2026年11月6日金曜日

石皿の代用品[クジラの骨](船橋市古作貝塚)観察記録3Dモデル

 3D Observation Model of a Whale Bone Used as a Substitute for a Stone Dish (Kosaku Shell Midden, Funabashi City)


I have created a 3D observation model of a whale vertebra excavated from the Kosaku Shell Midden in Funabashi City. The cancellous bone (porous bone tissue) has been abraded, resulting in a highly uneven surface, with distinctive small holes distributed around its circumference. I interpret these holes not as natural features of the cancellous bone (such as traces of blood vessels), but as evidence of intentional, artificial abrasion. It is likely that when the Jomon people acquired this whale vertebra, the cancellous bone still contained residual organic matter, such as blood or marrow. One hypothesis is that the cancellous bone was consumed in small quantities for medicinal purposes.


船橋市古作貝塚から出土したクジラ椎体の観察記録3Dモデルを作成しました。海綿骨(多孔質の骨組織)が削られ凹凸が激しく、特徴的な小孔が円周的に分布しています。この小孔は海綿骨の組織(血管跡)ではなく人工の削剥跡であると観察します。縄文人がこのクジラ椎体を入手した当時、海綿骨には血液・髄液などの固形成分が残存していたと推察します。一つの仮説として、海綿骨が薬として少量ずつ利用されたことを考えました。

1 石皿の代用品[クジラの骨](船橋市古作貝塚)観察記録3Dモデル

石皿の代用品[クジラの骨](船橋市古作貝塚)観察記録3Dモデル

縄文時代後期

撮影場所:船橋市飛ノ台史跡公園博物館常設展示

撮影月日:2026.10.07


展示の様子

3Dモデル写真測量ソフト 3DF Zephyr で生成 v9.013 processing 175 images


3Dモデルの動画


3Dモデルの画像(カラー)


3Dモデルの画像(ソリッド)

2 観察

2-1 観察

このクジラ椎体は関節突起や椎弓が欠損したもので、前後方向(頭尾方向)に2つに割れたものです。


矢印は削られた海綿骨(多孔質の骨組織)が露出

海綿骨(多孔質の骨組織)を構成する骨梁(海綿骨を構成する網目状・板状の骨質)と骨髄腔・骨梁間隙(骨梁と骨梁の間にある空間)を直接観察することができます。表面の凹凸は激しく、滑らかな面はありません。

海綿骨は削られていますが大きな凹部と小さな凹部があり、大きく分けて2回の削剥活動があったようです。大きな凹部には鉛筆大大きさの特徴的な小孔が円周的に分布しています。この小孔は海綿骨の組織(血管跡)ではなく人工の削剥跡であると観察します。

海綿骨を取り囲む 緻密骨(比較的密度の高い外側の骨)に削剥跡は見られません。滑らかな本来の形状を残しています。


3Dモデル画像(カラー)


3Dモデル画像(ソリッド)


3Dモデル画像(法線マップ)


3Dモデル画像(曲線マップ)

2-2 用途

展示では石皿の代用品となっています。言葉通りに理解するとドングリなどの木の実を磨り潰す道具ということになります。しかし物を磨り潰した滑らかな面が皆無であるので、石皿代用品説は否定されます。(と素人の自分は考えます。自分が考え付かない専門的見地からの石皿使用証拠があるかもしれないので、次回館を訪問した時学芸員の方に説明を求めることにします。)

このクジラ椎骨を入手した時(クジラが死亡してから数年とか数十年以内)には海綿骨の骨梁間隙にはまだ血液・髄液などの固形成分が残存していたと推察します。

血液・髄液などの固形成分が残存した海綿骨が少量ずつ多数回にわたって削り取られた様子から、一つの仮説として、海綿骨が薬として利用されたことが考えられます。




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【グッド&ニュー】(ブログ活動や生活・散歩中に思い浮かべた良い感情や考え、素晴らしいアイディアや注目すべき事柄)

紹介状を持参して指定時間の早朝に大学病院を訪問した。ものすごい人数が並んでいた。しかし初診は自分が一番であった。どんなことでも一番になったことはあまりないので、うれしかった。その一番にあまり価値はないが。


2026年11月4日水曜日

技術メモ 細線枠自動検出による正確な切り抜きと画質調整の自動化

 Technical Note: Automating Precise Cropping and Image Quality Adjustment via Automatic Detection of Thin-Line Frames


I have successfully automated the process of detecting the thin green-line frames within the fabric analysis application interface, cropping the images accordingly, and applying image processing—including a high-pass filter—using a Python script. I realized that the long-held assumption that such tasks could only be performed manually in Photoshop is now outdated. The Python script was developed with the assistance of ChatGPT.


ファブリック分析作業のアプリ画面にある緑色細線枠を自動検出して、それで切り抜き、さらにハイパスを使った画像処理をPythonスクリプトで自動化できました。これまでPhotoshopによる手作業でしかできないという思い込みが時代遅れだと気が付きました。PythonスクリプトはChatGPT支援で作成しました。

1 Photoshop手作業


ファブリック分析作業アプリ画面(元画像)


Photoshop手作業による切り抜きと画像調整結果

アプリ画面に外側付近に緑色細線枠があります。

Photoshopで緑色細線枠で切り抜き、元画像のハイパス画像(半径8pixel)を作成し、上レイヤ:ハイパス画像(描画モード:ビビッドライト)、下レイヤ:元画像で調整画像を作成しました。

なお、緑色細線枠は25㎝×25㎝正方形を意味し、この枠で切り取った画像はQGISに貼りつけるタイルとして利用するものです。

2 切り抜きと画像調整自動化が出来ないと考えていた理由

1のPhotoshop手作業を次の理由から自動化は無理だろうと考えていました。

・緑色細線枠は目視できますが、パソコンソフトがこの緑色細線をきちんと認識できるとは考えられない。

・緑色細線枠の位置は多数ある元画面毎に微妙に異なっているため、元画像外枠を基準に一定位置で一括切り抜きできない。

・Photoshop以外のPythonなどで、ハイパス処理などの機能を実現できるとは考えられない。

3 Pythonスクリプトのよる作業自動化の実現

昨今のAI技術急発達のニュースを聞く中で、もしかしたら切り抜き出来るかもしれないと、ふと考え、直ぐにChatGPT支援により作業を開始しました。その結果、2の「出来ない理由」はすべて間違いであることがわかり、直ぐに自動化できました。ChatGPTによる提案はPython+OpenCVでした。

3-1 切り抜きと画像調整自動化

切り抜きと画像調整処理は次のような方針を採用しました。

・緑枠の位置をタイルの境界として扱う。

・正方形になるよう、四辺の検出誤差を調整する。

・元画像を拡大・縮小せず、元の画素を切り抜く。

・Photoshopの「ハイパス半径8px+ビビッドライト」と同じ効果を切り抜き後に適用する。

・QGISでは、画像のピクセル数にかかわらず、各タイルを実寸25cm×25cmとして配置する。(切り抜き画像毎のpixel数不一致を許容する。)

3-2 Pythonスクリプト作成作業

Pythonスクリプトを作成するために、つぎの作業を行いました。

3-2-1 緑枠認識調整

当初Pythonスクリプトでは32事例中9事例の切り抜きができませんでした。そこで、4辺すべてに同じ厳しい基準を課す方式をやめ、四辺の位置関係と正方形であることを併せて判定する方法に切り替え、テスト32事例全部で切り抜きができるようになりました。

なお、Pythonスクリプトでは次の記録をcsvで出力します。

- `OK`:通常の判定基準を満たして切り抜いた画像

- `REVIEW`:緑枠の検出が弱いが、正方形の条件を満たして切り抜いた画像

- `CHECK`:検出できず、切り抜きを保留した画像

3-2-2 色調補正調整

Photoshopのハイパス処理とビビッドライト合成に相当する計算をOpenCVのガウシアンぼかしを利用して実装しました。Photoshopを使った画像とPython画像を目視で比較確認し、その差は実用上問題にならないことを確認しました。


Pythonスクリプトによる切り抜きと画像調整結果

4 メモ

切り抜きと画像調整自動化Pythonスクリプト(green_frame_crop_v3.py)を使うことにより128画像の処理が一気にできることになり、Photoshop手作業の手間と較べると大幅な効率化が計られることになりました。

自分がやれるかもしれないと考えた瞬間があったので、即それがChatGPT支援で実現しました。自分がやれるとは思わなければ実現していません。自分がそれは手作業でしかできないとか、これ以上効率化できないとか無意識に考えている事柄を見直せば、AIで実現できる時代になりました。




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【グッド&ニュー】(ブログ活動や生活・散歩中に思い浮かべた良い感情や考え、素晴らしいアイディアや注目すべき事柄)

今朝の散歩でコジュケイの5-6羽の群れと出会った。恐らく親と子どものグループだろう。コジュケイは比較的用心深く人前に現れることが少ないので、珍しい。


2026年11月3日火曜日

世界のBlender関連サイトの無作為探索閲覧ボタンの設置

 Adding a "Random Explore" Button for Blender-Related Websites


I enjoy exploring a wide range of websites related to the 3DCG software Blender, but relying on standard web searches is time-consuming and inconvenient. To address this, I’ve added a button to my Chrome browser that takes me to a random Blender-related website. It’s a tool that allows me to enjoy the thrill of serendipitous discovery—encountering high-quality or intriguing sites about Blender by chance, rather than simply revisiting pages I’ve already found through a search engine.


3DCGソフトBlenderの関連サイトを幅ひろく閲覧したいのですが、web検索では時間もかかるし、手軽ではありません。

そこで、webブラウザchromeに世界のBlender関連サイトを無作為で探索し閲覧するボタンを設置しました。Blenderに関する偶然の発見を楽しむボタンです。web検索して探したサイトを再訪するのではなく、偶然に、Blender関連の質の高いサイトや興味深いサイトに遭遇する楽しみを満足できるボタンです。

1 Blenderランダム探索ボタン(Blender Random Explorer)の構築

1-1 目的

ボタンを設置することにより、毎回異なる検索結果からBlender関連サイトを発見できるようにする。

・偶然の発見:自分では検索しないようなBlender関連サイトにも出会えること。

・幅広さ:モデリング、Geometry Nodes、Python、アドオン、レンダリング、アニメーション、考古学的な3D復元など、特定分野に限定しないこと。

・国内外のサイト:日本語、英語、その他の言語を問わないこと。

・新鮮さ:有名サイトばかり繰り返し表示されることを避け、できれば検索上位に現れる質の高いサイトも対象にすること。

1-2 ボタンの仕組み

・Chrome拡張機能+検索エンジン(Brave Search)

・Brave Search APIは月1000件検索まで無料の枠を利用。

1-3 ボタンの機能

・日本語・英語をはじめとする多言語検索

・モデリング、Python、Geometry Nodes、アドオン、考古学的3D復元など幅広いテーマ

・過去3年以内作成・更新サイト対象(期間変更可能)

・検索結果からのランダム選択(範囲は検索結果上位30位以内)

・過去90日間に訪問したURLやサイトの重複回避

・Chrome右上のアイコンをクリックするだけの操作

1-4 参考 Blender、3Dに関連する分野(TOPICS)

'modeling','sculpting','geometry nodes','shader nodes','procedural textures',

'rigging','animation','grease pencil','rendering','cycles','eevee',

'compositing','simulation','fluid simulation','cloth simulation','hair grooming',

'Python scripting','addon development','free addons','workflow tips',

'hard surface modeling','retopology','UV unwrapping','photogrammetry',

'3D scanning','archaeology reconstruction','architectural visualization',

'GIS terrain','3D printing','character design','environment art',

'motion graphics','VFX','asset browser','CAD','open source projects',

'tutorial','case study','technical breakdown','community showcase',

'ベジェ曲線','ジオメトリノード','アドオン','考古学 3D','遺跡 復元',

'チュートリアル','モデリング','アニメーション','シェーダー',

'教程','建模','节点','모델링','튜토리얼',

'tutorial español','tutoriel français','Anleitung deutsch',

'tutorial português','tutorial italiano'

1-5 ボタン構築方法

ChatGPT支援により構築しました。TOPICSの選定は当方のChatGPT利用履歴に基づきChatGPTが忖度して選んでいます。

2 Blender Random Explorer利用結果(例)


Blender Random Explorer利用結果(例)


Blender Random Explorer利用結果(例)


Blender Random Explorer利用結果(例)

英語画面では画面右クリックで日本語翻訳画面にして読んでいます。

3 メモ

検索してブックマークしているサイトを再見しても自分にとってニュース性がありません。しかし、今回作成したBlender Random Explorerは偶然・発見・意外性・新鮮・話題広範囲性があり、とても有益なweb探索機能です。情報を楽しみ、それが右から左に流れるだけでもよし、少しでも役立つものがあれば見っけものです。また、疲れて気力が消失したときのカンフル剤としてもこのボタンを押すことにします。



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【グッド&ニュー】(ブログ活動や生活・散歩中に思い浮かべた良い感情や考え、素晴らしいアイディアや注目すべき事柄)

テレビで最近のAI攻撃について専門家が論じていました。勘定系はまだ防御が優っているという状況は救いです。コロナ発生時と同様のリスクに世界が突入しているという指摘に背筋が寒くなります。

そのAIをより深く広く使わない手はありません。これまで自分の人力でしかできないと思い込んできた作業を全てAIにしてもらうように、次々に手を打つことにします。その第1弾として画像の切り取りとQGISはりつけの自動化に取組んでみることにします。




2026年11月2日月曜日

斜面貝層における二枚貝殻嵌合構造の発見

 Discovery of Bivalve Shell Interlocking Structures in Shell Middens on Slopes


While examining the shell midden on the northern slope of the Ariyoshi-kita Shell Midden, I observed the distribution of bivalve shells—categorized by their deviation angles—overlaid with images of their original, in-situ distribution. Through this, I discovered that interlocking structures among bivalve shells are widespread throughout the midden. Several patterns of these interlocking structures can be identified, including nested, meshed, and contained configurations. This raises intriguing questions: did these interlocking structures form while the shells were shifting down the slope, or did they develop during their final deposition? Such shell interlocking structures may well hold the key to understanding the formation of shell middens.


有吉北貝塚北斜面貝層において、二枚貝殻の偏位角3区分分布図と生分布画像を重ねて観察しているなかで、貝層に二枚貝殻嵌合構造が広く存在していることに気が付きました。入れ子構造、噛み合い構造、収納構造など幾つかの嵌合構造パターンが観察できます。嵌合構造が斜面移動中にできたものか、最終堆積時にできたものかなど、興味が深まります。貝殻嵌合構造が貝層形成理解の鍵となるかもしれません。

1 55分析区01作業単位のデータ


55分析区の場所


5501作業単位の剥取断面3Dモデルの生画像


5501作業単位のファブリック分析観察結果

2 55分析区01作業単位の偏位角3区分分布図


5501作業単位の偏位角3区分分布図

偏位角の区分

偏位角 0°~80°  緑

偏位角 80°~120  赤

偏位角 120°~180° 青

偏位角は垂直線上から時計回りに計測(垂直に立った貝殻は0°(180°)、水平の貝殻は90°)


5501作業単位の偏位角 0°~80°  緑


5501作業単位の偏位角 80°~120  赤


5501作業単位の偏位角 120°~180° 青

3つの区分がそれぞれ塊状にかたまって分布しているように観察できます。3つの区分があまり入り混じっていません。

3 嵌合構造の発見

3つの区分が入り混じっていない様子を生画像で確かめると、各区分が塊状にかたまっている部分と嵌合構造が対応していることが多いことが観察できます。これまで意識していなかった二枚貝殻嵌合構造の発見の瞬間です。


二枚貝殻嵌合構造(緑色部)

嵌合構造は、二枚貝殻の凸面と凹面が噛み合う入れ子構造、凹面と凹面が互い違いに噛み合い構造、大きな二枚貝殻に複数の二枚貝殻が収まる収納構造など幾つかの嵌合構造パターンとして観察できます。嵌合構造は二枚貝殻だけで構成されていて、イボキサゴは絡んでいないようです。

嵌合構造が斜面移動中にできたものか、最終堆積時にできたものかなど、興味が深まります。二枚貝殻嵌合構造が貝層形成理解の鍵となるかもしれません。



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【グッド&ニュー】(ブログ活動や生活・散歩中に思い浮かべた良い感情や考え、素晴らしいアイディアや注目すべき事柄)

同じ懐メロを車運転中に聞き、自宅パソコン作業中にも聞いた。自分に生まれる感情の濃さがかなり違うことに気が付いた。運転中→自宅の順に聞いたので、最初の運転中の方が濃密な感情が生まれるとおもうが、その因子を取り除いても、運転中の方がはるかに濃い感情が生まれ、自宅ではそれほどでもなく、通りいっぺんの感情しか生まれなかった。面白い現象である。運転中は安全のため感情を司る脳が限定されているため、希少な脳部位しか働かないため、そこで感情が純粋に増幅されるためか。自宅ではその音楽にたいして多くの理屈や別の感想が生まれるので、感情の純粋発露が制限されるためか。


2026年11月1日日曜日

単純で複雑なQGISのX軸Y軸

 The X and Y axes in QGIS: Simple yet complex


I spent several days struggling to understand how QGIS handles X and Y axes. In practice, it turns out to be quite simple; however, once you dig a little deeper, things become complex—involving intricate rules for display order and discrepancies between definitions and actual behavior. My struggle to grasp this aspect of QGIS stems from my use of EPSG:6677 (a plane rectangular coordinate system).


QGISのX軸Y軸を確認したのですが、理解に苦しみ数日を過ごしました。結果として実用上は単純であることがわかりました。しかし、一歩踏み込むと、表示順番の複雑な決定法とか定義との乖離など複雑な様相を呈します。このQGISX軸Y軸理解苦しみはEPSG6677(平面直角座標系)利用に起因しています。

1 QGISのX軸Y軸の実用上理解


QGISのX軸Y軸

QGISの内部演算は全てこのX軸Y軸で行っていることを理解しました。従ってジオリファレンスなどの操作画面ではEPSGの違いにかかわらずこのX軸Y軸を前提に数値入力します。

2 QGIS画面下の座標数値表示欄の順番

QGIS画面下の座標数値表示欄の順番はデフォルトでは一定しません。

EPSG6677(平面直角座標系、JGD2011 / Japan Plane Rectangular CS IX)ではY座標-X座標の順になります。

EPSG385(擬似メルカトル図法、Pseudo-Mercator / Webメルカトル)ではX座標-Y座標の順になります。

私はこの順番が一定していると勘違いして、いつまでもX軸Y軸の正しい理解に到達できませんでした。

また、QGIS画面下の座標数値表示欄の順番はデフォルトでは一定しませんが、強制的に順番を固定することが出来ます。

プロジェクト→プロパティ→全般→座標順で次の3つから1つを選択できます。

デフォルト

東距、北距(経度、緯度)

北距、東距(緯度、経度)

3 EPSG6677のX軸Y軸の確認

3-1 実用上のX軸Y軸の確認


EPSG6677のX軸Y軸の確認

この画面で座標○印からカーソルを上にあげると1→2→3と数値が変化します。従って、1の値は南北距離(上下)の値です。同じくカーソル移動で5は東西距離(左右)の値です。

このカーソル移動だけではどちらがX軸かY軸か確認できません。それを自分はジオリファレンズで強制体験的に認識させられました。


ジオリファレンス画面

値5をX座標に値1をY座標に、他の点も同じに入力することによって正確なジオリファレンスができましたので、画面表示順(南北-東西)がY-Xであることを確認しました。

この作業の前に逆順に数値を入力して、ジオリファレンスを失敗していますから、自分は強制的に理解させられたことになります。

3-2 定義上のX軸Y軸の確認


プロジェクトのプロパティ-座標参照系(CRS) EPSG6677画面

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JGD2011 / Japan Plane Rectangular CS IX

●プロパティ

単位: メートル

静的(プレート固定のデータに依拠)

天体: Earth

変換法: Transverse Mercator

●WKT

PROJCRS["JGD2011 / Japan Plane Rectangular CS IX",

    BASEGEOGCRS["JGD2011",

        DATUM["Japanese Geodetic Datum 2011",

            ELLIPSOID["GRS 1980",6378137,298.257222101,

                LENGTHUNIT["metre",1]]],

        PRIMEM["Greenwich",0,

            ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],

        ID["EPSG",6668]],

    CONVERSION["Japan Plane Rectangular CS zone IX",

        METHOD["Transverse Mercator",

            ID["EPSG",9807]],

        PARAMETER["Latitude of natural origin",36,

            ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433],

            ID["EPSG",8801]],

        PARAMETER["Longitude of natural origin",139.833333333333,

            ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433],

            ID["EPSG",8802]],

        PARAMETER["Scale factor at natural origin",0.9999,

            SCALEUNIT["unity",1],

            ID["EPSG",8805]],

        PARAMETER["False easting",0,

            LENGTHUNIT["metre",1],

            ID["EPSG",8806]],

        PARAMETER["False northing",0,

            LENGTHUNIT["metre",1],

            ID["EPSG",8807]]],

    CS[Cartesian,2],

        AXIS["northing (X)",north,

            ORDER[1],

            LENGTHUNIT["metre",1]],

        AXIS["easting (Y)",east,

            ORDER[2],

            LENGTHUNIT["metre",1]],

    USAGE[

        SCOPE["Cadastre, engineering survey, topographic mapping (large and medium scale)."],

        AREA["Japan - onshore - Honshu - Tokyo-to. (Excludes offshore island areas of Tokyo-to covered by Japan Plane Rectangular Coordinate System zones XIV, XVIII and XIX)."],

        BBOX[29.31,138.4,37.98,141.11]],

    ID["EPSG",6677]]

●Proj4

+proj=tmerc +lat_0=36 +lon_0=139.833333333333 +k=0.9999 +x_0=0 +y_0=0 +ellps=GRS80 +towgs84=0,0,0,0,0,0,0 +units=m +no_defs

●出力レイヤ

138.40, 29.31, 141.11, 37.98

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WKTの中で

        AXIS["northing (X)",north,

            ORDER[1],

            LENGTHUNIT["metre",1]],

        AXIS["easting (Y)",east,

            ORDER[2],

            LENGTHUNIT["metre",1]],

と定義されています。

つまり、北方向X軸、東方向Y軸です。

これはQGIS実用上のX軸Y軸と異なります。

このため、EPSG6677定義に従って測量されたデータをQGISで表示するにはXY座標を交換する必要があります。

4 EPSG3857のX軸Y軸の確認

4-1 実用上のX軸Y軸の確認


EPSG3857のX軸Y軸の確認

千葉市付近の座標の15598193はカーソル移動で東西距離を、4242495は同じ方法で南北距離にかかわります。それぞれの値がX座標かY座標かはこの画面だけでは確認できません。そこでフィールド計算機でX座標値算出関数、Y座標値算出関数を使ってX座標、Y座標をを確認しました。


フィールド計算機でX座標を確認している様子

4-2 定義上のX軸Y軸の確認


プロジェクトのプロパティ-座標参照系(CRS) EPSG3857画面

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WGS 84 / Pseudo-Mercator

●プロパティ

単位: メートル

動的(プレート固定でないデータに依拠)

天体: Earth

World Geodetic System 1984 ensemble (EPSG:6326) では最大 2 メートルの精度しかありません

変換法: Mercator

●WKT

PROJCRS["WGS 84 / Pseudo-Mercator",

    BASEGEOGCRS["WGS 84",

        ENSEMBLE["World Geodetic System 1984 ensemble",

            MEMBER["World Geodetic System 1984 (Transit)"],

            MEMBER["World Geodetic System 1984 (G730)"],

            MEMBER["World Geodetic System 1984 (G873)"],

            MEMBER["World Geodetic System 1984 (G1150)"],

            MEMBER["World Geodetic System 1984 (G1674)"],

            MEMBER["World Geodetic System 1984 (G1762)"],

            MEMBER["World Geodetic System 1984 (G2139)"],

            MEMBER["World Geodetic System 1984 (G2296)"],

            ELLIPSOID["WGS 84",6378137,298.257223563,

                LENGTHUNIT["metre",1]],

            ENSEMBLEACCURACY[2.0]],

        PRIMEM["Greenwich",0,

            ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433]],

        ID["EPSG",4326]],

    CONVERSION["Popular Visualisation Pseudo-Mercator",

        METHOD["Popular Visualisation Pseudo Mercator",

            ID["EPSG",1024]],

        PARAMETER["Latitude of natural origin",0,

            ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433],

            ID["EPSG",8801]],

        PARAMETER["Longitude of natural origin",0,

            ANGLEUNIT["degree",0.0174532925199433],

            ID["EPSG",8802]],

        PARAMETER["False easting",0,

            LENGTHUNIT["metre",1],

            ID["EPSG",8806]],

        PARAMETER["False northing",0,

            LENGTHUNIT["metre",1],

            ID["EPSG",8807]]],

    CS[Cartesian,2],

        AXIS["easting (X)",east,

            ORDER[1],

            LENGTHUNIT["metre",1]],

        AXIS["northing (Y)",north,

            ORDER[2],

            LENGTHUNIT["metre",1]],

    USAGE[

        SCOPE["Web mapping and visualisation."],

        AREA["World between 85.06°S and 85.06°N."],

        BBOX[-85.06,-180,85.06,180]],

    ID["EPSG",3857]]

●Proj4

+proj=merc +a=6378137 +b=6378137 +lat_ts=0 +lon_0=0 +x_0=0 +y_0=0 +k=1 +units=m +nadgrids=@null +wktext +no_defs

●出力レイヤ

-180.00, -85.06, 180.00, 85.06

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WKTの中で

        AXIS["easting (X)",east,

            ORDER[1],

            LENGTHUNIT["metre",1]],

        AXIS["northing (Y)",north,

            ORDER[2],

            LENGTHUNIT["metre",1]],

と定義されています。

つまり、東方向X軸、北方向Y軸です。

これはQGIS実用上のX軸Y軸と同一です。

5 メモ

自分が一番理解に苦しんだのは画面下にある座標数値表示欄の数値のどちらがX座標でどちらがY座標かという確認方法です。ChatGPTによれば次の3つの方法があるとのことです。

1 ジオリファレンス画面による試行錯誤(実施)

2 フィールド計算機によるX座標関数、Y座標関数利用(実施)

3 Pythonコンソールでの確認(Pythonスクリプトによる確認)(未実施)

X軸Y軸という本来既知であるべき事柄を確認する必要があったので、この検討は疲れました。

なお、画面下にある座標数値表示欄の数値の順番は定義にある順番ORDER[1]、ORDER[2]どおりで、それをXYではなく、方向として読めばよいということのようですが、あまりに複雑です。



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【グッド&ニュー】(ブログ活動や生活・散歩中に思い浮かべた良い感情や考え、素晴らしいアイディアや注目すべき事柄)

日本語入力で「2026年」と入力しようとすると必ず「2026稔」となってしまって困っていました。すぐ直るので長期にわたりこの不都合を放置して、その都度苦しんでいました。しかし、思い切ってGoogle検索(AIモード)に聞いたら、直ぐに直し方を教えてくれました。「nen」と入力して漢字候補から稔を探し、それをCtrl+deleteすればよいとのこと。試したら、即座に不都合は解消しました。気持が楽になりました。これからは不都合は放置しないで、その都度対策を打つことにします。


2026年10月ブログ活動のふりかえりと11月見通し

 Review of Blog Activities for October 2026 and Outlook for November


This post reviews the activities for  2026 on the blog "Walking the Hanami River Basin" and outlines the outlook for November.

The most significant development in October was the realization that the method previously used for shell-layer fabric analysis—specifically, kernel density estimation via QGIS—was inadequate, prompting a shift in approach. Meanwhile, other initiatives progressed well: visiting the Jomon Artifact Exhibition Hall, creating 3D models based on observational records, enhancing computer skills, and pursuing the hobby of collecting archaeology-themed stamps.


ブログ「花見川流域を歩く」の2026年10月活動をふりかえり、11月を見通しました。

10月活動の最大特徴は貝層ファブリック分析の方法(QGISカーネル密度推定)の不的確性に気が付き、方法転換を計ったことです。縄文遺物展示館の観覧と観察記録3Dモデル作成、パソコン技術向上、考古学切手趣味は順調に展開しました。

1 ブログ「花見川流域を歩く」活動と特徴

1-1 記事数

10月の記事数は36です。内訳は展示館観覧・観察記録3Dモデル作成が14、パソコン技術8、ファブリック分析5、考古学切手5、図書・論文2、花見川1、その他1です。

1-2 ファブリック分析

有吉北貝塚北斜面貝層の貝層ファブリック分析をQGISカーネル密度推定を使って進めてきましたが、カーネル密度推定の原理が今回分析対象に適切でないことの気が付き、方法を転換することにしました。その思考に手間取っていて、思考・作業結果を多数記事に表現する状況は生まれませんでした。

1-3 展示館観覧と観察記録3Dモデル

4館を観覧しました。船橋市飛ノ台史跡公園博物館展示物の観察記録3Dモデルを作成しまいたが、論文別刷をいただいた嶋崎さんとのやりとりに強い刺激を受けて遺物思考が深まり、同一遺物観察記録3Dモデルの記事数が増加しました。

1-4 パソコン技術

ハードディスクのpngファイル画像サムネイル表示不都合の改善は、自分のファブリック分析活動促進に役立つ重要な技術改善になりました。

1-5 考古学切手

考古学切手を紹介するだけでなく、考古学切手3Dモデル化にはじめてチャレンジしました。

1-6 図書・論文

嶋崎さんから別刷論文をいだたき、とても強い刺激を受け、記事にも書きました。

2 ブログ「花見川流域を歩く 自然・風景編」活動と特徴

10月の記事は早朝散歩記事1です。早朝散歩日数は25日でした。

3 2026年11月の見通し

3-1 ファブリック分析

10月の停滞(方法の的確性再検討)は自分の認識が一段と深まって出来事であり、これをステップに作業を進めることにします。データ項目のうち、殻位(二枚貝殻のカーブ面が上を向いているか、下をむいているか)をはじめて扱うことにします。

3-2 観察記録3Dモデル

10月の展示館観覧で撮影した写真から観察記録3Dモデルを作成し、検討を深めることにします。

参考 ブログ「花見川流域を歩く」2026年10月記事 ○は閲覧が多いもの

2026年10月 Sketchfabに投稿した3Dモデル


2026年10月 YouTubeに投稿した動画


2026年10月 ブログ「花見川流域を歩く」投稿記事に掲載した画像



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【グッド&ニュー】(ブログ活動や生活・散歩中に思い浮かべた良い感情や考え、素晴らしいアイディアや注目すべき事柄)

今朝の早朝散歩で横戸元池弁天宮にろうそくが灯っていました。ろうそくの点灯に気が付いたのはこれで2回目ですが、とてもすがすがしい気分になります。きれいな菊の花も活けてありました。


2026年10月31日土曜日

加曽利貝塚博物館 加曽利B式展観覧

 Visiting the "Kasori B-type" Exhibition at the Kasori Shell Midden Museum


I visited the "Kasori B-type" exhibition (focusing on the southern part of Chiba Prefecture) currently being held at the Kasori Shell Midden Museum. The exhibition features a diverse array of Kasori B-type pottery, alongside contemporaneous dogū (clay figurines), clay ear ornaments, and artifacts made from bone or antler—all of which make for a truly engaging experience. I also captured images of four specific items—including the distinctive soroban-dama (abacus-bead) shaped vessels—to be used for the creation of 3D models.


加曽利貝塚博物館で開催されている加曽利B式展(千葉県南部編)を観覧しました。多彩な加曽利B式土器とともに同時期の土偶、土製耳飾、骨角器なども展示され、興味が深まります。加曽利B式土器の特徴的な土器であるソロバン玉形土器など4点について3Dモデル作成用撮影をおこないました。

1 加曽利B式展(千葉県南部編)の様子


会場入口


展示の様子


展示の様子


パンフレット

2 3Dモデル作成用撮影を行った展示物


ソロバン玉形土器(市原市祇園原貝塚)


浅鉢(木更津市伊豆島貝塚)


双口土器(君津市三直貝塚)


釣手土器(市原市西広貝塚)

3 メモ

ソロバン玉形土器の説明に「その上半部に「弧線文+磨消縄文」、下半部に「非磨消縄文(斜線文)」という2つの異なる系統の文様を共存させていることから、ソロバン玉形土器は異系統間を取り持つ社会機能を見せる機種である、とする解釈があります。」という記述が含まれていて、否が応でも興味が深まります。文様の地域間関係模式図も展示されています。ソロバン玉形土器の観察記録3Dモデルを作成した際にじっくり観察して興味を深めたいと思います。



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【グッド&ニュー】(ブログ活動や生活・散歩中に思い浮かべた良い感情や考え、素晴らしいアイディアや注目すべき事柄)

少し前になるが子供向けアニメ「インサイド・ヘッド」が放映されているチャンネルに遭遇して、以前強い興味を持った思い出があるので、結局最後まで見ました。「インサイド・ヘッド」についてブログ記事を書いた記憶があるような気がするので、検索しましたが、見つかりませんでした。特に感情の操作盤が子どもが育つに従って立派になっていく様子が気に入り、それをどこかで文章にしたのですが、見つかりませんでした。

もともとは現在大学生となった孫が幼稚園頃、親がそれを子どもに見せるとかの話しを聞いていた時期に、たまたま夜間飛行機のなかでそれを偶然見て興味をもったのです。

感情が育つという高級な話題を子供向けアニメにするという超チャレンジ精神に深い敬意の気持が湧き出ます。

縄文学習と3D技術向上に頭脳の90%を使っているなかで、子供向けアニメ「インサイド・ヘッド」を途中から見た数十分は心が洗濯されるような感情を味わいました。


2026年10月30日金曜日

千葉市埋蔵文化財調査センター展示室観覧

 Visiting the Exhibition Room at the Chiba City Archaeological Heritage Research Center


I visited the exhibition room at the Chiba City Archaeological Heritage Research Center. The facility displays artifacts excavated from various periods, ranging from the Paleolithic era through the Jomon, Yayoi, and Kofun periods, up to the Nara and Heian periods. Due to time constraints, I focused my observation on stone tools from the Paleolithic era and captured a series of images of three specific items for the purpose of creating 3D models. I look forward to seeing the final results—it will be interesting to see whether the 3D models of these thin, small microblades prove to be of any real value.


千葉市埋蔵文化財調査センター展示室を観覧しました。旧石器時代遺物から縄文時代、弥生時代、古墳時代、奈良平安時代までの出土遺物が展示されています。今回は限られた時間のため旧石器時代石器を観察し、3点について3Dモデル作成用周回撮影を行いました。薄く小さい細石刃の3Dモデルが多少なりとも価値あるものになるか、ならないか、出来ばえが楽しみです。

1 千葉市埋蔵文化財調査センター展示室の様子


縄文土器展示の様子


巨大石棒展示の様子

2 観察記録3Dモデル作成用撮影をした旧石器


赤坂遺跡旧石器セット


清水台南遺跡旧石器セット


草刈場北遺跡細石刃

3 メモ

千葉市埋蔵文化財調査センター展示室を観覧しました。旧石器時代遺物から縄文時代、弥生時代、古墳時代、奈良平安時代までの出土遺物が展示されています。今回は限られた時間のため旧石器時代石器を観察し、3点について3Dモデル作成用周回撮影を行いました。薄く小さい細石刃の3Dモデルが多少なりとも価値あるものになるか、ならないか、出来ばえが楽しみです。細石刃の観察記録3Dモデル作成は過去に1回しかなく、今回が2回目です。




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【グッド&ニュー】(ブログ活動や生活・散歩中に思い浮かべた良い感情や考え、素晴らしいアイディアや注目すべき事柄)
趣味活動(縄文学習活動)を「楽しみ倒したい」という表現がとても気に入っています。恐らく10年が20年前頃、何かで「楽しみ倒す」という表現を知り、その後自分に染みついたのだとおもいます。人生残時間が希少になってきたこともこの言葉が気に入る背景にあるようです。

2026年10月28日水曜日

作業日誌 ファブリック分析アプリの分析作業画面の集成

 Work Log: Compilation of Analysis Screens from the Fabric Analysis Application


I have compiled 16 analysis screens (covering 55 work zones) generated by the fabric analysis application. This task was made possible immediately thanks to the newly implemented ability to display thumbnail images of the PNG files. These serve as vital, raw, real-world data, ensuring the accuracy of interpretations regarding parameters such as deviation angles.


ファブリック分析アプリによる分析作業画面16葉(55作業区)を集成しました。pngファイル画像サムネイルが表示できるようになったので即座に出来る作業となりました。データ(偏位角など)解釈の的確性を担保する重要な実物情報(生情報)になります。

1 ファブリック分析アプリによる分析作業画面


ファブリック分析アプリによる分析作業画面


ファブリック分析アプリによる分析結果画面(16葉、55作業区)


作業区区分

2 ファブリック分析アプリの分析作業画面の集成


ファブリック分析アプリの分析作業画面の集成図


二枚貝殻偏位角3区分と分析作業画面集成図のオーバーレイ


二枚貝殻偏位角3区分と分析作業画面集成図のオーバーレイ(乗算)

3 メモ

ファブリック分析アプリによる分析作業画面16葉(55作業区)を集成しました。pngファイル画像サムネイルが表示できるようになったので即座に出来る作業となりました。分析作業画面集成図はデータ(偏位角など)解釈の的確性を担保する重要な実物情報(生情報)になります。



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【グッド&ニュー】(ブログ活動や生活・散歩中に思い浮かべた良い感情や考え、素晴らしいアイディアや注目すべき事柄)
早朝散歩で舗装道路を歩いていると、自分を先導するように10mくらい前を太った黒い猫が小走りに行きます。見かけない猫だとぼやぼやしている瞬間にタヌキ(あるいはハクビシン)だと気が付きました。その時タヌキは藪に入ってしまいました。ボーと散歩をするのではなく、即座に写真を撮るべきだったと反省しました。