はじめに

はじめまして！データサイエンティストの丸山虹樹です。株式会社GEOTRA(@GEOTRA)にてGIS（Geographic Information System：地理情報システム）データを用いた分析、機械学習モデルの構築等を行っています。

本記事の内容

本記事では、Pythonを用いて、任意の緯度経度を中心とする円を作成する方法を紹介します。

処理内容

Pythonのバージョン

python --version # Python 3.8.10

ライブラリのバージョン

geopandas.__version__ # 0.13.2
shapely.__version__ # 2.0.2
pyproj.__version__ # 3.3.1
pandas.__version__ # 1.4.2

必要なライブラリのインポート

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point
from shapely.ops import transform
import pyproj
from functools import partial
import pandas as pd

緯度経度と円の半径、平面直角座標系を定義

ここでは、中心となる緯度経度と、円の半径(メートル)、平面直角座標系を定義しています。

平面直角座標系とは、地球表面を平面上で表現するための座標系の一つです。
地球の曲面を扱う地理座標系（緯度・経度）とは異なり、平面上の直交するX軸（東向き）とY軸（北向き）を用いて位置を表現します。すなわち、地理座標系（緯度・経度）が角度で表現するに対して、平面直角座標系はメートルで表現されます。
平面直角座標系の取得は、https://lemulus.me/column/epsg-list-gis から取得できます。東京23区が「epsg:6677」と定義されるのに対して、大阪は「epsg:6674」と定義され、地域ごとによって異なる点に注意が必要です。

# 中心座標を定義
lon,lat = (139.74479267884593,35.67599877752559) #国会議事堂

# 半径(m)を定義
radius = 700 # 700m

# 平面直角座標系を定義
crs_code = 'epsg:6677'

円を作成する関数

中心の緯度経度、半径、平面直角座標系から円のPolygonを作成する関数です。

project1は地理座標系（epsg:4326, 経度緯度)から、指定された平面直角座標系に変換する設定です。project2は逆にその平面直角座標系から、地理座標系に変換する設定です。
transformを用いて、地理座標系と平面直角座標系の変換を行っています。
buffer(radius)は、指定された半径で円（実際は多角形に近い形状）を作成します。

def create_circle(lon,lat,radius, crs_code):
    # 中心点の座標
    center = Point(lon,lat)

    # 座標系の変換を定義
    project1 = partial(
        pyproj.transform,
        pyproj.Proj(init='epsg:4326'),
        pyproj.Proj(init=crs_code))
    
    project2 = partial(
        pyproj.transform,
        pyproj.Proj(init=crs_code),
        pyproj.Proj(init='epsg:4326'))

    
    # 平面直角座標系へ変換
    center = transform(project1, center)
    
    # 円形のポリゴンを作成
    circle = Point(center).buffer(radius)
    
    # 地理座標系へ変換
    return transform(project2, circle)

実行例

ここでは実際に、国会議事堂を中心とする半径700mの円を出力します。

# 円形polygonを作成
polygon = create_circle(lon=lon,lat=lat,radius=radius,crs_code=crs_code)

# csvとして保存
polygon_df = pd.DataFrame({"geometry":[polygon],"lon":[lon],"lat":[lat]})
polygon_df.to_csv("circle_polygon.csv",index=False)

kepler.glで表示

kepler.glとは、Uber社が開発した地理空間データを可視化するためのツールです。このサイトでGET STARTEDをクリックし、先ほど作成したcircle_polygon.csvをアップロードすることで、ブラウザ上で今回作成した円を可視化できます。

以下を確認すると、Google Mapから取得した国会議事堂（赤点）を中心に、円を作成できていることがわかります。

本当に半径700mなのかを確認

上記のkepler.glで可視化した円が本当に半径700mなのかをGoogle Mapを用いて確認します。

上記のkepler.glを確認すると、左に見える東京メトロの赤坂見附駅が国会議事堂から約700mだとわかります。
Google Mapの距離測定機能を用いて、確認しました。距離測定はマウスを手動で動かすので、誤差はありますが、Google Mapからも赤坂見附駅と国会議事堂の直線距離が約700mだと確認できます。

結論

Pythonを用いて、任意の緯度・経度を中心とする円のポリゴンを作成することができました。

おわりに

最後までお読みくださりありがとうございました。

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