以下のように、メッシュ内のポイント数を集計した、新規ポリゴンが作成される。属性テーブルを開き、一番端の列のデータを並び替えて表示すると、計算結果が追加されていることが確認できる。メッシュ内のポイント数をもとに色分けを行う。※属性値が、文字型になっていると、ポリゴン内のポイント数の段階づけの色分けができない。そのため、以下の手順で数値型へ変換する。メッシュの属性テーブルを開き、フィールド計算機>新しいフィールドを作るから、フィールド名(任意)を入力し、出力フィールドタイプをintegerにする。次に、フィールドと値からポイントを集計した列名を選択し、OKをクリックする。再計算が完了したのを確認し、編集モード(鉛筆マーク)をクリックし編集結果を保存する。以下のように、メッシュごとにコンビニの密度が可視化される。以下では、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手法について解説しています。tokyo23ku_jgd2011_9.shpを読み込み、解析ツール>ポリゴン内のポイント数から、以下ののように設定し、行政区ごとのコンビニ数を計算する。計算結果のスタイルをプロパティから設定する。プロパティ>シンボロジーから属性値に応じて、以下のようにポリゴンの表現を整える。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。QGISでは、プロセッシング>ツールボックス>データ補間>ヒートマップ(カーネル密度推定)を選択し、以下のように実行します。入力ポイントレイヤにコンビニのデータを選択する。半径を500mとする。ピクセルサイズをそれぞれ、20とする。※ピクセルサイズが、小さすぎると処理時間が長くなるため十分に注意する。出力ラスタを設定し、実行をクリックする。出力されたラスタの配色を、プロパティ>シンボロジーから設定する。半径の値(バンド幅)を変えて出力し、同じ閾値で分類すると結果が変わることも確認しておくと良い。バンド幅を広くとったカーネルは広域的傾向把握に有効である。一方で、局地的な値への対応が難しくなる。そのため、バンド幅の設定には注意する必要がある。以下では、コンビニエンスストアのデータを用いて、ポイントデータの分布パターンを数理的に分析する手法について解説しています。CrimeStatを使用した分析の手法についても解説しています。プロセッシング>ツールボックス>ベクタ解析>最小近傍解析をクリックし、cvs_jgd2011_9を選択して、実行をクリックする。Distanceをインストールする。Distanceを選択し、cvs_jgd2011_9を指定し、実行する。Ellipseをインストールする。Ellipseを選択し、cvs_jgd2011_9を指定し、実行する。以下では、CrimeStatを用いたK-関数法について解説しています。ダウンロードし、解凍後に.exeファイルを起動する。crimestat.exeをダブルクリックし、CrimeStatを起動する。Setupタグから、分析したいデータを選択する。Filesをクリックし、typeで.shpを選択し、Browseからファイルを指定する。Columから、ポイントデータのX,Yを指定する。projectedとMetersにそれぞれチェックをつける。Analysisを選択する。K)にチェックをいれUnitをMetersとし、Computeをクリックする。本教材で利用しているキャプチャ画像の出典やクレジットについては、その他のライセンスについてよりご確認ください。教材の利用に関するアンケート本プロジェクトでは、教材の改良を目的とした任意アンケートを実施しています。ご協力いただける方は、アンケートにお進みください。ご協力のほどよろしくお願いいたします。本アンケートの成果は、教材の改良のほか、学会での発表等の研究目的でも利用します。本アンケートでは、個人が特定できるような質問は設けておりません。