アドレスマッチングの精度

ブログ花見川流域を歩く本編2016.06.27記事「轆轤（ロクロ）地名補足」で奈良・平安時代遺跡（ふさの国文化財ナビゲーションによる）の正確なプロット図を検討に使いましたが、参考までにそのデータのアドレスマッチングによるプロット図も作成して、比較してみました。

奈良・平安時代遺跡の正確な位置プロット（ふさの国文化財ナビゲーションによる）　横芝光町付近

奈良・平安時代遺跡のアドレスマッチングによる位置プロット　横芝光町付近

アドレスマッチングとは緯度経度情報がないデータでも住所情報があれば、それからその位置を大字の中央部付近にプロットする簡易システムです。

東京大学csvアドレスマッチングサービス

アドレスマッチングによる表示は同じ大字にある遺跡が1点に統合されて表示されています。

従って、遺跡が密集するとアドレスマッチングによるみかけ表示は大字分布に近い表示になります。

なお、電子情報としてのデータ数が失われているわけではありません。

地図としてのイメージは正確な位置プロットが実態そのものであり、プレゼンとしても迫力があることは当然です。

実際のデータの位置情報統合の様子を次に示します。

遺跡データのアドレスマッチングによる位置情報統合の様子

次に花見川流域付近の例を示します。

奈良・平安時代遺跡の正確な位置プロット（ふさの国文化財ナビゲーションによる）　花見川流域付近

奈良・平安時代遺跡のアドレスマッチングによる位置プロット　花見川流域付近

花見川流域付近では正確な位置プロット図を見ると、東京湾岸と印旛浦に遺跡分布が分かれていることを明瞭に読み取ることができます。

この情報は、東京湾岸と印旛浦の古代郡が異なっていたことを示す材料の一つになると考えます。
ブログ花見川流域を歩く本編2016.06.11記事「房総三国分郡図の学習用GISデータ作成」参照

なお、過去に同じような話題の記事を書いたことがあります。
ブログ花見川流域を歩く本編2014.08.31記事「アドレスマッチング遺跡プロット図の精度」参照

アドレスマッチング出力見かけポイント数のカウント法

2015.05.04記事「アドレスマッチング出力による見かけポイント数が不明」を書いた後、カウント法をこれまで調べていないことを強く意識させられ、調査不精であったことに気がつきました。

記事に書かなければいつまでも判らないことであったと思いますので、恥ずかしい記事でしたが、自分にはささやかな意義があった記事となりました。

調べて見たら、極簡単なExcel操作でカウントできました。

また、Photoshopに手作業カウントをサポートする機能があることも知りました。

1　ExcelのCOUNTIF関数を使った方法
経度と緯度の値を含む21049データのエクセルファイルを対象に次の操作を行い、見かけポイント数をカウントしました。

ア　経度と緯度の二つの列を統合する
経度の値と緯度の値を含む二つの列を統合しました。

例えば経度140.10286、緯度35.6561の場合、その二つのセルを統合すると140.1028635.6561という文字列になります。

この統合文字列を対象に、その重複を除去すれば、アドレスマッチングの見かけのポイント数を知ることができます。

イ　経度緯度統合列の重複を調べる
COUNTIF関数で経度緯度統合列の重複を調べます。

重複がなければ、そのデータの計算結果は1となります。
重複がある場合、1番目のデータは1、最初の重複データは2、その次の重複は3という計算結果が表示されます。

実際の計算結果の最大重複の値は1547でした。

ウ　経度緯度統合列の重複を削除する
オートフィルタ―を実行して、フィルターで計算結果1だけを表示します。

計算結果1だけの表を新しいシートに貼り付けます。

この操作で作成した計算結果1のデータ（つまり重複した別のデータは全部削除したことになるデータ）の行番号からデータ数を確認すれば、見かけのポイント数を知ることができます。

2　Photoshopによる方法
Photoshopには画像内のアイテムを自動カウントする機能はないようです。（それを期待したのですが。）

ただ、「カウントツール」があり、画像内のアイテムをクリックすると画像内に連番を打つ機能となっています。
手作業カウントを補助する機能になります。

エクセルファイルなどの情報が無い場合で、カウントすべき対象が100以内くらいならこの手動カウントを使う場面もあるかもしれません。

墨書土器出土遺跡位置図の見かけポイント数（ドット数）は394でした。

2015.05.05　早朝の花見川風景

アドレスマッチング出力による見かけポイント数が不明

次の図は千葉県における墨書土器個別出土事例21049件をアドレスマッチングにより地図にプロットしたものです。

墨書土器出土位置図

アドレスマッチングですから、同じ町丁目にある遺跡の個別出土事例は全て同じ点（町丁目の中央位置）にプロットされてしまいます。

八千代市白幡前遺跡がプロットされている点には他の遺跡分も含めて、1点に1547件がプロットされています。
一方、1遺跡1個別事例出土が同じく1点にプロットされているところもあります。

なんだかとても「不公平」な雰囲気ですから、ブログ本編で今後、ヒートマップをつくって、その「不公平」感を除きたいと思っています。

さて、この図のプロット点数をカウントする方法が判りません。

電子情報としては21049件の情報があります。これをアドレスマッチングで得た位置情報で名寄せすれば、見かけの点数がわかりますが、21049件の効率的名寄せ方法を知りません。

手作業で名寄せすると、万件単位の情報では、私の気力・注意力では必ずミスが発生します。時間も無駄です。

画像に出力したドット数をカウントする図像的方法がありそうですが、今のところ見つかっていません。

ささやかな技術課題として今後検討し、アドレスマッチングによる見かけドット数カウント方法を見つけたいと思います。