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地理空間データとは

※このページの内容が日本語である場合は、機械翻訳システムで翻訳したものです。

地理空間データの最もシンプルな定義は、マップ上に描かれた情報であるということです。これは、地球表面上またはその近くにある場所やイベントに関連するデータです。 

地理空間データは、静的で変化のない場所やイベント(建物や過去の地震など)、または動的で変化する場所やイベント(流行や移動中の車両の拡散など)を識別できます。オブジェクトやイベントに関するデータには、通常、地球上の座標などの位置、オブジェクトやイベントの名前などの特性、イベントの時間や画像の時間範囲を示す「一時的な」データが含まれます。

地理空間データは、次のような多くのソースから取得できます。

  • 衛星画像
  • 気象データ
  • 調査データ

地理空間データと GIS データの違い

地理情報システム(GIS)は、地理情報を格納し、地理ソフトウェア・プログラムと統合することで、空間情報を分析および可視化できるようにします。GIS システムは、地理空間データを分析および可視化の一部として使用および保存します。

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地理空間データのアプリケーション

  • 環境保護:地理空間データは、森林火災の発生中に火災を検出し、その影響を文書化するのに役立ちます。
  • 農業:農家は地理空間データを使用して、作物の進捗状況を追跡し、作物の健全性を評価することができます。
  • ロジスティクス:輸送会社は、地理空間データを使用して、出荷中の商品を追跡し、ルートを作成し、到着と出発の時間を見積もっています。
  • 気象学:科学者や研究者は、気象イベントの進捗状況を追跡し、ハリケーンなどのイベントの前にアラートを共有することができます。
  • ヘルスケア:研究者は、地理空間データで病気の流行の広がりを追跡できます。
  • 小売:地理空間データは、実店舗に近い地理的エリアの顧客の所得レベル、人口密度、年齢、場所を把握するのに役立ちます。そのため、店舗はどの製品やブランドを販売するかを決定できます。

地理空間データの種類

地理空間データは、ベクトル・データとラスター・データの2つのグループに分かれています。

ベクトル・データは 、物理的な場所を示す点によって作成されます。以下に説明するように、点を線または多角形で結合できます。

  • ポイント・データ:ポイント・データは、学校や橋などの特定のデータ・ポイントを表します。また、場所名や市区町村を表すためにも使用できます。
  • ライン・データ(アーク・データとも呼ばれます):ライン・データは、始点と終点を持つ通り、トレイル、川などの線形機能を表すために使用されます。
  • 多角形データ:多角形は、都市境界、公園、湖などのエリアを表すために使用されます。

ラスター・データは、ピクセルまたはセルで作成されます。ラスター形式で保存されるデータは、衛星画像、航空写真、デジタル画像から取得できます。ラスター・データは、土地利用やツリー・カバー、さらには温度や標高などの機能を表すために使用できます。

地理空間データを使用するメリット

地理空間データを可視化することで、重要なビジネス・データが時間や場所とともにどのように変化しているかを意思決定者が容易に把握できます。アプリケーションには次のようなものがあります。

変化とイベントの予測:地理空間データには時間的(時間ベースの)情報が含まれているため、研究者はそれを使用して将来の変化を予測できます。データは、例えば人口密度の変化に基づいて、新しい場所をどこに開くかを決定するのに役立ちます。干ばつや洪水に見舞われる場所では、将来壊滅的な事態が発生する兆候を探し、人命や作物を救うための措置を講じるよう意思決定者に警告することができます。

人口統計を理解する:人口、学歴、所得の変化を示す表は、地方市民や見込み客に関するストーリーを語るうえで役立ちます。しかし、このデータとロケーション・データを組み合わせることで、意思決定者は変化が起こっている状況を把握できます。

製品とソリューションのターゲット:地理空間データの分析は、製品や戦略がある地域で成功する一方で、別の地域で失敗する理由を明らかにします。

ピュア・ストレージが地理空間データの課題を解決

地理空間データは、マップ上の画像やポイント以上のものです。場所やイベントをマップ上のポイントに結びつけるため、特に地理空間データを経時的に見る場合に、人的活動が地理的位置に与える影響をよりよく理解できます。しかし、それを格納することは、独自の課題をもたらす可能性があります。 

ピュア・ストレージは、地理空間データの課題を解決するために、次のようなソリューションを提供しています。

  • FlashBlade:世界をリードする 統合型高速ファイル/オブジェクト (UFFO)プラットフォーム。分析、機械学習、人工知能、および同様のエッジ・データ・プロセスに最適です。 
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