サッカーのヒートマップをQGISで作ってみる

はじめに

年末オープンジオかくし芸大会 でおなじみの、FOSS4GAdventカレンダー2016の4日目です。

学生さんや一般の方などにGIS的な事例を持ってくる場合、カーナビとかFlightRadar24とかをネタにすると、つかみとしてわかりやすく伝わります。
もちろん最近では最近ではPokémon GOなどが実位置とイベントと大規模処理という面でとても良い例ですよね、

あと、GIS的な表現方法として、スポーツのヒートマップが最近よく見られます。これはスポーツにおけるボールやプレーヤーの位置や統計をわかりやすく表現するやりかたで、あたらしいデータジャーナリズム的観点からも、大変興味深いです(経験則だけでドヤリングされる解説者についてのボヤキは以下略)。

これをQGISで作れたら面白いなーと考えていまして、今回はちょっとやってみましょう。

データどこよ

それな。データ探し大変なのよ。

けっこうデータを探している人がいて、
回答に
http://home.ifi.uio.no/paalh/dataset/alfheim/
というありがたいサイトが紹介されていました。

こちらは、画像解析の論文で作成されたcsvのデータペーパーで、下記のような出典明示で使用可能です。オープンサイエンスGJ。

Soccer video and player position dataset": S. A. Pettersen, D. Johansen, H. Johansen, V. Berg-Johansen, V. R. Gaddam, A. Mortensen, R. Langseth, C. Griwodz, H. K. Stensland, and P. Halvorsen, in Proceedings of the International Conference on Multimedia Systems (MMSys), Singapore, March 2014

なお、処理にかかわる論文はこちら

S. A. Pettersen et al.(2014)

この研究では1〜3台のカメラを使ってプロサッカーチームの試合ビデオを解析し、ボールとプレイヤーの位置関係を算出しました。このデーターペーパではノルウェーの一部リーグの所属しているトロムソIL（Tromsø IL）の3試合分の選手やボールの動きなどに関するデータセットが配布されています。

データセット内のCSVは前半・後半別のものもありますが、原点を(0,0)mとして、ピッチ内の(105,68)mまでの範囲内での、主に20Hz(0.05秒間隔）と1Hz(1秒間隔)における選手やボールの位置となっています。

全部の試合データ処理をやってると面白くて元旦の天皇杯までかかりそうなので、今回は、2013/11/28に開かれたヨーロッパリーグ2013−2014でのトロムソIL -トッテナム・ホットスパーFCの試合でとられた20Hzデータを用います。50万レコードくらいなので、おためしにはちょうどいいぐらいかもしれません。（1秒間隔でもやってみましたが、すぐフィールド定義が把握できなかったので追々）

なお、参考までにこの試合の結果やスタッツはこちらです。こういうのもさくっと出てくるの素敵。
※てか雪ふってるし

QGISにとりこむ

CSVをダウンロード後、ちょこっとみますとなんかもうえらいことに

ここは落ち着いてQGISを起動し、デリミッドテキストレイヤの追加ボタンを押しましょう。
その後、ダイアログがでてきますので、一行目にはフィールド名がないため、「最初のレコードはフィールド名を保持している」をオフにして、[Field_3]をX、[Field_4]をYとしてCSVデータを取り込んでみましょう

なお、取り込み後に投影法とか聞いてきますが、今回はお試しなので、メートル単位のよく使われるEPSG3857：WGS 84 / Pseudo Mercatorにしておきます。

さすれば

どーん、スチールウールですやんこれ…
落ち着いて、レイヤプロバティの凡例から、TagIDの指定となっている[Field_2]で凡例をわけてみます

これでみるとIDは1〜14でわけられており、試合記録と比較をすると両チームとも3人交代を行っていますから、14人のプレーヤーなのかしらと思いましたが、背番号やチームとの対応情報は見当たりませんでした。
もしくは、このデータは45分しかないので、片方のチーム選手11人と審判3人なのかもしれません（もうすこし真面目に精査したらどこかに載ってるかもしれませんが、まあこのまますすめちゃいます）。
http://uk.soccerway.com/matches/2013/11/28/europe/uefa-cup/tromso-idrettslag/tottenham-hotspur-football-club/1584818/

QGISでCSVを整理

仕方ないのでIDの2だけでみてみるとけっこうよさげなのでこのデータをつかっていきます。2番さん頑張ってんな！

やり方はいろいろあるでしょうが、とりあえず各IDごとにSHPを分割します。

まず、CSVのレイヤのままだとうまくいかないと思うので、CSVレイヤを右クリックして「名前をつけて保存」を選び、SHPにエクスポートします。

エクスポートしたSHPをIDごと、分割してみます。
ベクタメニュー→データマネージメントツール→ベクタレイヤの分割を選び、

分割の基準となるユニークIDを[Field_2]に指定、あと出力フォルダは任意に（たくさんデータがつくられるので、新しいフォルダを準備したほうがベターです）

んで、フォルダをみるとこのように14セットのSHPファイル群が生成されているはずです

QGISでヒートマップをつくる

では番号ごとにデータが分割できたので、2番くんのデータからヒートマップをつくってみます。ヒートマップは統計ソフトR通したりいろいろ細かいやり方はありますが、QGISでは定番のヒートマッププラグインをつかって表現してみましょう。
ラスタメニュー→ヒートマップ→ヒートマップ

ほぼデフォルトで検索半径を10レイヤ単位（今回はmと読み替え可能）とします

さすれば、どーん

つぶれたイカスミちくわの断面みたいでなんかよくわかんないので、
作成したラスタのプロバティ

から、
下記のような設定にして、分類ボタンを押して、OKを押すと

お、なんかすごいものができつつある…

しかしこのままでは、サッカーのヒートマップなのか、雨の日に拾ってきた子猫ちゃんをふところに隠して、ママハハロボのサーモカメラでチェックを受けているときの画像なのかわからないですよね…

背景つくる

なぜよくわからないのか？
どんなに素晴らしいデータでも、背景がないと意味がわからないのですよね、背景地図重要。ということで、サッカーフィールドのSHPとかGeoJOSNとかあったらとても嬉しいのですが、ちょっと見当たらないので、作ってみます。
素材はwikimediacommonsさんからいただきます、

(C) NielsF CC BY-SA 3.0