差:7分30秒 緯度差:5分*/ 
    CONCAT( SAFE_CAST(SAFE_CAST(FLOOR(MOD(SAFE_CAST(ROUND(latitude*60, 7) AS NUMERIC), 40.0)/5) AS INT64) AS STRING), SAFE_CAST(SAFE_CAST(FLOOR(MOD(SAFE_CAST(longitude-100 AS NUMERIC), 1.0)*60/7.5) AS INT64) AS STRING) ) AS mesh2d,
    /*3次メッシュ 辺の長さ:約1km 経度差:45秒 緯度差:30秒 */ 
    CONCAT( SAFE_CAST(SAFE_CAST(FLOOR(MOD(MOD(SAFE_CAST(ROUND(latitude*60, 7) AS NUMERIC),40.0),5.0)* 60/30) AS INT64) AS STRING), SAFE_CAST(SAFE_CAST(FLOOR(MOD(MOD(SAFE_CAST(longitude AS NUMERIC),1.0)*60,7.5) * 60/45) AS INT64) AS STRING) ) AS mesh3d,
    /* 2分の1地域メッシュ 辺の長さ:約500m 経度差:22.5秒 緯度差:15秒 三次メッシュを緯線方向、経線方向に2等分してできる区域*/ 
    CONCAT( SAFE_CAST(SAFE_CAST(FLOOR(MOD(MOD(MOD(SAFE_CAST(ROUND(latitude*60, 7) AS NUMERIC),40.0),5.0),0.5)*4)*2+ FLOOR(MOD(MOD(MOD(SAFE_CAST((longitude-100) AS NUMERIC),1.0)*60,7.5),0.75)* 60/22.5)+1 AS INT64) AS STRING) ) AS mesh4d,
    /* 4分の1地域メッシュ 辺の長さ:約250m 経度差:11.25秒 緯度差:7.5秒 */ 
    CONCAT( SAFE_CAST(SAFE_CAST(FLOOR(MOD(MOD(MOD(MOD(SAFE_CAST(ROUND(latitude*60, 7) AS NUMERIC),40.0),5),0.5),0.25)*8)*2+ FLOOR(MOD(MOD(MOD(MOD(SAFE_CAST((longitude-100) AS NUMERIC),1)*60,7.5),0.75),0.375)*60/11.25)+1 AS INT64) AS STRING) ) AS mesh5d,
    /* 8分の1地域メッシュ 辺の長さ:約125m 経度差:5.625秒 緯度差:3.75秒 */
     CONCAT( SAFE_CAST(SAFE_CAST(FLOOR(MOD(MOD(MOD(MOD(MOD(SAFE_CAST(ROUND(latitude*60, 7) AS NUMERIC),40.0),5.0),0.5),0.25),0.125)*16)*2+ FLOOR(MOD(MOD(MOD(MOD(MOD(SAFE_CAST((longitude-100) AS NUMERIC),1)*60,7.5),0.75),0.375),0.1875)* 60/5.625)+1 AS INT64) AS STRING) ) AS mesh6d,
    /* 10分の1地域メッシュ 辺の長さ:約100m 経度差:4.5秒 緯度差:3秒 三次メッシュを緯線方向、経線方向に10等分してできる区域*/ 
    CONCAT( SAFE_CAST(SAFE_CAST(FLOOR(MOD(MOD(MOD(SAFE_CAST(ROUND(latitude*60, 7) AS NUMERIC),40.0),5.0),0.1)*20)*2+ FLOOR(MOD(MOD(MOD(SAFE_CAST((longitude-100) AS NUMERIC),1.0)*60,7.5),0.75)* 60/4.5)+1 AS INT64) AS STRING) ) AS mesh7d,
    /* 20分の1地域メッシュ 辺の長さ:約50m 経度差:2.25秒 緯度差:1.5秒 1/10メッシュを緯線方向、経線方向に2等分してできる区域*/ 
    CONCAT( SAFE_CAST(SAFE_CAST(FLOOR(MOD(MOD(MOD(MOD(SAFE_CAST(ROUND(latitude*60, 7) AS NUMERIC),40.0),5.0),0.1),0.05)*40)*2+ FLOOR(MOD(MOD(MOD(MOD(SAFE_CAST((longitude-100) AS NUMERIC),1.0)*60,7.5),0.75),0.075)* 60/2.25)+1 AS INT64) AS STRING) ) AS mesh8d
  FROM
    t0 )
SELECT
  latitude,
  longitude,
  CONCAT(mesh1d,mesh2d,mesh3d,mesh4d,mesh5d,mesh6d,mesh7d,mesh8d) AS mesh50m
FROM
  t1


参考


2020年3月29日日曜日

【kepler.gl】コロナ対策による人流の変化も地図上に可視化(各種メディアで報道)

kepler.glのサイト画面

kepler.glを使ってコロナ対策の効果を分析したところ、テレビ、新聞、ネットのメディアから問い合わせや報道依頼が殺到。今も、土日返上で都内や全国の人流変化を分析しています。この記事では人流変化の可視化に便利なkepler.glについて簡単に紹介します。


◇kepler.glとは何か?

緯度経度などの空間データを可視化できるブラウザベースの地理情報システムです。開発はUber社がしており誰でもアカウント不要で利用することができます。緯度経度などを含むcsvファイルを用意するだけで空間データをマップ上に可視化できます。

◇kepler.glの良いところ


◇注意点

  • 密度や3D図での濃さや高さは、そのデータでの最大値をmaxとして表現してるっぽいので、異なるデータを比較する際は、予めそれぞれのデータに最大値となるログを挿入しておく必要がある。ただ、動画として表現するときは、時間単位に調整用のデータを差し込まないと調整データがない部分の高さが調整されない。その場合は、1分ごとに任意地点のデータを差し込むなどの方法がある(【BigQuery】1分毎に1レコード生成するクエリ)。

◇ケプラーのサイト


◇ケプラーでコロナ対策の人流効果を可視化した例(各種メディア報道)

覚えている限りですが下記のメディアで取り上げて頂きました。




◇参考サイト