ベクターデータ(Vector Data)
GISBoxは、OSGB/GEOTIFF/RVT などの複数の GIS フォーマットでの編集をサポートし、3DTiles/Terrain への変換や公開が可能なワンストップ 3DGIS データ編集、変換、公開プラットフォームです。
概要
ベクター データは、x 座標と y 座標を使用して、地図グラフィックまたは地理エンティティの位置と形状を直交座標で表すデータです。ベクター データは通常、地理エンティティの空間的な位置をできるだけ正確に表すために座標を記録します。
データフォーマットの概要
一般的なベクター データ形式は次のとおりです:
- シェープファイル (.shp)
- GeoJSON (.geojson)
- KML/KMZ (.kml/.kmz)
- ファイル ジオデータベース (.gdb)
- SpatiaLite (.sqlite)
- GeoPackage (.gpkg)
- GML (.gml)
- PostGIS (PostgreSQL)
- DXF (.dxf)
- TopoJSON (.topojson)
- MapInfo TAB (.tab)
- Esri パーソナル ジオデータベース (.mdb)
- Esri ArcInfo カバレッジ
- OpenStreetMap PBF (.pbf)
- CSV with Geometry (.csv)
これらの形式は、一般的な交換形式からプロフェッショナルな GIS データ ストレージ形式まで、幅広いオプションをカバーします。
長所
- データ構造が緻密で冗長性が低い:ベクターデータは構造がコンパクトで、地理データを効率的に保存できるため、データの冗長性が削減されます。
- 高いデータ精度:ベクターデータは離散的な点、線、面、またはそれらの組み合わせで空間オブジェクトを表現し、属性情報と空間オブジェクトを識別子で記述するため、精度が高く、正確な地理現象の表現に適しています。
- 明確な空間トポロジー関係:ベクターデータはトポロジー構造を完全に記述できるため、ネットワーク解析や空間検索などの操作に便利です。
- 高品質なグラフィック表示:ベクターデータによるグラフィックは高精度かつ美麗で、高品質な地図作成やビジュアル表示に適しています。
- 更新と復元が容易:ベクターデータは構造と属性情報を容易に復元・更新・統合できるため、データメンテナンスと更新が容易です。
短所
- データ構造が複雑:ベクターデータは構造が複雑で、標準化や正規化が難しくなり、データの交換や共有に困難が生じる可能性があります。
- ラスターデータとのオーバーレイ解析が難しい:ベクターデータはポリゴンオーバーレイ解析時にラスターデータと組み合わせるのが難しく、空間変化の表現力が劣ります。
- 数学的シミュレーションが困難:ベクターデータの構造特性により、特定の数学的シミュレーションを実行するのが難しい場合があります。
- 高いソフトウェアとハードウェア要件:ベクターデータの処理と解析には、高度なソフトウェアとハードウェアの技術サポートが必要であり、コストや技術的障壁が増加する可能性があります。
- 表示と描画コストが高い:ベクターデータのグラフィックは高品質ですが、それに伴う表示と描画コストも高くなります。
応用シーン
ベクターデータは、都市の建物、道路、緑地などの地理要素を正確に表現でき、都市計画や土地管理の基礎データとして活用されます。土地利用解析、土地利用計画、建物高さ解析などに使用されます。
例
- ベクターデータモデル。

- ベクターとラスターデータの比較

ファイルの開き方
- ArcGIS でベクターデータを開く。

関連 GIS ファイル
MPJ
BMP
SBN
FBN
参考
- https://en.wikipedia.org/wiki/Vector_database
- https://www.precisely.com/glossary/what-is-vector-data
- https://datacarpentry.github.io/organization-geospatial/02-intro-vector-data.html