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農林水産省 筆ポリゴンデータ

livebooks/gis/farm_polygon.livemd

農林水産省 筆ポリゴンデータ

Mix.install(
  [
    {:nx, "~> 0.9"},
    {:evision, "~> 0.2"},
    {:exla, "~> 0.9"},
    {:geo, "~> 3.5"},
    {:jason, "~> 1.4"},
    {:kino, "~> 0.14"},
    {:kino_maplibre, "~> 0.1"}
  ],
  config: [nx: [default_backend: EXLA.Backend]]
)

筆ポリゴンデータの取得

農林水産省の筆ポリゴンデータをダウンロードする

※筆の読みは「ふで」

出典: 「筆ポリゴンデータ(2022年度公開)」(農林水産省)()を加工して作成

json_file = "/tmp/2022_442011.json"

GeoJSON の読込

geojson_data =
  json_file
  |> File.read!()
  |> Jason.decode!()
  |> Geo.JSON.decode!()
Enum.count(geojson_data.geometries)
# 田んぼの件数
geojson_data.geometries
|> Enum.filter(&(&1.properties["land_type"] == 100))
|> Enum.count()
# 畑の件数
geojson_data.geometries
|> Enum.filter(&(&1.properties["land_type"] == 200))
|> Enum.count()
# 対象の絞り込み
target_fields =
  geojson_data.geometries
  |> Enum.filter(fn field ->
    field.properties["point_lng"] >= 131.42 &&
      field.properties["point_lng"] <= 131.46 &amp;&amp;
      field.properties["point_lat"] >= 33.13 &amp;&amp;
      field.properties["point_lat"] <= 33.15 &amp;&amp;
      field.properties["land_type"] == 100
  end)
  |> then(fn geometries ->
    %Geo.GeometryCollection{geometries: geometries}
  end)

Enum.count(target_fields.geometries)

Smart Cell による可視化

MapLibre.new(style: :terrain, center: {131.443, 33.131}, zoom: 16)
|> MapLibre.add_geo_source("target_fields", target_fields)
|> MapLibre.add_layer(
  id: "target_fields_line_1",
  source: "target_fields",
  type: :line,
  paint: [line_color: "#000000", line_opacity: 1]
)

Smart Cell を使わない可視化

longitudes =
  target_fields.geometries
  |> Enum.map(&amp; &amp;1.coordinates)
  |> List.flatten()
  |> Enum.map(&amp;elem(&amp;1, 0))

latitudes =
  target_fields.geometries
  |> Enum.map(&amp; &amp;1.coordinates)
  |> List.flatten()
  |> Enum.map(&amp;elem(&amp;1, 1))

center = {
  (Enum.min(longitudes) + Enum.max(longitudes)) / 2,
  (Enum.min(latitudes) + Enum.max(latitudes)) / 2
}
MapLibre.new(center: center, zoom: 14.5, style: :terrain)
|> MapLibre.add_geo_source("geojson", target_fields)
|> MapLibre.add_layer(
  id: "fill",
  source: "geojson",
  type: :fill,
  paint: [fill_color: "#00ff00", fill_opacity: 0.5]
)

Evision による可視化

# 緯度経度の最大最小を求める
coordinates =
  target_fields.geometries
  |> Enum.map(&amp; &amp;1.coordinates)
  |> List.flatten()

longitudes = Enum.map(coordinates, &amp;elem(&amp;1, 0))
latitudes = Enum.map(coordinates, &amp;elem(&amp;1, 1))

min_longitude = Enum.min(longitudes)
max_longitude = Enum.max(longitudes)
min_latitude = Enum.min(latitudes)
max_latitude = Enum.max(latitudes)

{min_longitude, max_longitude, min_latitude, max_latitude}
{height, width} = {1280, 2560}
# 緯度経度の最小から最大をピクセル数の0から幅・高さに正規化する
normalized_points =
  target_fields.geometries
  |> Enum.map(&amp; &amp;1.coordinates)
  |> Enum.map(fn coordinate ->
    coordinate
    |> Enum.at(0)
    |> Enum.map(fn {x, y} ->
      [
        trunc((x - min_longitude) * width / (max_longitude - min_longitude)),
        # 縦方向は緯度が北緯の場合逆転するため、高さから引く
        trunc(height - (y - min_latitude) * height / (max_latitude - min_latitude))
      ]
    end)
    |> Nx.tensor(type: :s32)
  end)
# 空画像を用意する
# 全て黒の不透明
empty_mat =
  [0, 0, 0, 255]
  |> Nx.tensor(type: :u8)
  |> Nx.tile([height, width, 1])
  |> Evision.Mat.from_nx_2d()
# ポリゴンを透明色で塗りつぶす
img = Evision.fillPoly(empty_mat, normalized_points, {0, 0, 0, 0})
img_base64 =
  Evision.imencode(".png", img)
  |> Base.encode64()
  |> then(&amp;"data:image/png;base64,#{&amp;1}")
MapLibre.new(center: center, zoom: 14.5, style: :terrain)
# 画像をレイヤーとして地図に重ねる
|> MapLibre.add_source(
  "field_mask",
  type: :image,
  url: img_base64,
  coordinates: [
    [min_longitude, max_latitude],
    [max_longitude, max_latitude],
    [max_longitude, min_latitude],
    [min_longitude, min_latitude]
  ]
)
|> MapLibre.add_layer(
  id: "overlay",
  source: "field_mask",
  type: :raster,
  layout: %{
    "visibility" => "visible"
  }
)