1 目的

  • 隣接するデータを六角形ごとにまとめた地図を六角形（Hexbin）マップとよぶ．
    • Ubarが開発した地球上の領域を六角形のセルで覆ったH3がよく利用される．
    • ここでは，HDXから提供されているオープンデータの一つであるKontur Populationを利用．
      • このデータは各H3セルに総人口データが含まれる．各セルは同じ面積だと見なされているため，人口密度として解釈可能．

パッケージ：sf，tidyverse

library(sf)
library(tidyverse)

#sfオブジェクトの編集，簡略化
library(rmapshaper)

2 Konturデータ

2.1 ダウンロード

  • 拡張子.gpkgファイル（地理空間データの保存によく利用）で提供されている．

  • HDX Kontur　>　検索欄にJapanと入力し，Enterキー　>　Japan: Population Density for 400m H3 Hexagons　

  • kontur_population_JP_20231101.gpkg　>　DOWNLOAD

2.1.1 シェープファイルの読込

  • st_transform()：JSD2011（EPSG:6668）に投影するため．
hexagons <- 
  read_sf("kontur_population_JP_20231101.gpkg") %>% 
     st_transform("EPSG:6668")

#最初の6行
hexagons %>% 
  head()
h3 population geom
884ec9aeb3fffff 1 POLYGON ((142.1747 26.61367…
884ec9acddfffff 73 POLYGON ((142.1776 26.62691…
884ec9acd9fffff 1 POLYGON ((142.1715 26.62109…
884ec9acd7fffff 65 POLYGON ((142.1651 26.63593…
884ec9acd5fffff 8 POLYGON ((142.1744 26.63433…
884ec9acd3fffff 11 POLYGON ((142.1591 26.63011…
  • h3：ポリゴンとして表現されるH3セルのインデックス（H3Indexとよばれる）．
  • population：各H3セルに含まれる総人口．

2.1.2 可視化

  • とりあえず，可視化．
    • 六角形で覆われているが，小さくてわからない．
ggplot()+
  geom_sf(data=hexagons)+
  ggtitle("図1：六角形マップ（日本）")+
  theme_bw()

神奈川県周辺

  • 神奈川県周辺だけ可視化．
    • x軸（経度）の範囲：138.8～139.8．
    • y軸（緯度）の範囲：35.1～35.8．
ggplot()+
  geom_sf(data=hexagons)+
  ggtitle("図3：六角形マップ（神奈川県周辺）")+
  coord_sf(xlim= c(138.8, 139.8), 
           ylim=c(35.1, 35.8))+
  theme_bw()

  • 六角形で覆われていることを確認．
    • 今回は人口データのため，陸地の山岳地帯などpopulationに値がないポリゴンはh3がそもそもデータに含まれず，空白

3 人口密度の可視化

  • 人口密度1000人/㎢以上（H3セルは約0.74㎢のため740人以上）をviridisカラーmako色（option="G"）で可視化．
    • 人口密度1000人/㎢未満はグレーで表現．
    • 目盛りは常用対数（log10）に変換．
#740人以上の抽出 
hexagons_2 <- hexagons %>% 
  filter(population>=740)

ggplot()+
  geom_sf(data=hexagons, 
          fill="gray", color="gray")+
  geom_sf(data=hexagons_2, 
          aes(fill=population,
              color=population))+
  scale_fill_viridis_b(option="G",
                       trans="log10")+
  scale_color_viridis_b(option="G",
                        trans="log10")+
  labs(fill="人", color="人",
       caption="出典：Kontur Population")+
  ggtitle("図2：人口密度（2023年）")+
  theme_void()

4 神奈川県

4.1 行政区域と人口密度の可視化

  • 行政区域データを利用して，神奈川県を可視化．

    • 国土数値情報ダウンロードサイト　>　行政区域（ポリゴン）　>　神奈川県　>　2024年（令和6年）
    • rmapshaperパッケージのms_dissolve()を使用し，市区町村ではなく県単位で境界を統合．N03_001列が神奈川県なので，これでまとめる．
Kanagawa_map <-
  read_sf("N03-20240101_14_GML/N03-20240101_14.shp")

#神奈川県を一つのポリンゴンとしてまとめる
Kanagawa_map <- Kanagawa_map %>% 
  ms_dissolve(field="N03_001")
  • 人口を色付けし，神奈川県を可視化．
ggplot()+
  geom_sf(data=hexagons, 
          aes(fill=population,
              color=population))+
  scale_fill_viridis_c(option="G")+
  scale_color_viridis_c(option="G")+
  geom_sf(data=Kanagawa_map, color="gray",
          linewidth=0.6, fill="NA")+
  labs(fill="人", color="人")+
  ggtitle("図4：神奈川県と人口密度")+
  coord_sf(xlim=c(138.8, 139.8), 
           ylim=c(35.1, 35.8))+
  theme_void()

4.2 神奈川県の人口密度

#準備
st_agr(hexagons)="constant"
st_agr(Kanagawa_map)="constant"
#重複部分の抽出
Kanagawa_pop <- 
  st_intersection(hexagons, Kanagawa_map)
  • 上のコードで神奈川県だけをくり抜いているため，coord_sf()による範囲指定を削除．
#可視化（完成）
ggplot()+
  geom_sf(data=Kanagawa_pop, 
          aes(fill=population,
              color=population))+
  scale_fill_viridis_b(option="G")+
  scale_color_viridis_b(option="G")+
  labs(fill="人", color="人",
       caption="出典：Kontur Population
       国土数値情報")+
  ggtitle("図5：神奈川県人口密度（2023年）")+
  theme_void()

5 応用

  • rayshader()を利用すると，図5を3Dマップにすることが可能．ここでは，以下の作業はコンピュータへの負荷が大きいため，示さない．

Rによる地理空間データの可視化

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