Pythonで地理情報データをあつかう（rasterioを使ったラスタデータの読み込み） - プログラミングを頑張る土木系専攻大学院生のブログ

キーワード：　Python , rasterio , GIS , ラスタデータ

都市データの可視化や環境解析、リモートセンシングなど、地理情報データ（GIS）の活用は年々広がっています。

本記事では、Pythonでラスタ（画像形式の地理データ）を扱うための定番ライブラリ「rasterio」について、基本操作から実例までを詳しく解説します。

📘 公式ドキュメント：
👉 https://rasterio.readthedocs.io/en/stable/

🔰 rasterioとは？

rasterio は、GeoTIFFをはじめとするラスタ形式の地理空間データを、Pythonで直感的かつ高速に扱えるライブラリです。

GeoTIFF、.img、.asc など、多くの形式に対応
NumPyとシームレスに連携
GDAL（地理空間データ抽象ライブラリ）をPythonから安全に利用できる
メタデータ、位置情報（CRS）、アフィン変換（後で解説します！）なども簡単に取得可能

「地理情報のある画像データ（衛星画像、標高データなど）を読む・処理・書き出す」ことに特化しています。

🗺 本記事で扱う内容

rasterioによるGeoTIFFの読み込み
バンド情報や座標情報の取得
アフィン変換（transform）の理解と使い方
ピクセル座標と地理座標の変換

📚 シリーズ記事一覧（予定）

✅ [今回] rasterioでGeoTIFFを読み込む・基本情報を取得
🔜 rasterio × matplotlib でラスタ画像を表示する
🔜 地理座標の範囲で画像を切り出す（クリッピング）
🔜 rasterioで新しいGeoTIFFを書き出す

📂 1. GeoTIFFファイルの読み込み

import rasterio

# ファイルのパス
tif_path = 'example.tif'

with rasterio.open(tif_path) as src:
    print(src)  # 基本情報を表示

🧾 2. ファイルの基本情報を確認する

with rasterio.open(tif_path) as src:
    print("ファイルパス:", src.name)
    print("バンド数:", src.count)
    print("画像サイズ（高さ, 幅）:", src.height, src.width)
    print("座標参照系（CRS）:", src.crs)
    print("アフィン変換:", src.transform)
    print("データ型（dtype）:", src.dtypes)
    print("バンド名:", src.descriptions)

✅ 出力例（3バンドGeoTIFF）

ファイルパス: example.tif  
バンド数: 3  
画像サイズ（高さ, 幅）: 512 512  
座標参照系（CRS）: EPSG:32648  
アフィン変換: | 30.00, 0.00, 405000.00|  
               | 0.00,-30.00, 2073000.00|  
データ型: ['uint16', 'uint16', 'uint16']  
バンド名: ('Red', 'Green', 'Blue')

🖼 3. バンドデータをNumPy配列として読み取る

with rasterio.open(tif_path) as src:
    band1 = src.read(1)  # 1番目のバンド（インデックスは1から）
    print("バンド1の形状:", band1.shape)
    print("最小値:", band1.min(), "最大値:", band1.max())

band1 は NumPyの2次元配列なので、画像処理や統計処理がそのまま可能です。

📌 4. よく使う属性まとめ

属性名	内容
`src.count`	バンド数
`src.width`, `src.height`	画像サイズ（ピクセル数）
`src.crs`	座標参照系（EPSGなど）
`src.transform`	アフィン変換行列（位置・解像度）
`src.dtypes`	バンドごとのデータ型
`src.descriptions`	バンドの説明（名前）
`src.read(i)`	i番目のバンドをNumPy配列で取得（1始まり）

🧭 5. アフィン変換（transform）の仕組み

rasterio の .transform プロパティは、ラスタ画像のジオリファレンス（地理参照）情報を表す　＝　「画像のどのピクセルが、どの地理座標に対応しているか」

📌 「画像のピクセル座標 (列番号, 行番号) → 地理座標（x, y）」に変換できる。

🔍 transformとは？

.transform プロパティは、ピクセルの位置（行列番号）と地理座標の関係を表すアフィン変換行列です。

たとえば：入力

with rasterio.open(tif_path) as src:
    print("アフィン変換:", src.transform)

出力

アフィン変換(30.0, 0.0, 405000.0,
       0.0, -30.0, 2073000.0)

これは次のように解釈できます：

パラメータ	意味	例
`a`	ピクセル幅（x方向解像度）	30.0
`b`	x方向の回転（通常0）	0.0
`c`	左上ピクセルのx座標	405000.0
`d`	y方向の回転（通常0）	0.0
`e`	ピクセル高さ（y方向解像度・通常負）	-30.0
`f`	左上ピクセルのy座標	2073000.0

📐 ピクセル → 地理座標の変換式

x = a * col + b * row + c
y = d * col + e * row + f

※ 回転がない場合、簡単に：

x = a * col + c
y = e * row + f

🧪 6. ピクセル (100, 200) の地理座標を求める

from rasterio import open

with open('example.tif') as src:
    transform = src.transform
    col, row = 100, 200
    x, y = transform * (col, row)
    print(f"地理座標: ({x}, {y})")

🔁 7. 逆変換（地理座標 → ピクセル）

row_col = ~transform * (x, y)
print(f"ピクセル位置: {row_col}")

~transform によって逆変換が可能です。地理座標から対応する画素位置を知るときに便利！

🔧 transformが使われる場面

地図へのオーバーレイ表示（座標一致が必要）
特定の緯度経度からピクセルを抽出
QGISなどGISツールとの連携
書き出すGeoTIFFに正確な位置情報を埋め込む

✅ まとめ

rasterio は、地理空間ラスターデータをPythonで読み込むための基本ツール
.open() で安全に読み込み、.read() でNumPy配列化
.transform によって、ピクセル ↔ 地理座標の変換が自在
画像処理・座標処理・可視化の基盤としてとても重要！

📘 次回予告（連載予定）

matplotlibやfoliumを使ったラスタ画像の可視化
rasterioで地理座標範囲を指定して切り出し（clip）
バンド演算や正規化などのデータ処理
新しいGeoTIFFを生成・保存する方法

📎 参考リンク

📚 rasterio公式ドキュメント：https://rasterio.readthedocs.io/en/stable/
🧪 PyDataのGeoスタック（rasterio, geopandas, pyprojなど）も要注目！

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