技術メモ QGISワールドファイルによる画像貼りつけ

 Technical Note: Importing Images into QGIS Using World Files

I imported 16 systematically arranged images into QGIS (EPSG:6677) using world files. The world files were generated via Python. This Python-based approach is inherently more accurate than standard georeferencing, as it eliminates the need for the manual, analog process of plotting points at the four corners of each image. Furthermore, utilizing Python has significantly improved the efficiency of the workflow.

体系的に配置された画像16枚をQGIS（EPSG6677）にワールドファイルを使って貼りつけました。ワールドファイル作成はPythonによりました。Pythonによる方法は、四隅に点を手作業で打つというアナログ作業がないので、ジオリファレンスと比べて原理的に高精度です。Pythonを使うことにより高効率的に作業が進みだしました。

1　画像配置の体系

分析区と作業単位

55分析区の16作業単位の画像をワールドファイルによりQGISに貼りつけう作業を行いました。

55分析区の16枚画像とEPSG6677上の配置イメージ

QGISEPSG6677で、画像1枚は25㎝×25㎝の大きさです。

16枚の画像

2　Pythonによるワールドファイル作成

ワールドファイル（.pgw）に記述する情報

ワールドファイル（.pgw）には次の6項目を数値で記述する必要があります。

1　横方向の1ピクセルの実寸

2　回転成分

3　回転成分

4　縦方向の1ピクセルの実寸（負の値）

5　左上ピクセルの中心の東方向座標

6　左上ピクセルの中心の北方向座標

この6項目を画像毎に作成するPythonスクリプトを作成しました。

Pythonスクリプトを画像があるフォルダーに置いて、そのフォルダーでそのPythonスクリプトを走らせて6項目の.pgwファイルを作成します。

Pythonスクリプトには16画像を配置した時の左上の座標Y：2.0、X：5.0を記入することにより、全ての画像の東方向座標、北方向座標が計算できるロジックを組み込んであります。

また、Pythonスクリプトには当該画像のピクセル単位の大きさを取得するロジックを組み込んであります。

さらに、これら2つのロジックからつぎの数値を計算するロジックをくみこんであり、それを書き出します。

1　横方向の1ピクセルの実寸

4　縦方向の1ピクセルの実寸（負の値）

5　左上ピクセルの中心の東方向座標

6　左上ピクセルの中心の北方向座標

このPythonスクリプトにより、16枚画像のピクセル単位大きさは極小さい数値で変動しますが、その誤差を吸収することができます。

このPythonスクリプトは55分析区専用ですが、別の分析区で使う場合は記述における2つの座標値を変更するだけで済みます。

3　画像ファイル貼りつけ手順

55分析区画像フォルダーの様子

実際のQGISへの画像貼りつけはつぎの手順でおこないました。

1）　フォルダーにPythonスクリプトと画像16枚を配置

2）　このフォルダーでPythonスクリプトを走らせる。

3）　16のワールドファイルと座標一覧csvファイルが生成する。

座標一覧csvファイル

座標一覧csvファイルはPythonスクリプトが正しく動作したか、確認するためのものです。

4）　画像16枚をQGIS画面（EPSG6677）へdrag and dropする。

5）　画像16枚がQGIS画面に正確に貼り付く

画像16枚がQGIS画面に正確に貼り付いた様子

画像と同じフォルダーに同名のワールドファイルがあるので、そのワールドファイル情報に従って、正確に貼り付きます。

6）　フォルダーにQGISによるXMLファイルが生成する。

4　メモ

・これまで手作業でPhotoshopによる画像切り抜き・画質調整、ジオリファレンス手作業によるQGISへの画像プロットを実施してきました。しかし、2つのPythonスクリプトによりこれら手作業を自動化することが出来ました。ファブリック分析作業の効率が大幅に向上するステップを1段のぼることができました。

・類似の1枚もの画像貼りつけにおけるQGISジオリファレンス作業をワールドファイル利用に置き換えるPythonスクリプト作成にもチャレンジすることにします。（QGISジオリファレンス手作業における点打ちのアナログ不正確さを回避したいです。）

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。

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。

二枚貝殻が分布しない領域の連続線・連担線

 Continuous and Connecting Lines in Areas Devoid of Bivalve Shells

I have mapped the continuous and connecting lines within areas where bivalve shells are absent, based on a cross-section profile—extracted from the shell midden on the northern slope of the Ariyoshi Kita Shell Midden—that reveals the distribution of these shells. These lines exhibit angles similar to those of the stratigraphic division boundaries. This observation, in turn, sheds light on the distribution pattern of the bivalve shells and can be interpreted as indicating the routes along which these shells were transported or moved.

有吉北貝塚北斜面貝層剥取断面の二枚貝殻が分布しない領域の連続線・連担線を作図しました。この連続線・連担線は分層区分線と類似の角度を示します。この事実は逆に二枚貝殻の分布パターンを示し、二枚貝殻の移動ルートを示していると捉えることができます。

1　二枚貝殻分布略図

斜面貝層域（赤色）を対象に二枚貝殻を2.5㎝、3.0㎝、3.5㎝の白色実寸法直径円で表示した二枚貝殻分布略図を作成しました。

二枚貝殻分布略図（1つの二枚貝殻を2.5㎝実寸法直径円で表示）

二枚貝殻分布略図（1つの二枚貝殻を3.0㎝実寸法直径円で表示）

二枚貝殻分布略図（1つの二枚貝殻を3.5㎝実寸法直径円で表示）

2　二枚貝殻非分布域の連続線、連担線

上記3枚の略図に示される二枚貝非分布域（赤色部分）を参考に二枚貝殻非分布域の連続線・連担線を作図しました。

二枚貝殻非分布域の連続線、連担線

二枚貝殻分布略図（1つの二枚貝殻を3.0㎝実寸法直径円で表示）に表示

3　検討

二枚貝殻非分布域の連続線、連担線は、分層区分線と類似の角度を示します。この事実は逆に二枚貝殻の分布パターンを示し、二枚貝殻の移動ルートを示していると捉えることができます。

4　参考　斜面貝層域

斜面貝層域（赤色表示）

分層区分線は発掘調査資料によります。

画面の四角枠（下は欠）の左右幅は4ｍ、上下幅（下は画面境界）は約1.55ｍ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）

メールのやりとりの中で、自分が縄文土器大観や総覧縄文土器を所持していることに気づいた。この2-3年で紙本の利用が少なくっている。紙本利用（資料としての利用）にある程度は回帰し、学習に役立てたい。

剥取断面における二枚貝殻偏位角の分布

 Distribution of Bivalve Shell Orientation Angles in a Cross-Sectional Profile

A comprehensive survey of bivalve shells was conducted on a cross-sectional profile of the shell midden located on the northern slope of the Ariyoshi-Kita Shell Midden, and a map of their orientation angles was created. When the orientation angles are categorized into three color-coded ranges, it becomes evident that shells whose orientation aligns with the slope angle—as would be expected during downslope movement—frequently alternate with shells that do not show such alignment. This pattern is highly likely to have been formed as the bivalve shells moved down the slope.

有吉北貝塚北斜面貝層剥取断面において二枚貝殻悉皆調査を行い、偏位角分布図を作成しました。偏位角を3段階に区分色分けして全体の分布を見ると、貝殻移動時の斜面角度に適従した偏位角の二枚貝殻と適従していない二枚貝殻が交互に分布するところが多く、これは二枚貝殻が斜面移動した際にできたパターンである可能性が高いです。

1　偏位角の区分

偏位角　0°～80°　　緑　645個

偏位角　80°～120　　赤　1185個

偏位角　120°～180° 青　660個

・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°）

・偏位角　80°～120　　赤　1185個は斜面角度120°に適従して堆積した二枚貝殻と仮定した。

2　有吉北貝塚北斜面貝層剥取断面（部分）における二枚貝殻偏位角分布

有吉北貝塚北斜面貝層剥取断面（部分）における二枚貝殻偏位角分布

四角枠（下部はない）の左右幅は4ｍ、上下幅（下部は画面下部）は1.55ｍです。

3　偏位角　80°～120　　赤　1185個の分布

偏位角　80°～120　　赤　1185個の分布

4　偏位角　0°～80°　　緑　645個の分布

偏位角　0°～80°　　緑　645個の分布

5　偏位角　120°～180° 青　660個の分布

偏位角　120°～180° 青　660個の分布

6　検討

6-1　分布検討

偏位角を3段階に区分色分けして全体の分布を見ると、貝殻移動時の斜面角度に適従した偏位角の二枚貝殻と適従していない二枚貝殻が交互に分布するところが多く、これは二枚貝殻が斜面移動した際にできたパターンである可能性が高いです。

分層毎に3区分分布パターンが少しずつ異なります。向かって左（古）から右（新）に向かってパターンが漸移して変化しているようにも見えます。

6-2　分析技術検討

偏位角3区分（赤、青、緑）の分布パターンをQGISのヒートマップ（カーネル密度推定）演算により分析する技術的試みをこれまでしてきましたが、期待したような結果は得られませんでした。ヒートマップ特性（分布を平滑化することによる単純化）が今回事象に向いていないような感想もうまれています。本当にそうであるか、もう少し検討を深めることにします。

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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）

ファブリック分析作業を10日間以上さぼって、昨日からスタートしたが、作業の詳細を思い出すのに半日かかった。時間ロスがもったいない。しかし、作業を離れたことで、新鮮な視点から新たな発想も生まれた。QGISヒートマップ演算技術を獲得できたことは素晴らしいが、今回はあまり役立たないかもしれない。別の場面で大いに活用できそうだ。フィールド計算機、ラスター計算機のアレルギーが無くなったことも今後の別場面で役立ちそうだ。

技術メモ QGISヒートマップ演算（割り算）の前処理

 Technical Note: Pre-processing for QGIS Heatmap Calculation (Division)

I have documented the pre-processing steps required to perform a division operation between two heatmaps in QGIS. While it is necessary to align the creation parameters for each heatmap, ensuring that their spatial extents match perfectly requires a specific approach.

QGISで2枚のヒートマップ演算（割り算）をする際の前処理をメモしました。それぞれのヒートマップ作成諸元を一致させることが必要ですが、ヒートマップ作成範囲を完全に一致させるためには特別な工夫が必要です。

1　2枚ヒートマップ演算（割り算）の例

有吉北貝塚北斜面貝層剥取断面の2枚貝殻の全分布ヒートマップAと偏位角（angle）が　90°＜＝ angle ＜110°　の範囲のもののヒートマップBについて、メッシュ（ピクセル）毎にB/Aを計算して分布図を作成する。

2　前処理

Weight from fieldを除きヒートマップ作成諸元を統一するとともに、Weight from fieldを使用します。

2-1　Weight from fieldを除くヒートマップ作成諸元の統一

今回の例では、Weight from fieldを除きヒートマップ作成諸元を次のように統一しました。

Radius 0.10 m

Radius from field 使用しない

Kernel shape Quartic

Decay ratioそのまま

Output raster size Pixel sizeで指定

Pixel size X 0.005 m

Pixel size Y 0.005 m

2-2　Weight from fieldの使用

AではWeight from fieldを使用しません。Bでは新たなフィールドred_weightを作成してWeight from fieldを使用します。

新たなフィールドred_weightはフィールド計算機で次の式を投入して作成します。

…………………

CASE

WHEN "angle" >= 90 AND "angle" < 110 THEN 1

ELSE 0

END

…………………

ここで、angleは偏位角（0°～180°）フィールドです。

BでWeight from fieldを利用するのは、ヒートマップ作成範囲とメッシュの位置をA、Bで完全に一致させるために、Bの範囲をAと同じにして、ヒートマップ作画だけBで行うためです。つまり、Bの二枚貝殻だけがWeightが1なのでヒートマップ作成に寄与するのですが、それ以外の二枚貝殻はWeightが0なのでヒートマップ作成に関与しないのです。

これによりヒートマップ範囲とメッシュ位置が完全に一致し、割り算が可能になります。

3　作業結果

ヒートマップA

ヒートマップB

ヒートマップC

ヒートマップCはラスタ計算機に次の式を投入して作成したものです。

("B@1" / "A@1") * 100

4　ヒートマップCの意味

ヒートマップCはBの局所構成比を表現しています。この場合の局所とはRadius 0.10 mの範囲です。その情報をメッシュ（ピクセル）つまり5㎜×5㎜範囲毎に表現しています。

このヒートマップは探索的情報として作成しているものです。今後偏位角別区分ヒートマップとの比較や別値Radiusヒートマップとの比較などの中で、有用情報を汲み取ることになります。

斜面を二枚貝殻が重力性移動して残した堆積パターンの分析にヒートマップ探索的情報が役立つことを期待しています。

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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）

パソコンディスプレイを4枚使っているが、左端ディスプレイの倍率を下げてより広い範囲を見れるように使ってきた。しかし視力減退のためか見にくくなり、他のディスプレイと同じ倍率にしたらとても見やすくなった。ちなみに右端ディスプレイは縦長にしていて、重宝に使っている。

技術メモ QGISヒートマップのメッシュ値確認

 Technical Note: Checking Mesh Values ​​in QGIS Heatmaps

I have started using the Raster Calculator in QGIS. When performing calculations involving values ​​from two different heatmaps, I needed a way to check the values ​​on a per-mesh basis, so I verified the procedure for doing so.

QGISでラスタ計算機を使うようになりました。2つの異なるヒートマップの値の演算を行う際に、メッシュ単位でその値を確認する必要が生まれ、その方法を確認しました。

1　ヒートマップ例

ヒートマップ例

四角の枠が拡大した場所

2　ヒートマップ拡大例

ヒートマップ拡大例と「地物情報を表示」アイコンでメッシュの値を確認した様子

3　メモ

QGISでラスタ計算機を使うようになりました。2つの異なるヒートマップの値の演算を行う際に、メッシュ単位でその値を確認する必要が生まれ、その方法を確認しました。

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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）

QGISのフィールド計算機やラスタ計算機を最近使うようになりました。それらについて、ちんぷんかんぷんの状態を脱しましたから、自分にとってはささやかな小突破です。

作業日誌 ChatGPTが間違う

 Work Log: ChatGPT Makes a Mistake

I am currently using QGIS to conduct an analysis of bivalve shell deviation angles, and I made a note of this because ChatGPT—my technical mentor—made a rare error. Thanks to that mistake, however, I gained a better understanding of QGIS operations.

QGISをツールに二枚貝殻偏位角分析を進めてますが、技術師匠のChatGPTが珍しく間違いましたのでメモしました。間違ってくれたおかげで、QGIS操作技術の理解が進みました。

1　取組んでいるQGIS分析具体作業例

次のa、b、cの作業を行い、偏位角からみた二枚貝殻分布構造、パターンを考察する。

a　4枚の二枚貝殻偏位角分布図作成

二枚貝殻を偏位角で3区分して、次の4枚の分布図を作成する。

ALL分布図（全二枚貝殻）

RED分布図（90°≦偏位角＜110°）

BLUE分布図（110°≦偏位角≦180°）

GREEN分布図（0°≦偏位角＜90°）

b　4枚分布図のヒートマップ作成

4枚の分布図のヒートパップを作成する。その際、4枚ヒートマップのRadius、Pixel size、Extent、Kernelの要件を完全に一致させる。

ALLヒートマップ

REDヒートマップ

BLUEヒートマップ

GREENヒートマップ

c　3枚の局所構成比マップ作成

要件が完全に一致した4枚ヒートマップを使って次の局所構成比を求め分布図にする。

RED/ALL局所構成比マップ

BLUE/ALL局所構成比マップ

GREEN/ALL局所構成比マップ

2　ChatGPTの支援と生じた間違い

上記b、cのQGIS操作についてChatGPTに支援してもらっています。

このうちbのRadius、Pixel size、Extent、Kernelの要件を完全に一致させる方法について、ChatGPTの支援で、Extentについて間違った方法を提案してきたことに気が付きました。（QGISにはExtentを直接制御する機能はないにもかかわらず、それを提案してきました。）

3　間違い指摘に対するChatGPTの対応

間違いをChatGPTに指摘したところ、「すなおに」間違いを認めるとともに、全く別の方法でExtentを直接制御する方法を提案してもらいました。結果として全く別の方法（重みづけを利用する方法）を知ることになり、大いにQGIS操作技術の知識が増えました。さすがChatGPTです。

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【ChatGPTコメントの様子】

ご指摘のとおりです。QGIS 3.44と4.2の公式ドキュメントを確認しました。前回の私の説明には誤りがありました。 「Heatmap (Kernel Density Estimation) のパネルでExtentをALLに合わせる」という操作は、現在のQGISのこのアルゴリズムにはありません。訂正します。

QGIS 3.44でも4.2でもHeatmapの主な空間出力設定は PIXEL_SIZE で、GUIでは行数・列数またはPixel Size X/Yとして指定します。公式ドキュメントにもHeatmapのパラメータとしてExtentは記載されていません。

では、4枚の範囲が違っていてよいのか

KDEを作る段階では違っていて構いません。しかし、RED_KDE / ALL_KDE のようなセル単位の除算をする段階では、そのままではいけません。

ここを二段階に分けて考えると分かりやすいです。

…

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4　ChatGPT間違いの背景（たぶん）

ChatGPTは、恐らくQGISよりさらに専門的なGISソフト（ArcGISなど）の操作とQGISの操作を勘違いしていたのだと思います。同じような出来事（より専門的別ソフトの操作を提案してくる）を過去にも体験したことがあるような気がします。

5　参考

5-1　二枚貝殻偏位角分布図

ALL分布図（全二枚貝殻）

RED分布図（90°≦偏位角＜110°）

BLUE分布図（110°≦偏位角≦180°）

GREEN分布図（0°≦偏位角＜90°）

5-2　ヒートマップ（Extent未調整）

ALLヒートマップ

REDヒートマップ

BLUEヒートマップ

GREENヒートマップ

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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）

パソコンのフォルダーを作成する時、その名称にできるだけ20261005などの日付をいれるようにしています。名称に単なる項目名を入れると、項目が増えると自動で名称順でソートされ、時間的前後関係が判らなくなります。多数フォルダーになると日付があると俄然便利になります。

作業日誌 二枚貝殻偏位角3区分と分層別貝殻移動タイプ

 Work Log: Classification of Bivalve Shell Deviation Angles into Three Categories and Shell Movement Types by Stratum

I am proceeding with this work based on the hypothesis that examining the distribution of bivalve shell deviation angles—categorized into three groups—might reveal underlying structures or patterns. I have decided to limit the scope of the analysis to the area where the bivalve shells moved across the slope.

二枚貝殻偏位角を3区分してその分布を検討することにより、構造とかパターンとかがみつかるかもしれないと考え、作業を進めています。検討範囲を二枚貝殻が斜面を移動した領域に限定することにしました。

1　二枚貝殻偏位角3区分と分層

二枚貝殻偏位角3区分と分層

分層は発掘調査成果（セクション図）から引用したものです。

2　分層別貝殻移動タイプ

分層別貝殻移動タイプ

2026年9月16日水曜日　貝層移動タイプ別偏位角分布

3　二枚貝殻偏位角3区分と分層別貝殻移動タイプ

二枚貝殻偏位角3区分と分層別貝殻移動タイプ

4　二枚貝殻偏位角3区分による分布分析対象

二枚貝殻偏位角3区分による分布分析対象

二枚貝殻偏位角3区分の分析対象を斜面移動タイプの領域に限定して行うこととします。

対象の二枚貝殻数は次の通りです。

総数　2490　100％

緑（0°～90°）　937　37.63％

赤（90°～110°）　343　25.94％

青（110°～180°）　907　36.43％

5　メモ

二枚貝殻偏位角3区分と分層図をみると、図化された最小単位分層毎に貝殻が移動堆積したことが考えられます。従って構造とかパターンとかを見つけるならば、最小単位分層毎に分析する必要があることは自明です。しかし、その詳細分析に入る前に、まず斜面移動タイプ領域全体を対象に分析し、全体の概要を把握することにします。

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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）

老婦人が小さい犬の散歩をしていて、猫が数匹たむろしている場所を通ると、猫のうち同じ1匹が老婦人と犬の散歩に一緒について散歩する同じ光景を何度も見て面白い。猫に吠える犬がほとんどいないし、猫も犬を無視している場合が多い。

二枚貝殻偏位角の3区分と分布分析項目

 Three Categories of Bivalve Shell Deviation Angles and Distribution Analysis Parameters

Bivalve shell deviation angles frequently fall within the 90°–110° range; this is presumed to be the result of the shells being constrained by a slope angle of 120° during gravity-driven movement. When the deviation angles are categorized into three groups—0°–90°, 90°–110°, and 110°–180°—and cross-sectional distribution maps are created and examined, distinct structures and patterns become apparent. Consequently, a distribution analysis based on four parameters was conducted using these three categorized distribution maps.

二枚貝殻偏位角は90°～110°のものが多く、これは二枚貝殻が重力性移動する中で斜面角度120°に制約された結果であると想定しています。二枚貝殻偏位角を0°～90°、90°～110°、110°～180°に3区分して、その断面分布図を作成観察すると、構造やパターンがあるような印象を強くうけます。そこで、この3区分分布図を素に4項目の分布分析を行うことにしました。

1　二枚貝殻偏位角の3区分

二枚貝殻偏位角の10°区分別ヒストグラム

二枚貝殻偏位角の10°区分別ヒストグラムを見ると90°～100°、100°～-110°のものが多くなっています。これは投棄された二枚貝殻が120°の斜面を移動するという制約の中で生じた現象であると考えます。

二枚貝殻偏位角が貝層断面でどのような分布をするか検討するために、二枚貝殻偏位角を次のように3区分して、その分布を検討し、何か構造やパターンを見つけられるか検討することにします。

二枚貝殻偏位角の3区分

0°～90°→緑

90°～110°→赤

110°～180°→青

2　二枚貝殻偏位角3区分の断面分布

二枚貝殻偏位角3区分の断面分布

この分布図を見ると、赤点、青点、緑点がランダムに分布するのではなく、それぞれが凝集する部分があったり、3色の配置にパターンがあるような感じも受けます。

上から投棄された二枚貝殻が他の小巻貝や土器片などと一緒に重力性の移動を繰り返し、おそらく大きさによる分級現象を経て、最終的に堆積したと考えるので、その結果に何らかの規則性やパターンがあっても不思議ではありません。この分布図に意味があることは確実です。

二枚貝殻偏位角3区分の断面分布（背景は移動タイプ）

背景の赤色は二枚貝殻が斜面を重力移動した領域です。この領域を今後の分布分析の対象とします。別の背景色は流水営力、崩落営力が関わる領域ですので、行ったん分析対象から外します。

3　分布分析項目

偏位角3区分分布図を素に次の項目について分布分析して、分布構造やパターンに関する有用情報を汲み出すことにします。なお、この項目はChatGPT支援により設定したものです。

1）　赤・青・緑の局所構成比マップ作成

赤・青・緑の「点密度」ではなく「全二枚貝殻に占める割合」を見る。

2）　「色が場所と関係しているか」のランダム化検定

位置は固定したまま赤・青・緑の色だけをランダムに9999回入れ替えて、帰無仮説「殻がこの場所に存在すること自体には空間構造がある。しかし偏位角カテゴリーは場所とは無関係である」を検証する。実データがランダム色付けの99%あるいは95%範囲から外れるかを見る。

3）　赤―赤・青―青・緑―緑・赤―青・赤―緑・青―緑の cross-PCF / cross-K分析

どの色同士が何cm程度で凝集・排他的なのかを見る。

4）　120°を基準に座標を回転した方向分析

斜面方向の色構成変化、異方性、色の遷移を調べる。

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早朝6時前ですが、散歩途中にある横戸弁天に2本のろうそくが灯っていました。小さいろうそくですが本物の火が光る様子はとても印象的でした。横戸弁天でろうそくが灯る光景ははじめてです。ろうそくを灯す特別の風除け箱があることもはじめて意識しました。横戸弁天背後の道沿いにある小さな石地蔵に風除け筒が用意され、その中でもろうそくが2本灯っていました。野外におけるろうそくの火は、人の注意をそれに強く引き付ける力があることに気が付きました。

最近隣距離と偏位角の関係

 Relationship between nearest-neighbor distance and deviation angle

I plotted and examined the relationship between the nearest-neighbor distance and the deviation angle of bivalve shells. I concluded that there is no significant relationship between these two metrics worth noting. This has clarified the interrelationships among the three metrics: deviation angle, nearest-neighbor intersection angle, and nearest-neighbor distance.

二枚貝殻の最近隣距離と偏位角の関係をプロット図を作成して観察しました。この2つの指標には着目に値する顕著な関係がないと判断しました。これで、偏位角、最近隣交差角、最近隣距離の3つの指標の相互関係が明らかになりました。

1　偏位角、最近隣交差角、最近隣距離

偏位角、最近隣交差角、最近隣距離の説明

2　参考　偏位角、最近隣交差角、最近隣距離の統計

偏位角の分布（ヒストグラム）

最近隣交差角ヒストグラム

最近隣距離ヒストグラム

3　最近隣距離と偏位角の対応

最近隣距離と偏位角の対応

最近隣距離の変化に対応して、偏位角の分布変化はほぼ同じです。一方、偏位角の変化に対応して、最近隣距離分布変化はほぼ同じです。このプロット図から、最近隣距離と偏位角の間には着目すべき関係がみつかりません。

4　再掲　最近隣距離と最近隣交差角の対応

二枚貝殻　最近隣距離（nn）と最近隣交差角（ia）の対応

二枚貝殻の最近隣距離（nn）と最近隣交差角（ia）の対応をプロット図でみると、nnが小さくなると、iaは小さいものの割合が増えることが直観できます。

最近隣距離（nn）区分別にみた最近隣交差角（ia）の小さいものの割合

最近隣距離（nn）が小さくなると、比例して最近隣交差角（ia）の小さいものの割合が増加します。さらにより特徴的な事象としてnnが非常に小さい領域ではiaの小さなものの割合が急増することをあげることができます。これは二枚貝殻が近づくに従って2枚の貝殻の偏位角が急速に近づく（平行になる）ことを示してます。このデータは剥取断面現場観察で見られる、二枚貝殻密集部での「束ねられた」ような出土状況と対応しています。

2026年9月26日土曜日　最近隣距離区分別にみた最近隣交差角の様子

5　再掲　偏位角と最近隣交差角の対応

偏位角と最近隣交差角の対応

二枚貝殻の偏位角と最近隣交差角の関係をプロット図を作成して観察すると、偏位角90～110°で最近隣交差角0～10°の範囲にサンプルが最も集中します。つまり、斜面（120°）を二枚貝殻が移動するなかで、偏位角が90～110°のものが増え、同時に二枚貝殻が密集して最近隣交差角0～10°のものも増えると考えます。この顕著な様子は二枚貝殻の移動特性の結果を表現していると考えます。

2026年9月27日日曜日　偏位角と最近隣交差角の関係

6　まとめ

6-1　3指標の関係

最近隣距離と偏位角のプロット図から、この2つの指標に着目すべき関係が見当たりません。

一方、最近隣距離と最近隣交差角の間には、最近隣距離が短くなると最近隣交差角も小さくなる、つまり2枚の二枚貝殻が近づくと平行に近づくという顕著な関係がみられます。

さらに、偏位角と最近隣交差角の間には、偏位角90～110°で最近隣交差角0～10°の範囲にサンプルが最も集中するという関係が見られます。

6-2　3指標と整合する移動モデル

この3つの情報は次のような二枚貝殻移動モデルを想定すると整合します。

角度角度120°の斜面に土器、二枚貝殻、イボキサゴなどが投棄され、重力性移動を繰り返して斜面を下った。

重力性移動を繰り返す中で移動物には大きさによるソート現象が発生し、斜面下部には二枚貝殻が集まり密集した。重力性移動の際、二枚貝殻はその形状から相互に重なり合うものが増え、隣接貝殻との距離が縮小した。相互に重なった場合、噛みあい離れにくくなるので移動運動が進むに従い重なりあうものが一体となって運動した。

重力性移動では斜面角度120°に制約されて偏位角90～110°の二枚貝殻が増えた。

6-3　考察

斜面を移動する中でソートされて二枚貝殻だけが純貝層のように集まり、その際二枚貝殻の殻位形状から噛み合ってしまうもの（束ねられたようになったもの）も多く、最初から最近隣距離はとても小さくなったと考えます。斜面角度に制約されて偏位角90～110°のものが増えていったと考えますが、偏位角90～110°になったものも、ならなかったものも、既に最近隣距離は十分に短かったと考えます。

7　参考　貝層写真

有吉北貝塚北斜面貝層剥取断面露頭写真（左右反転）

有吉北貝塚北斜面貝層剥取断面3Dモデル

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今朝家の扉を開けて外の路面を見るとびっしょりでしたが、雨は止んでいましたので散歩にでました。足元は濡れましたが、5ｋｍの散歩は無事終了です。そして、家の前に戻ったその時、雨が振り出しました。とてもラッキーです。しかし、実は昨朝も全く同じ状況で散歩ができ、2日連続のラッキーはめずらしいです。