I want to use the LLM to automate GIS data analysis!
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FOSS4G 2024 Japanで発表した資料となります
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LLM-Geo を使ってみよう
日本語指示で国内のデータを解析してみた
G 空間情報センターにてダウンロード可能
（静岡県様、公開ありがとうございます！）
https://www.geospatial.jp/ckan/dataset/shizuoka-20240702-hamatome
2024 年 7 月 2 日
静岡県焼津市県道 416 号「浜当目トンネ
ル」
付近の斜面崩壊に関するデータ
崩落範囲
出典 : 静岡県 “県道静岡焼津線
「浜当目トンネル」対策検討会” [1]
[1] https://www.pref.shizuoka.jp/_res/projects/default_project/_page_/001/064/693/kentoukai_siryou01.pdf](https://image.slidesharecdn.com/20241110ltllmgis2-241112004045-3a29a812/85/I-want-to-use-the-LLM-to-automate-GIS-data-analysis-6-320.jpg)
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LLM-Geo を使ってみよう
今回は崩壊前後のグリッドデータ（ X/Y/Z ）をもとに
Z 方向の変位をプロットしてみる
[WSL] user@host:~/gh/LLM-Geo/data/hamatome_grid/after$ head –n5
20240703hamatome_0.5grid.txt
-14751.750,-123035.250,145.127
-14751.250,-123035.250,145.340
-14751.750,-123035.750,144.959
-14751.250,-123035.750,145.180
-14750.750,-123035.750,145.433
[WSL] user@host:~/gh/LLM-Geo/data/hamatome_grid/before$ head –n5 08od1602.txt
1,-15199.75,-123000.25,11.80,1
2,-15199.25,-123000.25,11.70,1
3,-15198.75,-123000.25,11.50,1
4,-15198.25,-123000.25,11.30,1
5,-15197.75,-123000.25,11.10,1
崩壊前グリッドデータ
崩壊後グリッドデータ](https://image.slidesharecdn.com/20241110ltllmgis2-241112004045-3a29a812/85/I-want-to-use-the-LLM-to-automate-GIS-data-analysis-7-320.jpg)
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LLM-Geo を使ってみよう
とりあえずざっくりした指示文を与えてみる
指示文
斜面崩落地で取得した崩落前後のグリッドデータをもとに、崩壊に伴う Z 方向の変位を 2D マップと
して画面上にインラインでプロットせよ。プロット範囲は崩壊後のグリッドデータ範囲でクリップする
こと。
データ
1. 崩壊前のグリッドデータ :
data/hamatome_grid/before/{08od1602,08od1603,08od1612,08od1613}.txt (CSV 形式 [ カンマ区切
り ], 2-4 列目が X/Y/Z にそれぞれ対応。マージして使用すること )
2. 崩壊後のグリッドデータ : data/hamatome_grid/after/20240703hamatome_0.5grid.txt (CSV 形式
[ カンマ区切り ], 1-3 列目が X/Y/Z にそれぞれ対応 )
データの説明は詳細にする（データ形式、列番号、 etc… ）
※ 処理フローの制約上「 LLM がデータを見てからコードを書く」ことができないため](https://image.slidesharecdn.com/20241110ltllmgis2-241112004045-3a29a812/85/I-want-to-use-the-LLM-to-automate-GIS-data-analysis-8-320.jpg)
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LLM-Geo を使ってみよう
うまくいった例 （参考 : 崩落前空撮 [1] ）
[1] 静岡県（ https://www.geospatial.jp/ckan/dataset/shizuoka-20240702-hamatome, CC BY 4.0 ）をもとに発表者作成
（崩壊前グラウンドデータの LAS をプロット）
うまくいく…こともある
処理途中のエラーが解決できず、スタックしてしまうことも…](https://image.slidesharecdn.com/20241110ltllmgis2-241112004045-3a29a812/85/I-want-to-use-the-LLM-to-automate-GIS-data-analysis-9-320.jpg)
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- 2. 2 LLM の登場で、猫も杓子も自動化の世の中 この流れに乗って、 GIS データの 解析?可視化も自動化したい… ので調べてみたら ※ 画像はフィクションです
- 3. 3 LLM-Geo https://github.com/gladcolor/LLM-Geo arXiv: https://arxiv.org/abs/2305.06453 画像 : https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17538947.2023.2278895 良さそうなのがあった
- 4. 4 LLM-Geo が動作するしくみ 処理フロー 1) 危険廃棄物施設を含む地域区分を特 定し、それらの地域に住む人口を計算 して表示してください。調査対象地域 はアメリカ合衆国ノースカロライナ州 （ NC ）です。 2) ノースカロライナ州のすべての地域 区分ごとの人口を色分けで示す地図を 作成し、… 言葉による指示 コード 「処理フローを出力→コードを出力」という 2 段構成にすることで 複雑な GIS 系解析タスクへの処理能力を高めている OpenAI API (GPT-4o) グラフの各点が 1 つの処理を表す Python で記述 ① してほしいこと ② データの場所と構造 を記載
- 5. 5 LLM-Geo を使ってみよう 公式デモ 有害廃棄物処理施設がある地域の人口マップ（ノースカロライナ州） Task: 1) Find out the total population that lives within a tract that contain hazardous waste facilities. The study area is North Carolina, US. 2) Generate a map to show the spatial distribution of population at the tract level and highlight the borders of tracts that have hazardous waste facilities. ' Data locations: 1. NC hazardous waste facility ESRI shape file location: https://github.com/gladcolor/LLM- Geo/raw/master/overlay_analysis/Hazardous_Waste_Sites.zip 2. NC tract boundary shapefile location: https://github.com/gladcolor/LLM-Geo/raw/master/overlay_analysis/tract _shp_37.zip. The tract id column is 'Tract' 3. NC tract population CSV file location: https://github.com/gladcolor/LLM- Geo/raw/master/overlay_analysis/NC_tract_population.csv. The population is stored in 'TotalPopulation' column. The tract ID column is 'GEOID’… なのだが、いまいちピンとこない… 出典 : gladcolor/LLM-Geo (https://github.com/gladcolor/LLM-Geo/blob/master/LLM_Geo_API4.ipynb)
- 6. 6 LLM-Geo を使ってみよう 日本語指示で国内のデータを解析してみた G 空間情報センターにてダウンロード可能 （静岡県様、公開ありがとうございます！） https://www.geospatial.jp/ckan/dataset/shizuoka-20240702-hamatome 2024 年 7 月 2 日 静岡県焼津市県道 416 号「浜当目トンネ ル」 付近の斜面崩壊に関するデータ 崩落範囲 出典 : 静岡県 “県道静岡焼津線 「浜当目トンネル」対策検討会” [1] [1] https://www.pref.shizuoka.jp/_res/projects/default_project/_page_/001/064/693/kentoukai_siryou01.pdf
- 7. 7 LLM-Geo を使ってみよう 今回は崩壊前後のグリッドデータ（ X/Y/Z ）をもとに Z 方向の変位をプロットしてみる [WSL] user@host:~/gh/LLM-Geo/data/hamatome_grid/after$ head –n5 20240703hamatome_0.5grid.txt -14751.750,-123035.250,145.127 -14751.250,-123035.250,145.340 -14751.750,-123035.750,144.959 -14751.250,-123035.750,145.180 -14750.750,-123035.750,145.433 [WSL] user@host:~/gh/LLM-Geo/data/hamatome_grid/before$ head –n5 08od1602.txt 1,-15199.75,-123000.25,11.80,1 2,-15199.25,-123000.25,11.70,1 3,-15198.75,-123000.25,11.50,1 4,-15198.25,-123000.25,11.30,1 5,-15197.75,-123000.25,11.10,1 崩壊前グリッドデータ 崩壊後グリッドデータ
- 8. 8 LLM-Geo を使ってみよう とりあえずざっくりした指示文を与えてみる 指示文 斜面崩落地で取得した崩落前後のグリッドデータをもとに、崩壊に伴う Z 方向の変位を 2D マップと して画面上にインラインでプロットせよ。プロット範囲は崩壊後のグリッドデータ範囲でクリップする こと。 データ 1. 崩壊前のグリッドデータ : data/hamatome_grid/before/{08od1602,08od1603,08od1612,08od1613}.txt (CSV 形式 [ カンマ区切 り ], 2-4 列目が X/Y/Z にそれぞれ対応。マージして使用すること ) 2. 崩壊後のグリッドデータ : data/hamatome_grid/after/20240703hamatome_0.5grid.txt (CSV 形式 [ カンマ区切り ], 1-3 列目が X/Y/Z にそれぞれ対応 ) データの説明は詳細にする（データ形式、列番号、 etc… ） ※ 処理フローの制約上「 LLM がデータを見てからコードを書く」ことができないため
- 9. 9 LLM-Geo を使ってみよう うまくいった例 （参考 : 崩落前空撮 [1] ） [1] 静岡県（ https://www.geospatial.jp/ckan/dataset/shizuoka-20240702-hamatome, CC BY 4.0 ）をもとに発表者作成 （崩壊前グラウンドデータの LAS をプロット） うまくいく…こともある 処理途中のエラーが解決できず、スタックしてしまうことも…
- 10. 10 現時点での限界、展望 1. 細かい指示を出さないと期待通りに動いてくれない場合がある （＝専門家でないと正確な指示が出せない） 2. コード作成＆デバッグが自動化されるのは便利だが、お膳立てが面倒 データを取ってくるところ、データを見てコードを再記述するところも 自動化してほしい データを 探す データ構造の 調査?解析 コード記述 ＆デバッグ ここは手動 完成！ LLM-Geo で 自動化 GIS データの解析?可視化作業のフロー
- 11. 11 Appendix: QGIS プラグインもあったので紹介 同じ開発チーム（？）が自然言語指示によるデータ解析を行う QGIS プラグインも公開していた https://github.com/Teakinboyewa/SpatialAnalysisAgent ファイルの種類は、現在 ShapeFile, CSV, GPKG, GeoTIFF, JPEG の 5 種に対応
- 12. 12 Appendix: QGIS プラグインもあったので紹介 うまくいった例 元画像 DEM この DEM ファイルから、 5m 間隔の等高線を 作成してください。 線の色は黄緑とする。 プロンプト DEM の出典：静岡県（ https://www.geospatial.jp/ckan/dataset/shizuoka-20240702-hamatome, CC BY 4.0 ）
- 13. 13 まとめ 言葉で指示するだけで お手軽に GIS データを解析できれば、 より多くの人が GIS データを活用できる！
- 14. LLM を使って GIS データ解析を自動化したい！ 2024/11/10 株式会社ノーザンシステムサービス 佐々木 优兴