Merge branch 'main' of https://github.com/babayoshihiko/geocompr-ja

Author: babayoshihiko

.github/.gitignore

@@ -1 +1 @@
-*.html
+*.html

02-spatial-data-ja.Rmd

@@ -37,7 +37,7 @@ OS 固有のインストールについては [rtask.thinkr.fr](https://rtask.th
 install.packages("sf")
 install.packages("terra")
 install.packages("spData")
-install.packages("spDataLarge", repos = "https://nowosad.r-universe.dev")
+install.packages("spDataLarge", repos = "https://geocompr.r-universe.dev")
 ```
 
 ```{r, eval=FALSE, echo=FALSE, message=FALSE, results='hide'}
@@ -280,9 +280,9 @@ Section \@ref(sf) は、シンプルフィーチャオブジェクトが、特
 関数 `st_read()` は、Base R の `data.frame` に格納された属性を返すだけである  (長いメッセージを表示する。以下のコードチャンクには表示していない。)。一方、`read_sf()` は、データを **tidyverse** の `tibble` として返し、表示は少ない。
 以下、実際の例を紹介する (地理ベクタデータの読み方については Section \@ref(iovec) を参照)。
 
-```{r, message=FALSE}
-world_dfr = st_read(system.file("shapes/world.shp", package = "spData"))
-world_tbl = read_sf(system.file("shapes/world.shp", package = "spData"))
+```{r readvectors, message=FALSE}
+world_dfr = st_read(system.file("shapes/world.gpkg", package = "spData"))
+world_tbl = read_sf(system.file("shapes/world.gpkg", package = "spData"))
 class(world_dfr)
 class(world_tbl)
 ```

04-spatial-operations-ja.Rmd

@@ -148,11 +148,11 @@ waldo::compare(canterbury_height2, canterbury_height4)
 この時点で、(行名以外は) 同じバージョンの `canterbury_height` が 3 つある。1 つは `[` 演算子を用いて作成し、もう 1 つは中間選択オブジェクトを介して作成し、最後は **sf** の便利な関数 `st_filter()` を用いて作成した。
 <!-- RL: commented out for now as old. Todo: if we ever update that vignette uncomment the next line. -->
 <!-- To explore spatial subsetting in more detail, see the supplementary vignettes on `subsetting` and [`tidyverse-pitfalls`](https://geocompr.github.io/geocompkg/articles/) on the [geocompkg website](https://geocompr.github.io/geocompkg/articles/). -->
-次のセクションでは、二つのフィーチャが空間的に関連しているかどうかを識別するために使用できる、二項述語としても知られている、さまざまなタイプの空間的関係性を探る。
+次のセクションでは、二つのフィーチャが空間的に関連しているかどうかを識別する、さまざまな種類の空間関係を探る。二項述語とも言う。
 
 ### 位相関係  {#topological-relations}
 
-位相関係\index{いそうかんけい@位相関係}は、オブジェクト間の空間的な関係を表す。
+位相関係\index{いそうかんけい@位相関係}は、オブジェクト間の空間関係を表す。
 「二項位相関係」 (binary topological relationships) とは、2 次元以上の点 (一般的には点、線、ポリゴン) の順序集合で定義される 2 つの物体間の空間関係について論理的に記述したもの (答えは `TRUE` か `FALSE` しかない) である [@egenhofer_mathematical_1990]。
 このように言うと、かなり抽象的に聞こえるだろうが、実際、位相関係の定義と分類は、1966年に初めて書籍として出版された数学的基礎に基づいている [@spanier_algebraic_1995]。 代数的位相幾何学の分野は2000年以降も続いている [@dieck_algebraic_2008]。
 

07-reproj-ja.Rmd

@@ -207,7 +207,7 @@ st_is_longlat(london_geo)
 ## 投影データおよび非投影データに対する幾何学操作  {#geom-proj}
 
 **sf** version 1.0.0 より、R は緯度経度 CRS を持って入るベクタデータセットに対する機能が大幅に強化された。この機能強化は、Section \@ref(s2) で取り上げた S2 <u>球面ジオメトリエンジン</u>によるものである。
-Figure \@ref(fig:s2geos) で示しているように、**sf** は、CRS 種別に応じて GEOS\index{GEOS} または S2\index{S2} を使い分ける (デフォルトは S2)。^[The `st_area()` function is an exception, as it uses the **lwgeom**'s `st_geod_area()` function to calculate areas for data with geographic CRSs when `sf_use_s2()` is disabled.]
+Figure \@ref(fig:s2geos) で示すように、**sf** は、CRS 種別に応じて GEOS\index{GEOS} または S2\index{S2} を使い分ける (デフォルトは S2)。^[`st_area()` 関数は例外。`sf_use_s2()` がオフの時、地理的 CRS データの面積計算には、**lwgeom** の `st_geod_area()` 関数を使用する。]
 座標投影系のデータと CRS がないデータの場合、常に GEOS が使われる。地理データではデフォルトで S2 が使われるが、無効化したい場合は `sf::sf_use_s2(FALSE)` とする。
 
 ```{r s2geos, fig.cap="入力データの CRS に依存する sf パッケージのジオメトリ操作の動作。", echo=FALSE}

08-read-write-plot-ja.Rmd

@@ -595,7 +595,7 @@ Chapter \@ref(gis) で紹介するように、地理データは地理ソフト
 これらの標準は、メタデータカタログを通じて扱われる空間データインフラで広く使用されている。
 
 地理メタデータは **geometa** で管理することができる。**geometa** は ISO/OGC 標準に従って地理メタデータの書き込み、読み込み、検証ができるパッケージである。
-**geometa** は、ISO 19110 (Feature catalogue)、ISO 19115-1 および 19115-2 (Geographic metadata for vector and gridded/imagery datasets)、ISO 19119 (geographic metadata for service)、ISO 19136 (Geographic Markup Language) など、地理メタデータ情報に関するさまざまな国際標準をすでにサポートしており、ISO/TS 19139 (XML) 技術仕様を使ってRから地理メタデータを読み込んだり、検証したり、書き込んだりする方法を提供しています。
+**geometa** は、ISO 19110 (Feature catalogue)、ISO 19115-1 および 19115-2 (Geographic metadata for vector and gridded/imagery datasets)、ISO 19119 (geographic metadata for service)、ISO 19136 (Geographic Markup Language) など、地理メタデータ情報に関するさまざまな国際標準をすでにサポートしており、ISO/TS 19139 (XML) と  ISO 19115-3 技術仕様を使って R から地理メタデータを読み込んだり、検証したり、書き込んだりする方法を提供している。
 <!-- 規格の複雑さと網羅性、そしてそれらを使用するために必要な高度な知識に対処するために、[geoflow](https://github.com/r-geoflow/geoflow) のような補完的なパッケージが、メタデータの管理を容易にし、自動化するために構築されている。 -->
 地理メタデータは、**geometa** で以下のように作成することができ、メタデータファイルを作成して保存する。
 

10-gis-ja.Rmd

@@ -308,7 +308,7 @@ QGIS\index{QGIS} の和集合 (union\index{べくた@ベクタ!けつごう@結
 スライバーを識別する一つの方法として、面積が比較的非常に小さいポリゴン、ここでは例えば 25,000 m^2^ を見つけ、次にそれを削除する。
 適切なアルゴリズムを探そう。
 
-```{r, eval=has_qgis_plugins}
+```{r, eval=FALSE}
 qgis_search_algorithms("clean")
 #> # A tibble: 1 × 5
 #>   provider provider_title group        algorithm      algorithm_title

13-transport-ja.Rmd

@@ -540,7 +540,7 @@ Section \@ref(vector-attribute-subsetting) で述べるように、**dplyr** の
 
 ```{r 13-transport-18, message=FALSE}
 routes_short = route(l = desire_lines_short, route_fun = route_osrm,
-                     osrm.profile = "bike")
+                     osrm.profile = "car")
 ```
 
 出力は `routes_short` で、(少なくとも OSRM ルート検索エンジンによれば) 自転車利用に適したトランスポートネットワーク\index{ねっとわーく@ネットワーク} 上のルートを表す `sf` オブジェクトで、各希望線に対して一つずつ出力される。