ゼミ論中間発表

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ゼミ論中間発表リスト

富士山の3Dモデル生成に特化したPythonライブラリの開発プロジェクト (2).pdf
参考文献・先行事例

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現時点でやること、計画

富士山の3Dモデル生成に特化したPythonライブラリの開発を進めるため、以下のようにプロジェクトを細分化し、各段階をGitHubのIssueとして管理する。

1. データ収集

• Issue 1: PLATEAUプロジェクトから富士山地域の3D都市モデルデータを収集する
  • 手順:
    • PLATEAUのオープンデータポータルサイトにアクセスする。
    • 地図上で富士山周辺の地域を選択し、該当する3D都市モデルデータをダウンロードする。
    • ダウンロードしたデータを適切なディレクトリに保存する。
  • 参考文献:
    • PLATEAUオープンデータポータルサイト: https://www.mlit.go.jp/plateau/open-data/

2. データ処理

• Issue 2: 収集したデータの前処理を行う

  • 手順:
    • ダウンロードしたデータが圧縮ファイル（例: ZIP形式）の場合、解凍する。
    • データの構造を確認し、必要なファイル（例: CityGML形式のファイル）を特定する。
    • データに欠損や異常値がないか確認し、必要に応じて修正する。
    • データの座標系や単位を統一する。
  • ツール:
    • Pythonの標準ライブラリ（例: os、zipfile）
    • GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）
  • 参考文献:
    • GDAL公式ドキュメント: https://gdal.org/

• Issue 3: CityGMLデータを他の形式（例: GeoJSON）に変換する

  • 手順:
    • CityGML形式のデータをPythonで扱いやすい形式（例: GeoJSON）に変換するスクリプトを作成する。
    • 変換には既存のライブラリやツールを活用する。
    • 変換後のデータの整合性を確認する。
  • ツール:
    • citygml-toolsライブラリ
    • pyplateauライブラリ
  • 参考文献:
    • citygml-tools GitHubリポジトリ: https://github.com/citygml4j/citygml-tools
    • pyplateau GitHubリポジトリ: https://github.com/Project-PLATEAU/pyplateau

3. モデル生成

• Issue 4: 前処理したデータを基に富士山の3Dモデルを生成する
  • 手順:
    • 前処理したデータからメッシュを生成し、3Dモデルを構築する。
    • 必要に応じてテクスチャの適用や細部の調整を行う。
  • ツール:
    • pythreejsライブラリ
    • trimeshライブラリ
  • 参考文献:
    • pythreejs公式ドキュメント: https://pythreejs.readthedocs.io/
    • trimesh公式ドキュメント: https://trimsh.org/

4. 可視化

• Issue 5: 生成した3DモデルをPython環境で可視化する
  • 手順:
    • 適切な可視化ライブラリを選定し、モデルの表示を実装する。
    • ユーザーがインタラクティブに操作できる機能を追加する。
  • ツール:
    • pythreejsライブラリ
    • matplotlibライブラリ
  • 参考文献:
    • pythreejs公式ドキュメント: https://pythreejs.readthedocs.io/
    • matplotlib公式ドキュメント: https://matplotlib.org/

5. 地形解析機能の実装

• Issue 6: 地形解析や断面図の生成機能を実装する
  • 手順:
    • 標高データを基に断面図を生成する機能を開発する。
    • 傾斜や方位などの地形解析を行う機能を追加する。
  • ツール:
    • numpyライブラリ
    • scipyライブラリ
  • 参考文献:
    • numpy公式ドキュメント: https://numpy.org/
    • scipy公式ドキュメント: https://scipy.org/

6. テストとドキュメント作成

• Issue 7: 各機能のテストを実施し、バグを修正する

  • 手順:
    • 単体テストや統合テストを行い、動作確認を行う。
    • 発見されたバグを修正し、再度テストを実施する。
  • ツール:
    • unittestライブラリ
    • pytestライブラリ
  • 参考文献:
    • unittest公式ドキュメント: https://docs.python.org/3/library/unittest.html
    • pytest公式ドキュメント: https://docs.pytest.org/en/stable/

• Issue 8: ライブラリの使用方法やAPIリファレンスを含むドキュメントを作成する

  • 手順:
    • 各機能やモジュールの説明を含むドキュメントを作成する。
    • サンプルコードやチュートリアルを提供し、ユーザーがライブラリを効果的に利用できるようにする。
  • ツール:
    • Sphinxドキュメント生成ツール
    • reStructuredTextマークアップ言語
  • 参考文献:
    • Sphinx公式ドキュメント: https://www.sphinx-doc.org/
    • reStructuredTextドキュメント: https://docutils.sourceforge.io/rst.html

各Issueには、具体的なタスクや達成基準を明記し、担当者をアサインすることで、進捗管理を効果的に行うことができる。また、Issue間の依存関係を明確にし、適切な順序でタスクを進めることが重要である。