ポイントデータの集計とテーブル結合

　本教材は、「ポイントデータの集計とテーブル結合」の実習用教材です。ArcGIS Proを用いて、点データの密度を可視化し視覚的に分析する手法とテーブル結合によってデータを作成する手法を解説しています。前提として、点データの集計では、メッシュや行政区画などの空間集計に用いるオブジェクトの大きさに影響されることを注意する必要があります。

点の分布密度
メッシュによる点密度の表示
行政区内の点密度
カーネル密度推計
テーブル結合

実習用データ

実習をはじめる前に、tokyoとtokyotogikaiをダウンロードしてください。次に、tokyoのファイルの中に解凍したtokyotogikaiを入れてください。今回は、togikai_23ku_202310.xlsx、tokyo_23ku_s.shp、cvs_jgd2011_s.shpを使用します。実習前に、後2者のデータを平面直角座標系に変換してください。

点の分布密度

　下の図は、GISで東京都のコンビニエンスストアの分布を示したものです。この図を見ると点が密集している地域とそうでない地域があることはわかります。しかし、地域ごとの密度の違いはよくわかりません。そこで、以下ではArcGIS Proでメッシュ（方形区）や行政区画ごとに密度を可視化する手法を解説します。

メッシュによる点密度の表示

Analysis > Tools > Grid Index Featuresから以下の手順で、メッシュを作成する。ここでは、500m×500mのメッシュを作成する。

入力レイヤ（今回は点データ）を選択
出力レイヤ（今回は点データ）を指定
Generate Polygon Grid that...のチェックを外す。
500とし、Meterを指定
500とし、Meterを指定
Runを実行

空間結合機能でメッシュ内のポイント数を計算する

Analysis > Tools > Spatial Joinを選択する。

以下の手順で、メッシュ内のポイント数を計算する。

Target Featuresを指定（今回はメッシュのポリゴンデータ）
Join Featuresを指定（今回は点データ）
出力レイヤを指定
Join one to oneを指定
Keep All Target Featuresにチェック
Runを実行すると、属性テーブルにJoin_Countのフィールドが作成される。ソートすれば、降順に並び替えられる

メッシュ内のポイント数で色分け

レイヤの上で右クリックし、Symbology > Graduated Colors を選択する。

次の手順で、各メッシュ内のポイント数をもとに色分けを行う。

Join_Countを指定
Classesを指定
Manual Intervalを指定
色を選択　※一般的に値が高いほど、赤色を設定することが多い
値の閾値を指定
凡例を設定

▲Menu

行政区内の点密度

　同じ手法で、行政区画のポリゴンを利用し、行政区ごとの点密度を計算することもできる。

シンボルの調整

　シンボルも示したい情報に合わせて設定できる。ここでは、行政界のレイヤに同じ行政界のレイヤを重ね、チャートを表示している。

※　行政区域のように面積が異なる場合は、数ではなく、属性テーブルで算出した割合の値を使うこともある。

▲Menu

カーネル密度推計

　カーネル密度分析は犯罪発生マップなどに用いられる手法で、カーネル関数を用いてポイントの分布密度を連続的な密度局面としてモデル化する手法です。Analysis > Tools > Karnel Densityを選択し、以下のように実行する。

入力レイヤを指定
出力レイヤを指定
セルサイズを30に設定
Runを実行

▲Menu

テーブル結合

　ここでは、tokyotogikaiのエクセルファイルを、23区のポリゴンデータに結合する手法を解説する。まず、ダウンロードしたエクセルファイルと、23区のポリゴンデータで完全一致するフィールドを確認する（今回は、前者のDistrictと後者のnameが一致）Analysis > Tools > Add Joinを選択し、以下のように実行する。