suryu.me: fgdrパッケージ（バージョン1.1.0）をCRAN登録しました

Rで国土地理院基盤地図情報データを扱うためのパッケージ、fgdrのバージョンアップ（1.0.1から1.1.0へ）を行いました。この更新での変更点は

data.tableの採用 (高速化)
terraサポート
data.frame, data.tableを指定した際の数値標高の値に対して単位（m）を付与するように

です。いずれも数値標高モデルデータを対象にしたときの話題です。この記事ではそれらの利用方法を紹介します。

パッケージのインストール

パッケージのインストールはinstall.packages()を通じて行ってください。

install.packages("fgdr")

開発版の利用に興味がある方は以下のリンクを辿ってください。開発を支援してくださるスポンサーも募集しています。

数値標高モデルの読み込み

library(fgdr)
library(data.table)
library(terra)

fgdrパッケージには、以前から国土地理院基盤地図情報でダウンロード可能な数値標高モデルのファイルを読み込み、Rのオブジェクトして処理できるread_fgd_dem()がありました。

この関数では読み込んだ際のオブジェクトの種類を指定でき、従来は表形式のdata.frame、空間オブジェクト（ラスタ）クラスのrasterおよびstarsが候補となっていました。今回のアップデートでは、これらに加えて表形式の選択肢にdata.table、ラスタ形式の候補にterraをそれぞれ追加しました。この2つのオプションを追加した理由は速度の改善と互換性の拡張です。

# 5m DEM
r_dt <- 
  read_fgd_dem(system.file("extdata/FG-GML-0000-00-00-DEM5A-dummy.xml", package = "fgdr"),
             resolution = 5,
             return_class = "data.table")
r_dt

             type     value
    1:     その他 -9999 [m]
    2:     地表面 -9999 [m]
    3:     海水面 -9999 [m]
    4:     地表面 -9999 [m]
    5: データなし    NA [m]
   ---                     
33746: データなし    NA [m]
33747: データなし    NA [m]
33748: データなし    NA [m]
33749: データなし    NA [m]
33750: データなし    NA [m]

valueの値にm単位がつくようになり、数値標高に対するイメージがつきやすくなったと思います。

# unitsパッケージのunitsオブジェクトです
class(r_dt$value)

[1] "units"

続いてterraを指定した時の結果です。

# 10m DEM
r_terra <- 
  read_fgd_dem(system.file("extdata/FG-GML-0000-10-dem10b-dummy.xml", package = "fgdr"),
             resolution = 10,
             return_class = "terra")
r_terra

class       : SpatRaster 
dimensions  : 750, 1125, 1  (nrow, ncol, nlyr)
resolution  : 0.0001111111, 0.0001111067  (x, y)
extent      : 140, 140.125, 36, 36.08333  (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : +proj=longlat +ellps=GRS80 +no_defs 
data source : memory 
names       : lyr.1 
min values  : -9999 
max values  : -9999

class(r_terra)

[1] "SpatRaster"
attr(,"package")
[1] "terra"

SpatRasterクラスはterraパッケージにおけるラスタ形式のデータで、出力すると座標系や最小値・最大値、次元数などが確認できます。

data.table導入の経緯

read_fgd_dem(return_class = "data.frame")で数値標高モデルファイルを読み込むと、読み込み時間が少々長く感じることがありました。ところが、ここでdata.frameを選択した際にそこで今回のアップデートでは読み込み速度の改善を目標にdata.tableオブジェクトへの変換を行うオプションを用意しました。

https://github.com/uribo/fgdr/pull/20

簡単な比較結果ですが、読み込み後のオブジェクトの種類をdata.tableとするとdata.frameの時よりも高速に処理されます。また、表形式の状態で操作を行うときにはdata.tableの恩恵を受けられる利点もあります。データ操作のフレームワークとしてdplyrかdata.tableか、使い慣れている方を選択すると良いでしょう。

terraサポートの流れ

read_fgd_dem()では、これまでラスタの形式としてrasterおよびstarsクラスをサポートしていました。starsクラスはstarsパッケージが提供するオブジェクトのクラスです。sfパッケージでおなじみのEdzer Pebesmaさんらを開発メンバーとするr-spatialが作っています。st_*()がつく関数が用意されており、sfパッケージに馴染みがあると親しみやすく、またパイプフレンドリーに操作できるパッケージです。

一方のterraは、従来のRでのラスタデータを扱う際によく使われるrasterの後継とされる新しいパッケージです（こちらの開発にもEdzerさんは携わっています）。rasterよりも単純かつ高速であるという謳い文句です。

The package is similar to the ‘raster’ package; but ‘terra’ is simpler and faster.

今後、Rで地理空間のラスタデータを扱う際には使う機会が増えそうです。それを見越しての対応となります。

Session Information

package	version	attached	date	source
data.table	1.13.2	TRUE	2020-10-19	CRAN (R 4.0.2)
fgdr	1.1.0	TRUE	2020-09-30	CRAN (R 4.0.2)
terra	0.9-8	TRUE	2020-11-13	CRAN (R 4.0.2)

package	version	attached	date	source
abind	1.4-5	FALSE	2016-07-21	CRAN (R 4.0.2)
assertthat	0.2.1	FALSE	2019-03-21	CRAN (R 4.0.2)
class	7.3-17	FALSE	2020-04-26	CRAN (R 4.0.3)
classInt	0.4-3	FALSE	2020-04-07	CRAN (R 4.0.2)
cli	2.2.0	FALSE	2020-11-20	CRAN (R 4.0.2)
codetools	0.2-18	FALSE	2020-11-04	CRAN (R 4.0.2)
crayon	1.3.4	FALSE	2017-09-16	CRAN (R 4.0.2)
crosstalk	1.1.0.1	FALSE	2020-03-13	CRAN (R 4.0.2)
data.table	1.13.2	TRUE	2020-10-19	CRAN (R 4.0.2)
DBI	1.1.0	FALSE	2019-12-15	CRAN (R 4.0.2)
digest	0.6.27	FALSE	2020-10-24	CRAN (R 4.0.2)
distill	1.0	FALSE	2020-10-22	CRAN (R 4.0.3)
downlit	0.2.1	FALSE	2020-11-04	CRAN (R 4.0.2)
dplyr	1.0.2	FALSE	2020-08-18	CRAN (R 4.0.2)
e1071	1.7-4	FALSE	2020-10-14	CRAN (R 4.0.2)
ellipsis	0.3.1	FALSE	2020-05-15	CRAN (R 4.0.2)
evaluate	0.14	FALSE	2019-05-28	CRAN (R 4.0.1)
fansi	0.4.1	FALSE	2020-01-08	CRAN (R 4.0.2)
fastmap	1.0.1	FALSE	2019-10-08	CRAN (R 4.0.2)
fgdr	1.1.0	TRUE	2020-09-30	CRAN (R 4.0.2)
fs	1.5.0	FALSE	2020-07-31	CRAN (R 4.0.2)
generics	0.1.0	FALSE	2020-10-31	CRAN (R 4.0.2)
glue	1.4.2	FALSE	2020-08-27	CRAN (R 4.0.2)
hms	0.5.3	FALSE	2020-01-08	CRAN (R 4.0.2)
htmltools	0.5.0	FALSE	2020-06-16	CRAN (R 4.0.2)
htmlwidgets	1.5.2	FALSE	2020-10-03	CRAN (R 4.0.2)
httpuv	1.5.4	FALSE	2020-06-06	CRAN (R 4.0.2)
jpmesh	2.0.0	FALSE	2020-11-26	CRAN (R 4.0.3)
KernSmooth	2.23-18	FALSE	2020-10-29	CRAN (R 4.0.2)
knitr	1.30	FALSE	2020-09-22	CRAN (R 4.0.2)
later	1.1.0.1	FALSE	2020-06-05	CRAN (R 4.0.2)
lattice	0.20-41	FALSE	2020-04-02	CRAN (R 4.0.3)
leaflet	2.0.3	FALSE	2019-11-16	CRAN (R 4.0.2)
lifecycle	0.2.0	FALSE	2020-03-06	CRAN (R 4.0.2)
lubridate	1.7.9.2	FALSE	2020-11-13	CRAN (R 4.0.2)
lwgeom	0.2-5	FALSE	2020-06-12	CRAN (R 4.0.2)
magrittr	2.0.1	FALSE	2020-11-17	CRAN (R 4.0.2)
memoise	1.1.0	FALSE	2017-04-21	CRAN (R 4.0.2)
mime	0.9	FALSE	2020-02-04	CRAN (R 4.0.2)
miniUI	0.1.1.1	FALSE	2018-05-18	CRAN (R 4.0.2)
pillar	1.4.7	FALSE	2020-11-20	CRAN (R 4.0.2)
pkgconfig	2.0.3	FALSE	2019-09-22	CRAN (R 4.0.2)
promises	1.1.1	FALSE	2020-06-09	CRAN (R 4.0.2)
purrr	0.3.4	FALSE	2020-04-17	CRAN (R 4.0.2)
R6	2.5.0	FALSE	2020-10-28	CRAN (R 4.0.2)
raster	3.4-5	FALSE	2020-11-14	CRAN (R 4.0.2)
Rcpp	1.0.5	FALSE	2020-07-06	CRAN (R 4.0.2)
readr	1.4.0	FALSE	2020-10-05	CRAN (R 4.0.2)
renv	0.12.3	FALSE	2020-11-25	CRAN (R 4.0.3)
rlang	0.4.9	FALSE	2020-11-26	CRAN (R 4.0.3)
rmarkdown	2.5	FALSE	2020-10-21	CRAN (R 4.0.3)
sessioninfo	1.1.1	FALSE	2018-11-05	CRAN (R 4.0.2)
sf	0.9-6	FALSE	2020-09-13	CRAN (R 4.0.2)
shiny	1.5.0	FALSE	2020-06-23	CRAN (R 4.0.2)
sp	1.4-4	FALSE	2020-10-07	CRAN (R 4.0.2)
stars	0.4-3	FALSE	2020-07-08	CRAN (R 4.0.2)
stringi	1.5.3	FALSE	2020-09-09	CRAN (R 4.0.2)
stringr	1.4.0	FALSE	2019-02-10	CRAN (R 4.0.2)
terra	0.9-8	TRUE	2020-11-13	CRAN (R 4.0.2)
tibble	3.0.4	FALSE	2020-10-12	CRAN (R 4.0.2)
tidyselect	1.1.0	FALSE	2020-05-11	CRAN (R 4.0.2)
units	0.6-7	FALSE	2020-06-13	CRAN (R 4.0.2)
vctrs	0.3.5	FALSE	2020-11-17	CRAN (R 4.0.2)
withr	2.3.0	FALSE	2020-09-22	CRAN (R 4.0.2)
xfun	0.19	FALSE	2020-10-30	CRAN (R 4.0.2)
xml2	1.3.2	FALSE	2020-04-23	CRAN (R 4.0.2)
xtable	1.8-4	FALSE	2019-04-21	CRAN (R 4.0.2)
yaml	2.2.1	FALSE	2020-02-01	CRAN (R 4.0.2)

fgdrパッケージ（バージョン1.1.0）をCRAN登録しました

パッケージのインストール

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data.table導入の経緯

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