1 目的

Hillshade effects（アクセス日：2024-04-26）を参考に光源の位置と方向を活用して，地形の陰影を生成し，山や谷の輪郭を浮かび上がらせる（陰影起伏図）．
標高図と陰影起伏図を組み合わせ，色付き陰影起伏図（陰影段彩図）を作成する．
- ラスターデータ：セル（格子状の区画）で地理空間情報を表現するデータ形式．¹

library(tidyverse)
#地図（静岡県）ダウンロード
library(rnaturalearth) 
#標高データダウンロード
library(elevatr)　
#標高データ操作
library(terra)　
#スケールの複数使用　
library(ggnewscale)
#地図（伊豆地域，横浜市）の読込
library(sf)

2 標高図の作成

2.1 標高データのダウンロード

標高を示す地域として静岡県を選定．Natural Earthに収録されている静岡県ポリゴンをne_states()で読込．²
- 静岡県は日本の都道府県のため国はJapanを指定．
- sfクラスを指定．
- オブジェクトをJapan_mapとする．

Japan_map <- 
  ne_states("Japan", returnclass="sf")

Shizuoka <- Japan_map %>% 
  filter(name=="Shizuoka")

get_elev_raster()：指定した位置の標高データ（ラスターデータ）をダウンロード.AWS Terrain Tilesから標高データを取得`
- locations：位置情報を指定．今回は静岡県（Shizuoka）
- z：解像度（ズームレベル）の指定．数を大きくすると解像度が増すが，時間がかかるため注意．
- clip： locationsを設定した場合，指定した位置のデータを切り取る（bboxを設定した場合，境界ボックスに合わせてデータを切り取る）．

elev <- 
  get_elev_raster(locations=Shizuoka, 
                  z=9, clip="locations")

ggplot()で可視するため，elevをデータフレーム（as.data.frame()）に変更．
- xy=TRUEを指定することで，座標情報をデータフレームの列として取り込む．

elev_df <- elev %>% 
  as.data.frame(xy=TRUE)

2.2 データ処理　

elev_dfの3列目が標高を示すため，列名をelvationに変更．
データフレームの欠損値（NA）削除（drop_na(everything())）．

elev_df <- elev_df %>%
  rename("elevation"=3)

elev_df <- elev_df %>% 
  drop_na(everything())

2.3 標高図

geom_raster()：標高（elev_dfのelevation列）の可視化．詳細．
- scale_fill_fermenter()：標高の色付け．連続変数を離散変数として扱う．パレットはBrBGを選択．
  - 標高の単位はメートル（m）．
seq()：数列の作成．0から3200まで400ずつ増加．

#凡例目盛り
my_breaks <- seq(0, 3200, by=400)

ggplot() +
  geom_raster(data=elev_df,
              aes(x, y, fill=elevation))+
  scale_fill_fermenter(palette="BrBG",
                       breaks=my_breaks)+
  labs(fill="m",
       caption="出典：Natural Earth，
       AWS Terrain Tiles")+
  coord_sf(crs="EPSG:6668")+
  theme_void()

3 陰影起伏図の作成

3.1 陰影計算

terrain()：標高データ（elv）から地形特性を計算する関数．
- 傾斜（slope）をラジアン単位（radians）で計算するように指示．
- 斜面方位（aspect）をラジアン単位（radians）で計算するように指示．

sl <- elev %>%
  terrain("slope", unit="radians")

asp <- elev %>% 
  terrain("aspect", unit="radians")

shade()：陰影計算．
- angle：光源高度45度に指示．
- direction：光源方向315度に指示．

注意：このままshade()を指示すると，

inherits(slope, "SpatRaster") は TRUEではありません

と出るためrasterをSpatRasterオブジェクトに変更．

sl <- sl %>% 
  as("SpatRaster")
asp <- asp %>% 
  as("SpatRaster")

hill_shade <- 
  shade(sl, asp, 
      angle=45, 
      direction=315,
      normalize=TRUE)

hill_shadeもデータフレーム（as.data.frame()）に変更．

hill_shade_df <- hill_shade %>% 
  as.data.frame(xy=TRUE)

3.2 陰影起伏図

陰影起伏（hill_shade_dfのhillshade列）を紫色（Purples）で表現．
- show.legend=FALSE：凡例非表示．

ggplot() +
  geom_raster(data=hill_shade_df,
              aes(x, y, fill=hillshade),
              show.legend=FALSE)+
  scale_fill_distiller(palette="Purples")+
  labs(caption="出典：Natural Earth，
       AWS Terrain Tiles")+
  coord_sf(crs="EPSG:6668")+
  theme_void()

4 陰影段彩図

標高図と陰影起伏図を組み合わせ，色付き陰影起伏図（「陰影段彩図」）を作成．
地図の順番．
- 最下層：陰影起伏図（hill_shade_df）．
- new_scale_fill()：重ねる標高地図の色付けを活かすため．
- 最上層：標高図（elev_df）．alphaを利用して透過表示．

ggplot() +
  geom_raster(data=hill_shade_df,
              aes(x, y, fill=hillshade),
              show.legend=FALSE)+
  scale_fill_distiller(palette="Purples")+
  new_scale_fill() +
  geom_raster(data=elev_df,
              aes(x, y, fill=elevation),
              alpha=0.7) +
  scale_fill_fermenter(palette="BrBG", 
                       breaks=my_breaks)+
  labs(fill="m",
       caption="出典：Natural Earth，
       AWS Terrain Tiles") +
  coord_sf(crs="EPSG:6668") +
  theme_void()

5 応用（等高線の追加）　

同じ標高を線で表すことで等高線を作成．

5.1 伊豆地域

上の静岡県との違い

Natural Earthから伊豆半島のポリゴンを正確に切り抜くのが難しいこと．

これに対しては，国土数値情報ダウンロードサイトの行政区域データを活用することにより対応．伊豆地域ポリゴンの作成方法は標高・傾斜度メッシュデータの可視化を参照．

伊豆地域のポリゴンをIzuと名付ける．

z：解像度を8に指定して，標高データ（ラスターデータ）をダウンロード.
後は原則，静岡県のケースと同じであるためRコードは省略．

Izu_elev <- 
  get_elev_raster(locations=Izu,
                  z=8, clip="locations")

5.2 伊豆地域の陰影段彩図

陰影起伏図（データフレーム）のオブジェクトをhillshade_Izu_dfとする．静岡県同様に標高図（オブジェクトをIzu_elev_dfとする）と組み合わせ陰影段彩図を作成しようとしたところ，geom_raster()ではなくgeom_tile()を勧められたため，変更．

等高線の作成

geom_contour()：等高線の作成．2変数（x軸とy軸）に対するz軸の値を表現．ここで等高線の高さ．内側がより高い値．
- 線の色（color）と太さ（linewidth）の指定．

#凡例目盛り
my_breaks <- seq(0, 1200, by=200)

ggplot() +
  geom_tile(data=hillshade_Izu_df,
              aes(x, y, fill=hillshade),
              show.legend=FALSE)+
  scale_fill_distiller(palette="Purples")+
  new_scale_fill() +
  geom_tile(data=Izu_elev_df,
              aes(x, y, fill=elevation),
              alpha=0.7)+
  scale_fill_fermenter(palette="BrBG", 
                       breaks=my_breaks)+
  geom_contour(data=Izu_elev_df, 
               aes(x, y, z=elevation), 
               color="gray70", linewidth=0.2)+
  labs(fill="m",  
       caption="出典：国土数値情報行政区域データ，
       AWS Terrain Tiles") +
  coord_sf(crs="EPSG:6668") +
  theme_void()

6 横浜市

国土数値情報行政区域データから神奈川県をダウンロード．
- 横浜市を選抜．

Kanagawa_map<-
  read_sf("N03-20240101_14_GML/N03-20240101_14.shp")

Kanagawa_map %>% 
  filter(N03_004=="横浜市") ->
  Yokohama

標高データのダウンロード．解像度を10に指定．
後は原則，静岡県のケースと同じであるためRコードは省略．

Yokohama_elev <- 
  get_elev_raster(locations=Yokohama, 
                  z=10, clip="locations")

6.1 横浜市の陰影段彩図

7 参考ウェブサイト

Hillshade effects

RによるGISデータの可視化

チュートリアルホーム

アイコン

Font Awesome 6.7.2

標高・傾斜度メッシュデータの可視化では国土数値情報標高・傾斜度メッシュデータを用いて標高を可視化．このメッシュデータは基盤地図情報数値標高モデルのラスターデータをシェープファイル（ベクターデータ：ポイント，ライン，ポリゴンで表現されるデータ形式）に変換されている．↩︎
Natural Earthの利用方法の詳細はNatural Earthの地理空間データの可視化参照．↩︎

ラスターデータによる標高図の可視化

静岡県，伊豆地域，横浜市の例

岩田真一郎（　神奈川大学経済学部）

2024-04-28作成，2025-05-18改定

1 目的

2 標高図の作成

2.1 標高データのダウンロード

2.2 データ処理

2.3 標高図

3 陰影起伏図の作成

3.1 陰影計算

3.2 陰影起伏図

4 陰影段彩図

5 応用（等高線の追加）

5.1 伊豆地域

5.2 伊豆地域の陰影段彩図

6 横浜市

6.1 横浜市の陰影段彩図

7 参考ウェブサイト

ラスターデータによる標高図の可視化

静岡県，伊豆地域，横浜市の例

岩田真一郎（ 神奈川大学経済学部）

2024-04-28作成，2025-05-18改定

1 目的

2 標高図の作成

2.1 標高データのダウンロード

2.2 データ処理

2.3 標高図

3 陰影起伏図の作成

3.1 陰影計算

3.2 陰影起伏図

4 陰影段彩図

5 応用（等高線の追加）

5.1 伊豆地域

5.2 伊豆地域の陰影段彩図

6 横浜市

6.1 横浜市の陰影段彩図

7 参考ウェブサイト

　岩田真一郎（　神奈川大学経済学部）

2.2 データ処理　

5 応用（等高線の追加）　