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2009年11月24日

追悼: 日高敏隆さん

今朝のニュース。

動物行動学の第一人者、日高敏隆さん死去...79歳(Yomiuri Online)

日本に動物行動学、そして社会生物学を根づかせた功労者だ。学部の頃に授業をうけたが、著書ほどにはおもしろくなかったのを記憶している。だが、それは著書が抜群におもしろかったということだ。

ドーキンスの「利己的な遺伝子」を翻訳したり、社会生物学の紹介者としての功績がたたえられることが多いが、僕にとっては、生物学における人間中心主義を徹底して解体しようとした点にもっとも共感する。

また、社会生物学者のなかには、現象をほとんど見ず、借り物の理論を使って生物界を(表層的な)合理主義で説明するだけのおもしろくない人もたくさんいるのだが、日高さんの、さすが元昆虫少年というか、ナチュラリストというか、なによりもまず動物のさまざまな行動の「おもしろさ」を大事にする雰囲気も好きだ。

もっとも感銘をうけた著作は、「動物という文化」だ。これは、動物の形態・生態・行動の多様性を「文化」になぞらえて説明したものである。文化に下等も高等もないように、動物の生きかた、ありようにも下等も高等もないのだよ、という強い思いが感じられると同時に、ナチュラリストでもなんでもない僕にとっては、「なんだかわけのわからない動物たち」でしかないたくさんの動物たちの生き方が、魅力たっぷりに語られている。生物多様性に興味のある人々には、ぜひ読んでほしい。

ご冥福をお祈りします。合掌。


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2009年11月23日

事業仕分けについて思うこと

事業仕分け。最悪だ。

民主党政権になったら、予算が効率的に使われるような改革をしてくれるのだと思っていたのだが。つまり、それぞれの事業について、実際の事業と関係のない、役人や元役人のじいさんたちの懐に入るお金を削ってくれるのだと思っていた。

だから、科研費などの「実費」は増える、とまではゆかなくても、使い方の変な制限がなくなったり、事務のための事務のようなものがなくなって、使いやすくなるのだと思っていた。

それが何だ。天下り役人の数が多い独法が管轄する事業は、事業そのものをなくすのだという。事業をなくすのではなく、上から降ってくるあいだに消えてゆく無駄な出費の部分をなくしてくれよ、と言いたい。

そもそも、縮小もせず存続する事業は効率的に運用されているわけ？ 報道によると、仕分けによって減らせた部分って、まだ1兆円程度のようだが、残りの94兆円は、無駄なく効率的に運営されていると、民主党の人々はお考えなのだろうか？

そして、民主党議員の発言を聞いているかぎり、「すぐに金になる」事業以外はつぶす(そして、金になるのなら、無駄があっても構わない)という方針のようだ。乱暴すぎる。

民主党は、基礎科学の重要性をどう考えているのだろうか？ 少なくとも蓮舫さんは、いらないと考えているのだろうな、というのが態度からわかるが、党としての方針はどうなのだろう。まずは基本方針を明確にしてほしい。そうすれば、次の投票行動の参考になるから。

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2009年11月12日

調査地のGISデータベース構築に挑戦(6) ETM+画像データをGRASSデータベースにとりこむ


いよいよ、第3回でダウンロードしたランドサット画像をGRASSにとりこむ。

下準備

ダウンロードファイル、elp185r062_7t20000806.tar.gzを解凍して中身を見る。

> tar zxvf elp185r062_7t20000806.tar.gz
> cd elp185r062_7t20000806
> ls
p185r062_7k20000806_z32_nn61.tif  p185r062_7t20000806_z32_nn20.tif
p185r062_7k20000806_z32_nn62.tif  p185r062_7t20000806_z32_nn30.tif
p185r062_7p20000806_z32_nn80.tif  p185r062_7t20000806_z32_nn40.tif
p185r062_7t20000806.met          p185r062_7t20000806_z32_nn50.tif
p185r062_7t20000806_z32_nn10.tif  p185r062_7t20000806_z32_nn70.tif

雰囲気でだいたいわかるが、拡張子".tif"のついているファイルが衛星画像で、拡張子の直前の番号がバンド名。拡張子が".met"のものはテキストファイルで、この衛星画像のメタ情報が記されている。

このメタ情報をもとにGRASSのロケーションを作成する。

GRASSロケーション作成

GRASSを起動する。ここでは、wxPythonを使ったGUIを用いる。

> grass -wx # -wx オプションでwxPython GUIを指定。

  • 起動画面右の「Location wizard」をクリック
  • 次画面でデータディレクトリとロケーション名を入力
  • 次画面で「Use coordinate system of selected georeferenced file」をチェックする。

ダウンロードしたETM+画像はGeoTIFF形式で、画像の測地系、楕円体、投影法の情報がメタファイルに記されている。上記を選択することで、GRASSが選択されたTIFFファイルの地理情報を読みとってくれるのだ。ちなみにダウンロードされたファイルは、WGS84測地系(WGS84楕円体)にもとづき、UTM(ゾーン32、赤道のY値は0)に投影されたものである。

  • 次画面で、どのバンドでもよいからtifファイルを選択。
  • 次画面で「Finish」をクリックすると、「Do you want to set the default region extents and resolution now?」と表示されるので、「はい」を選択する。

ここで、ロケーションのデフォルト範囲と地上解像度を設定する。.metファイルの以下の行を参考に、東西南北の座標値を入力する。

SCENE_UL_CORNER_MAPX = 596362.500   # 画像の左上のX座標値
SCENE_UL_CORNER_MAPY = -216514.500  # 同、Y座標値
SCENE_UR_CORNER_MAPX = 778164.000   # 画像の右上のX座標値
SCENE_UR_CORNER_MAPY = -243019.500  # 同、Y座標値
SCENE_LL_CORNER_MAPX = 557631.000   # 画像の左下のX座標値
SCENE_LL_CORNER_MAPY = -396406.500  # 同、Y座標値
SCENE_LR_CORNER_MAPX = 739489.500   # 画像の右下のX座標値
SCENE_LR_CORNER_MAPY = -422940.000  # 同、Y座標値

地上解像度は、もっとも高解像度のバンド8、すなわちパンクロ画像にあわせる。.metファイルを見ると、

GRID_CELL_SIZE_PAN = 14.250   # パンクロ画像の地上解像度
GRID_CELL_SIZE_THM = 57.000   # 赤外線画像の地上解像度
GRID_CELL_SIZE_REF = 28.500   # 可視光画像の地上解像度

とあり、14.250mとわかる。x,yとも同じ値を記入する。

これでロケーションが作成され、自動的に「PARMANENT」というマップセットがその中に作られる。

GUIで今作成したロケーションのマップセットPARMANENTを選択して左下の「Start GRASS」をクリックすると、GRASSが起動する。

GRASSへの衛星画像のインポート

GRASSの「GIS Layer Manager」画面で、File → import raster map → Multiple raster data import using GDAL を選択する。
「Choose directory」で、ETM+画像を格納したディレクトリを指定する。Select file extensio を "tif"として、「import」ボタンをクリックすると、ディレクトリ内のすべてのtif画像をGRASS GISにインポートしてくれる。

インポートされたデータの名前は、それぞれのファイル名と同じになっている。

これは、コマンドラインでの操作としては、それぞれのファイルに対し

r.in gdal -o input="filename" output="filename"

を行なったのと同じことになる。

必要に応じて、インポートした地図データの名前は変更できる。

次回はSRTM画像をGRASSにとりこみ、SRTMの標高データをもとに等高線地図を作成する。

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2009年11月 8日

GRASS本の邦訳が出版予定？

WRZELSさんのブログによると、近々「OPEN SOURCE GIS: A GRASS APPROACH」の邦訳が出版されるそうだ。しかも値段が半額(？)らしい。

うれしいニュース。ソフトウェアマニュアル系の本って、どうしても英語だと頭に残らないので、待ちどおしい。いい人が翻訳してくれていることを祈りつつ。

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2009年11月 7日

調査地のGISデータベース構築に挑戦(5) GRASSの準備

前回、次はランドサットデータをGRASSにとりこむと記したが、その前にGRASS GISについておさらいし、データベース構築の方針を決めておく。

GRASS GISとは

GRASS GISとは、オープンソースのGISソフトウェアで、主としてラスター解析を得意とするが、次第にベクター解析も充実してきている。LinuxおよびMacOSXで動作し、WindowsではCygwin環境でのみ使えていたが、最近Windows版もリリースされた。

ガボンの研究機関にGISを導入する際、有償ソフトウェアだと、その後のサポートやメンテナンス、あるいは拡張にお金がかかる可能性があるため、オープンソースソフトウェアを使うことは有意義だ。

GRASS GISの詳細情報は下記のウェブサイトが参考になる。

参考書はこちら。わかりやすい英語で記してある。



GRASS データベース構築の方針

GRASS GISでは、ひとつのデータベースの中に複数の「ロケーション(location)」をもつことができる。そして、おのおののロケーションには一つまたは複数の「地図セット (mapset)」を置くことができる。

それぞれのロケーションは、固有の座標系 (coordinate system)と投影法 (projection)、および範囲 (region) によって定義づけられる。つまり、同じロケーションの中にある地図は、座標系と投影法が共通で、ロケーションの範囲内の情報しか得られない。

ひとつのロケーションで用いる地図は、同じテーマや作成者、利用者といったカテゴリによって区分することができる。その区分が地図セットだ。

さて、現在手持ちのデータセットは、第2回に記した4種類、すなわちGPSデータ、Landsat ETM+、SRTM標高データ、そしてCarpe作成の植生図等だ。今後、QuickBirdの画像や、手持ちの空中写真も加えてゆきたい。

データベース構築にあたっては、まずデータセット毎に、データソースの座標系や投影法にあわせた、個別のロケーションを作成することにする。そして、作業用のロケーションを別途作成し、最終的にすべてのデータソースをそこに統合する形をとることにする。

次回こそ、衛星データをGRASSにとりこむ。

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