GIS ファイル形式

GISファイル形式は、地理情報をコンピュータ ファイルにエンコードするための標準であり、地理情報システム(GIS) やその他の地理空間アプリケーションで使用するための特殊なタイプのファイル形式です。1970 年代以降、さまざまなデータ モデルに基づいてさまざまな目的のために数十の形式が作成されました。これらは、政府の地図作成機関 ( USGSやNational Geospatial-Intelligence Agencyなど)、GIS ソフトウェア ベンダー、 Open Geospatial Consortiumなどの標準化団体、非公式のユーザー コミュニティ、さらには個人の開発者によって作成されました。

1960 年代の最初の GIS システムは、カナダ地理情報システムなど、特注のソフトウェアをベースとしており、特定のプロジェクトのニーズに合わせて設計された特注のファイル構造にデータを格納していました。このようなシステムが増えると、それらを比較してベスト プラクティスや共通の構造を見つけることができるようになりました。^{[1] 1970 年代から 1980 年代初頭にかけて、}ハーバード大学コンピュータ グラフィックスおよび空間分析研究所などの学術研究室、政府機関 (米国魚類野生生物局と土地管理局が開発したマップ オーバーレイおよび統計システム(MOSS) など)、 EsriやIntergraphなどの新しい GIS ソフトウェア企業のプログラムなど、汎用 GIS ソフトウェアが開発されたとき、各プログラムは独自の (多くの場合は秘密の) ファイル形式を中心に構築されていました。^[2]各 GIS システムは他のシステムから事実上分離されていたため、システム間のやり取りは大きな考慮事項ではありませんでした。

1990 年代初頭までに、GIS が世界中で普及し、データ共有の必要性が高まりました。これは、ワールド ワイド ウェブと空間データ インフラストラクチャの出現によってすぐに加速され、相互運用可能なデータと標準形式の必要性につながりました。標準化の初期の試みは、1994 年にリリースされ、さまざまな連邦政府データをエンコードするように設計された米国空間データ転送標準でした。 ^{[3]この特定の形式は広範な支持を得ることができませんでしたが、他の標準化の取り組み、特に}Open Geospatial Consortium (OGC)につながりました。OGCは、ベンダー中立の標準をいくつか開発または採用しており、そのうちのいくつかは国際標準化機構(ISO)によって採用されています。^[4]

1990 年代のもう 1 つの進展は、GIS ソフトウェア ベンダーが独自のファイル形式を公開し、他のソフトウェアで使用できるようになったことです。最も顕著な例は、Esri Shapefile形式^[5]の公開です。これは、 1990 年代後半までに、地理空間業界全体でデータ共有の最も一般的な事実上の標準になりました。 ^[6]独自の形式が共有されていなかった場合 (たとえば、ESRI ARC/INFO カバレッジ)、ソフトウェア開発者は頻繁にそれらをリバース エンジニアリングして他のソフトウェアでのインポートとエクスポートを可能にし、データ交換をさらに容易にしました。その結果、Geospatial Data Abstraction Library (GDAL)などの無料のオープン ソース ソフトウェア ライブラリが登場し、あらゆる形式の空間データをさまざまなソフトウェアに統合することが大幅に容易になりました。^[7]

2000 年代には、空間データを汎用リレーショナル データベースに組み込んだ空間データベースの出現により、特殊な空間ファイルの必要性はいくらか減少しました。しかし、特に Web マッピングの普及に伴い、新しいファイル形式が次々と登場しています。Keyhole Markup Language (KML) やGeoJSONなどの形式は、従来の GIS ファイルよりも簡単に Web 開発言語に統合できます。

空間データの保存には 100 種類を超える異なる形式が作成されており、現在ではそのうち 20 ～ 30 種類がさまざまな目的で一般的に使用されています。これらはいくつかの方法で区別できます。

• オープンフォーマットはコミュニティによって共同で開発され、誰でも実装して改善に貢献することができます。一方、プロプライエタリフォーマットはソフトウェア会社が自社のソフトウェアでのみ使用するために開発し、通常は企業秘密として保持されます（ただし、他者によってリバースエンジニアリングされることはよくあります）。これらの間の3番目のカテゴリには、Esri Shapefileのように、1つの会社または組織によって独占的に所有されているが公開されており、誰でも実装できるフォーマットが含まれます。 [ ^5]
• ファイル形式には、人間が読めるテキスト ファイル( XMLやJSONに基づくものなど)、特にデータ交換を目的としたものがありますが、その他の ファイル形式はバイナリ ファイル( 最も一般的には GIS ソフトウェアでのネイティブ使用向けに設計されたもの ) です。
• 本質的に空間形式は地理データを格納するために特別に設計されていますが、その他の形式はより一般的な用途向けに設計された形式の空間拡張です (例: GeoTIFF、空間データベース)。
• 多くのデータ形式、特にラスターファイルには何らかの形式のデータ圧縮が組み込まれています。一般的に、元のデータ値を取得する必要があるため、非可逆圧縮方式よりも可逆圧縮方式が好まれます。^[8]

他のデジタル画像と同様に、ラスター GIS データは、空間をセル(ピクセルとも呼ばれる) の行と列の長方形グリッドに規則的に分割したものに基づいており、各セルには測定値が格納されています。写真との主な違いは、グリッドが視野ではなく地理空間に登録されていることです。ラスター データ セットの解像度は、地上単位でのセル幅です。

グリッドは連続空間のサンプルであるため、ラスター データは、プロパティが空間上で連続的または離散的に変化する地理的フィールドを表すために最もよく使用されます。一般的な例としては、リモート センシング画像、地形/標高、人口密度、天気と気候、土壌特性などがあります。ラスター データは、各ピクセル (またはセル) に色の値が含まれる画像です。各セルに記録される値は、土地利用タイプなどの離散的な定性的値、温度などの連続的な定量的値、またはデータがない場合はnull値など、あらゆるレベルの測定が可能です。ラスター セルには単一の値が格納されますが、ラスター バンドを使用して RGB (赤、緑、青) 色、カラーマップ (主題コードと RGB 値のマッピング)、または一意のセル値ごとに 1 行ずつ含まれる拡張属性テーブルを表すことで、ラスター セルを拡張できます。また、離散的な地理的特徴を表すためにも使用できますが、通常は緊急の場合のみに使用されます。

ラスター データは、TIFF、JPEG などの標準ファイルベースの構造から、他のベクターベースのフィーチャ クラスと同様にリレーショナル データベース管理システム(RDBMS) に直接保存されるバイナリ ラージ オブジェクト(BLOB) データまで、さまざまな形式で保存されます。データベース ストレージは、適切にインデックス付けされている場合、通常、ラスター データをより迅速に取得できますが、数百万もの非常に大きなサイズのレコードを保存する必要がある場合があります。

• ADRG –国家地理空間情報局（NGA）のARCデジタルラスターグラフィックス^[9]
• バイナリファイル– 複数のデータタイプのいずれかで書き込まれたラスターデータで構成されるフォーマットされていないファイル。複数のバンドがBSQ（バンドシーケンシャル）、BIP（ピクセルインターリーブバンド）、またはBIL（ラインインターリーブバンド）に保存されます。地理参照やその他のメタデータは1つ以上のサイドカーファイルに保存されます。^[10]
• デジタルラスターグラフィック（DRG） - USGSの 紙の地形図のデジタルスキャン
• ECRG –国家地理空間情報局(NGA) の拡張圧縮 ARC ラスター グラフィックス (CADRG よりも解像度が高く、色損失がありません)
• ECW – 拡張圧縮ウェーブレット (ERDAS より)。圧縮されたウェーブレット形式。多くの場合、ロスが発生します。
• Esri グリッド– 1980 年代半ばからEsriが使用している独自のバイナリラスター形式
• GeoTIFF – GIS 関連のメタデータ、特に地理参照が強化されたTIFFバリアント。データ共有のための最も一般的な形式の 1 つとなったオープン形式です。
• IMG – ERDAS IMAGINE画像ファイル形式
• JPEG2000 – オープンソースのラスター形式。圧縮形式で、非可逆圧縮と可逆圧縮の両方が可能です。
• MrSID – マルチ解像度シームレス画像データベース (Lizardtech 提供)。圧縮されたウェーブレット形式で、非可逆圧縮と可逆圧縮の両方が可能です。
• netCDF -CF – 地球科学データ用のCF メタデータ規則に準拠した netCDFファイル形式。オプションで圧縮できるオープン形式のバイナリ ストレージ。OPeNDAP プロトコルを介してマップのサブセット/集約に直接 Web アクセスすることができます。
• RPF – ラスター製品フォーマット、MIL-STD-2411で規定された軍事ファイルフォーマット^[11]
  • CADRG – NGAによって開発された圧縮 ADRG。ADRGに対して 55:1 の公称圧縮率 (ラスター製品形式の一種)
  • CIB – NGAによって開発された制御イメージ ベース(ラスター製品フォーマットの一種)
• USGS DEM – USGSのデジタル標高モデル
  • GTOPO30 – 30 秒角の大規模な完全な地球標高モデル。USGS DEM 形式で配信されます。
• DTED –国家地理空間情報局（NGA）のデジタル地形標高データ、標高データの軍事標準
• ワールドファイル–ラスター画像ファイル（JPEG、BMPなど）の地理参照

ベクターデータセット (フィーチャデータセットと呼ばれることもあります) には、各オブジェクトの位置や形状を表すベクター論理データ モデルのエンコードと、通常はリレーショナル データベーステクノロジに基づくその他のプロパティのエンコードを使用して、個別のオブジェクトに関する情報が格納されます。通常、1 つのデータセットには、都市内のすべての道路など、密接に関連した、または類似した一連のオブジェクトに関する情報が収集されます。

ベクター データ モデルは、座標ジオメトリを使用して、各シェイプをいくつかのジオメトリ プリミティブの 1 つとして表します。最も一般的なのは、ポイント(ゼロ次元の単一の座標)、ライン(直線で接続された 1 次元の順序付き座標リスト)、およびポリゴン(2 次元領域を囲む自己閉じ境界線) です。これらのプリミティブをデジタル データとしてエンコードするために多くのデータ構造が開発されていますが、最新のベクター ファイル形式のほとんどは、Open Geospatial Consortium (OGC) のSimple Features仕様に基づいており、多くの場合、 Well-known text (WKT) または Well-known binary (WKB) エンコードが直接組み込まれています。

各オブジェクトのジオメトリに加えて、ベクターデータセットにはその属性も保存できなければなりません。たとえば、湖を記述するデータベースには、各湖の深さ、水質、汚染レベルが含まれます。1970年代以降、ほぼすべてのベクターファイル形式は、原則として、またはRDBMSソフトウェアを直接組み込むことで、リレーショナルデータベースモデルを採用しています。したがって、データセット全体がテーブルに保存され、各行は各属性の列を含む単一のオブジェクトを表します。^{[12] ：256}

ジオメトリと属性を単一のベクターファイル形式構造に統合するために、2つの戦略が使用されています。^[13]

• ジオリレーショナル形式では、各オブジェクトのジオメトリと属性がファイルの順序または主キーによってリンクされた 2 つの別個のファイルとして保存されます。これは、GIS ソフトウェア開発者が独自のジオメトリ データ構造を考案する必要があり、属性については既存のリレーショナル データベース ファイル形式を組み込む必要があったため、1970 年代から 1990 年代初頭にかけて最も一般的でした。たとえば、Esri Shapefile形式には、DOS dBaseソフトウェアの .dbf ファイルが含まれています。
• オブジェクトベースのモデルは、オブジェクト指向プログラミング言語のオブジェクトに緩くまたは直接的に基づいて、単一の構造にそれらを格納します。これは、単一のリレーショナル テーブルにジオメトリ列とその他の属性を含む空間データベースを含む、ほとんどの最新のファイル形式の基礎です。GeoJSON などの他の形式では、ジオメトリと属性に異なる構造を使用しますが、同じファイル内の各オブジェクトに対してそれらを組み合わせます。

地理空間トポロジは、多くの場合、ベクター データの重要な部分であり、オブジェクト間の固有の空間関係 (特に隣接性) を表します。ベクター ファイル形式では、トポロジは 4 つの方法で管理されてきました。トポロジ データ構造(最も有名なのはハーバード大学の POLYVRT とその後継のARC/INFOカバレッジ) では、ポイント、ライン、ポリゴン間のトポロジ接続は、それらのフィーチャのエンコードの固有の部分です。^{[8] : 46–49}逆に、非トポロジカルデータまたはスパゲッティ データ(Esriシェープファイルやほとんどの空間データベースなど) にはトポロジ情報が含まれず、各ジオメトリは他のすべてのジオメトリから完全に独立しています。トポロジ データセット(ネットワーク分析でよく使用される) は、スパゲッティ データを、トポロジ接続をエンコードする別のファイルで補強します。^{[12] : 218}トポロジルールベースは、スパゲッティデータ内の空間整合性を強化するために使用される望ましいトポロジルールのリストであり、「郡のポリゴンは重複してはならない」や「州のポリゴンは郡のポリゴンと境界を共有しなければならない」などです。^[13]

ベクター データセットは通常、建物、樹木、郡などの個別の地理的特徴を表します。ただし、空間的に連続するフィールドがサンプリングされた場所を保存することで、地理的フィールドを表すために使用することもできます。サンプル ポイント (気象観測所やセンサー ネットワークなど)、等高線、不規則三角形網(TIN) は、空間上で連続的に変化する標高などの値を表すために使用されます。TIN は、線で接続されて不規則な三角形のメッシュを形成するポイントの位置の値を記録します。三角形の面は地形の表面を表します。

現在よく使用されている形式:

• シェープファイル– Esriが開発した人気のベクターデータ GIS 形式
• 地理マークアップ言語(GML) – XML ベースのオープン標準 ( OpenGISによる) で、GIS データ交換に使用されます。
• GeoJSON –多くのオープンソースGISパッケージで使用されているJSONベースの軽量フォーマット
• GeoMedia – IntergraphのMicrosoft Accessベースの空間ベクトル ストレージ フォーマット
• Keyhole Markup Language (KML) – GIS データ交換のためのXML ベースのオープン スタンダード ( OpenGISによる)
• MapInfo TAB 形式– TAB、DAT、ID、MAP ファイルを使用するMapInfoのベクター データ形式
• Measure Map Pro 形式– GIS データを保存するXMLデータ形式
• 国別転送フォーマット(NTF) – 国別転送フォーマット (主に英国陸地測量局で使用)
• Spatialite – SQLiteの空間拡張機能で、ベクター ジオデータベース機能を提供します。空間拡張機能を備えたPostGIS、Oracle Spatial、SQL Serverに似ています。
• シンプルフィーチャー–ベクターデータ用の Open Geospatial Consortium仕様
  • 既知のテキスト(WKT) –オープン ジオスペース コンソーシアムによって開発された、フィーチャ ジオメトリを表すテキスト マークアップ言語
  • ウェルノウンバイナリ（WKB） – 多くの空間データベースで使用されるウェルノウンテキストのバイナリバージョン
• SOSI – ノルウェーにおける空間データのすべての公開交換に使用される空間データ形式
• AutoCAD DXF – AutoCADデータのデータ転送形式( Autodesk社)
• 地理データファイル(GDF) — 地理データの交換ファイル形式

現在ではほとんど使用されていない歴史的な形式:

• ArcInfoカバレッジ - 1981 年から 2000 年まで Arc/INFO で使用されたトポロジカル データ構造
• Esri TIN – Esriが使用する三角不規則ネットワークデータ用の独自のバイナリ形式
• デジタルライングラフ（DLG） – ベクターデータ用のUSGS形式
• TIGER – トポロジカルに統合された地理エンコーディングと参照
• ベクター製品フォーマット(VPF) –国家地理空間情報局(NGA) の大規模地理データベース用ベクターデータフォーマット
• 空間データ ファイル– MapGuideにネイティブなAutodeskの高性能ジオデータベース形式
• ISFC –ベクター要素をリレーショナルMicrosoft Accessデータベースに添付するIntergraphのMicroStationベースの CAD ソリューション
• デュアル インディペンデント マップ エンコーディング(DIME) – 1960 年代に開発された歴史的な GIS ファイル形式

ラスターまたはベクター データ モデルを使用して現実を表現することには、いくつかの重要な利点と欠点があります。

• ラスター データセットは、カバーされているエリア内のすべてのポイントの値を記録するため、必要な場所にのみデータを保存できるベクター形式でデータを表す場合よりも多くのストレージ スペースが必要になる場合があります。
• ラスターデータはベクターグラフィックよりもレンダリングにかかる​​計算コストが低い
• ラスター データを使用すると、値を結合したり、異なるレイヤーの値を結合するためのカスタム数式を記述したりすることがはるかに簡単になります。
• 複数の積み重ねられたラスター画像を重ね合わせると、透明度とエイリアシングの問題が発生します。
• ベクター データを使用すると、特にラスター データでは難しい、マップ、ルート、カスタム フォントなどのグラフィックスや形状駆動型の情報に関して、オーバーレイ操作を視覚的にスムーズかつ簡単に実装できます。
• ベクター データは、従来の地図で使用されるベクター グラフィックとして表示できますが、ラスター データは、オブジェクトの境界がブロック状に表示されるイメージとして表示されます(ラスター ファイルの解像度によって異なります)。
• ベクター データは登録、拡大縮小、再投影が簡単になるので、さまざまなソースのベクター レイヤーの結合が簡単になります。
• ベクター データはリレーショナル データベース環境との互換性が高く、通常の列としてリレーショナル テーブルの一部となり、多数の演算子を使用して処理できます。
• ベクター ファイルのサイズは通常、ラスター データよりも小さく、ラスター データのサイズはベクター データよりも数十倍、数百倍、あるいはそれ以上大きくなることがあります (解像度によって異なります)。
• ベクター データは更新と保守が簡単ですが、ラスター イメージは完全に再現する必要があります (例: 新しい道路が追加された場合)。
• ベクター データを使用すると、特に道路、電力、鉄道、通信などの「ネットワーク」に対して、より多くの分析機能が可能になります (例: 最適なルート、最大の港、2 車線の高速道路に接続された飛行場)。ラスター データには、表示されるフィーチャのすべての特性が備わっているわけではありません。

最新のオブジェクト リレーショナル データベースでは、バイナリ ラージ オブジェクトデータ型を使用して、ラスター グリッドとベクター ジオメトリの両方を含むさまざまな複雑なデータを保存できるようになりました。これにより、一部の空間データベースシステムでは、両方のモデルのデータを同じデータベースに保存できます。

• Esriファイルジオデータベース- 「フィーチャ」（ベクター）とラスターデータをローカルに保存するための独自の形式^[14]
• Esriエンタープライズジオデータベース- さまざまな商用およびオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムにジオデータベース構造を格納するための独自のモデル^[14]
• GeoPackage (GPKG) – ベクターデータとラスターデータの両方に対応するSQLiteデータベース形式に基づく標準ベースのオープンフォーマット。Open Geospatial Consortium ^{[15]によって採用されている。}

• データム（測地学）
• GDAL/OGR、多くのフォーマットを読み書きするためのライブラリ
• Feature Manipulation Engine (FME) は、多数の形式間でデータを変換するための商用プログラムです。