座標データから３D地形を作成

Question

テキストファイルのデータから３D地形を作成したいと考えています。
添付しているデータはあくまで例ですが、左から x座標 y座標 ｚ座標 を表しています。
ネットでは、緯度・経度からピクセル座標を計算して地形図を作成しているものがあったのですが、緯度経度のデータはありません。
ご教授ください。

Comments

[can110]

提示された値からできる「３D地形」の画像イメージを手書き、あるいは参考サイトの画像でもよいので記載ください。（「地形」としてどのような絵が欲しいのかが分かりません）

[yuuu39]

情報が少なく申し訳ございません。例えばですが、国土地理院のサイトにある立体地図をイメージしています。

[can110]

「国土地理院 立体地図」で検索してみましたが、あまりにたくさんの見た目の異なる画像が出てきてイメージできませんでした。具体的な画像イメージは提示できませんでしょうか？

[yuuu39]

ご丁寧な対応ありがとうございます。
https://www.gsi.go.jp/bousaichiri/release_thematic_maps_20180606.htmlでのデジタル標高地形図のようなものです。

[can110]

たとえば https://www.gsi.go.jp/common/000200305.png でしょうか？
3Dというより真上から見た2Dの画像のように思われますが。
上記画像だとあまりに複雑で色分けのルール（仕様）が分かりません。
また、提示された点群から面へのイメージ展開のルールも分かりません。
そこで質問のデータは９点だけなので手書きで欲しいイメージ画像を書いて提示できそうだと思われますが、いかがでしょうか？

[yuuu39]

確かに、画像は真上から見たものでした。本来作りたいものは、斜め上から見た起伏が分かりやすい立体的なものをイメージしています。例えばですが、日本海洋データセンターのサイトでダウンロードできるデータには緯度経度があります。そのデータを用い、ピクセル座標を計算しているサイトがあったため、緯度経度ではなく、単にxyz値が分かれば似たようなのができるのでは？と考えていました。実際のデータは100MB近くの膨大な座標データがあるものなので、どのような手順で作ることができるかを教えていただきたいです。長々と申し訳ございません。

[can110]

日本海洋データセンターのサイトみましたが、立体的なものが見つかりませんでした。
具体的にそのものの画像のリンクを提示できないでしょうか？
あるいは繰り返しになりますが、手書きで欲しいイメージ画像を書いて提示するのは不可能でしょうか？

[yuuu39]

人様のサイト（URL）を添付しても大丈夫なのでしょうか？利益目的ではなく、個人的な興味で作りたいと思っています。

[can110]

そのURLに利用規約があればしたがってください。一般的には問題ないと思いますが。
参考になる画像を提示しないのであれば、なおさら欲しいイメージ画像をあなたが作成するなりして提示するべきと思いますが、いかがでしょうか？

[yuuu39]

http://memomemokun.hateblo.jp/entry/2018/11/18/185359の画像が理想です。手描きは難しいです…。

[ikadzuchi]

データ点はX,Yについて一定間隔の格子状ですか?

[yuuu39]

そうです。

[can110]

> 手描きは難しいです…。
たとえばたった９点でも難しいのでしょうか？

[yuuu39]

下手な絵ですが、描いてみました。x・ｙの値のデータは1m間隔です。例えば、
(x,y,z)=(8000,5000,-5),(8001,5000,-4.9),(8001,5001,4.9)...等と膨大なデータはあります。

[can110]

回答しました。ご確認ください。

Answer 1

提示のサイトではplot_surfaceを使っているので、これをそのま使えばよいと思います。
ただplot_surfaceは二次元の配列を要求するので、元データx,y,zが一次元の場合は、二次元にreshapeすればよいです。
色身については提示のサイトをそのまま使えばできるかと思います。
以下サンプルコードです。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import numpy as np

# ダミーデータ
np.random.seed(110)
N,S = 3,100
x, y = np.meshgrid(np.arange(N), np.arange(N))
x = x * S + ((np.random.rand(N*N)-0.5) * S * 0.5).reshape(N,N)
y = y * S + ((np.random.rand(N*N)-0.5) * S * 0.5).reshape(N,N)
z = np.random.normal(S,S/10, N*N).reshape(N,N)
xt, yt, zt = x.ravel(), y.ravel(), z.ravel()
print(xt)
#[-19.19705688 107.92276909 193.77944915   5.63912908 108.97452763
# 209.12315646  22.7504998  106.86114697 200.64718039]
print(yt)
#[-20.69118356  -5.62657732 -10.47781735  81.77005349  75.50527924
#  95.64159407 199.62954496 176.0698788  202.97550348]
print(zt)
#[ 98.37159812  92.55082136 110.69299791  92.65285845  85.32364874
# 117.94008876  83.38594468  99.4102189  102.43001621]

# plot_surface用にreshape
xs, ys, zs = xt.reshape(N,N), yt.reshape(N,N), zt.reshape(N,N)

# 描画
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
#surf = ax.plot_trisurf(xt, yt, zt, cmap='gray')
surf = ax.plot_surface(xs, ys, zs, cmap='gray')
plt.show()

plot_trisurf

plot_surface

Comments

[yuuu39]

ありがとうございます。助かります。