-Qiita記事Part.12-【GISデータ】リニアリファレンスデータとは

こんにちは、ナイトレイインターン生の鈴木梨子です。
Wantedlyをご覧の方に、ナイトレイのエンジニアがどのようなことをしているか知っていただきたく、Qiitaに公開している記事をストーリーに載せています。
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はじめに

株式会社ナイトレイの森口です。
地理情報エンジニアとして、主に空間解析や可視化分析等の業務に携わっています。

以前、あるプロジェクトにて....
「とあるエリア全体の交通状況を示すラインデータに対して、任意のルート上のみのデータだけを抽出し、平均速度などを算出する」
という分析に取り組んだ際の技術調査にて、リニアリファレンスデータというデータ形式に初めて触れる機会がありました。
ここではその際に得られた情報を簡単に紹介させていただきます。

リニアリファレンスとは何か

GISで扱うデータには
点（point）や線（Line）、面（Polygon）のいずれかで表現するベクターデータ（Vector data）と
行と列の格子状（グリッド）に並んだセルで構成される、リモートセンシングなどが代表的なラスターデータ(Raster data)
の2種類に大きく分けることができます。

ベクターデータ

ベクターデータは以下のように、一つの地物(Feature)に対して付与する位置情報の数によってポイントやライン、ポリゴンなどの形態を持ち、一つの地物に対して一つの属性情報が付与されています。

例）ベクターデータのイメージ（Esri Japanより）

ラスターデータ

ラスターデータは以下のようにセルに対して属性情報が付与されています。

ラスターデータのイメージ（Esri Japanより）

リニアリファレンスデータ

線（Line）の始点からの距離情報を属性とセットにすることで、下のイメージのように一つのラインデータに対して様々な属性情報を付与し分析することができるようになります。

リニアリファレンスのイメージ（Esri Japanより）

これらのイメージではベクターデータにおける線(Line)と変わらないように見えますが、下のイメージのように「３〜１０キロ地点は渋滞発生中、１４〜２７キロ地点は工事中」といった形で、
ルートの始点からの距離にもとづいた属性を付与することができるのがリニアリファレンスの利点となります。
この利点によって、渋滞や事故発生などのリアルタイム性をもった道路状況の可視化が可能になったり、同じラインデータに対して距離の比率が異なる属性値を一つの地物として格納することができるなど、分析に幅を持たせることができます。