ToktoRでジオデータという話をきっかけに、rgdalのメンテナンス終了を知った訳ですが、 席に空きがでそうな雰囲気だったので、調べた経緯をプレゼンにしていた。
結局、枠が埋まったようで、良かった。
前回のことがあったので、私は無理に参加せず、プレゼンを記録として残すことにした。
GISデータの吐故納新
第 107 回 R 勉強会@東京 (#TokyoR)
きっかけ
- ジオデータ特集と聞いて、GISデータを学びなおそうしたところ、
rgdalのメンテナンス終了を知る - 一抹の寂しさをおぼえたので、リタイヤの経緯を整理しました
引用元
- R-spatial evolution: retirement of rgdal, rgeos and maptools
- Progress on R-spatial evolution, Dec 2022
- Progress on R-spatial evolution, Apr 2023
- sp evolution status: examples of migration from retiring packages
rgdalパッケージのメンテナンス終了
rgdalは空間データを扱うための基本パッケージの一つでした- GDAL$^\ast$をRで利用できるようにしていました
- GDAL: Geospatial Data Abstraction Libraryの略
- 多様な空間データ形式の読み書きや変換を実現していました
- しかし、2023年10月にメンテナンス終了が決まりました
これには、rgdalが抱える課題が関係していました
rgdalが抱える課題
rgdalのメンテナが引退を発表しました- 設計が古く、可読性や保守性が低く、継承が困難と判断されました
spパッケージを踏襲することが原因とされました- 特別なクラスやメソッドで空間データを表現していました
- データの標準化が難しく、操作や可視化の統合も難しい状態でした
- ベクターデータとラスターデータを統一的に扱えませんでした
近年は、新しい設計に注目が集まっています
新設計、シンプルフィーチャ
- 国際的な規格に基づく標準化されたテーブル形式で空間データを 表現できます
- ベクターデータとラスターデータを統一的に扱えます
- SQL や DBMS と互換性が高いデータ構造で空間データを扱えます
- モダンなデータ操作や可視化機能に空間データを統合できます
新しい設計に基づくパッケージが登場しています
新しい設計、sf、stars、terra
sfパッケージ- 空間ベクターデータ（点、線、面など）を扱います
tidyverseやdplyrと互換性があります
starsパッケージ- 空間時間配列（ラスターとベクターのデータキューブ）を扱います
- NetCDFに対応し、気候や衛星などの多次元データを効率的に処理できます
terraパッケージ- 空間ラスターデータ（グリッドデータ）を扱います
rasterの後継であり、sfやstarsと相互変換が可能で、ベクターとラスターの統合的な分析を実現します
| 名称 | データタイプ | 代替元 | 特徴 |
|---|---|---|---|
sf |
空間ベクター データ |
sp |
- GDAL、GEOS、PROJを使い、読み書き、幾何学的操作、 座標系変換を実現 - tidyverseやdplyrとの互換性 |
stars |
空間時間配列 | raster |
- GDAL、GEOS、PROJ、NetCDFを使い、読み書き、操作 を実現 - 気候や衛星などの多次元データの効率的な処理 - sfやterraと相互変換が可能、空間時間配列のデータ構造を提供 |
terra |
空間ラスター データ |
raster |
- コードの全面書き直し、シンプルで高速な多機能を実現 - GDAL、GEOS、PROJを使い、読み書き、操作、変換を 実現 - sfやstarsと相互変換が可能、ベクターとラスターの統合的な分析を実現 |
rgdalパッケージの移行状況
sf、stars、terraなどへの移行を推奨しています- ステアリング委員会を設立し、適用可能な変更を探索しています
rgdalを使用するパッケージのメンテナに連絡し、移行ガイダンスを提供していますspにrgdalなどを使用しないオプションを追加する予定ですrasterパッケージの修正を支援していますspやrgdalのコードをsfやstarsに置き換える方法を示しています
2022年4月時点で約300個のうち約200個を移行した
空間データのパッケージの今後
以下の技術が期待されています
まだ進化の途中であり、発展の余地があります
まとめ
rgdalパッケージのメンテナンスが終了します- 新しい設計に基づくパッケージ（
sf、stars、terra）が登場して、既存の問題点を改善しました - クラウドや大規模データへの対応が期待されています
- 空間データを扱うパッケージは時代とともに進化しています
