グリッドデータとは何か？格子データの基本から大規模処理までの実務ガイド
エバープレイ編集部はじめに — 「グリッドデータ」とは何か
ITや地理情報（GIS）、リモートセンシング、気象・気候データの分野で頻繁に使われる「グリッドデータ（グリッド形式データ、格子データ）」は、空間や時間を均等な格子（グリッド）で分割し、それぞれの格子セルに値を割り当てたデータを指します。ピクセル単位の画像や数値予報の出力、標高データ（DEM）、陸面被覆図、気温・降水の時系列格子などが代表例です。本コラムでは構造・形式・処理・活用・注意点までを幅広く解説します。
グリッドデータの基本構造
グリッドデータは概念的に2次元または多次元の格子配列（マトリクス）です。主な要素は次の通りです。
- セル（ピクセル） — 各格子の最小単位。値（例：標高、温度、カテゴリ）を保持。
- 解像度（セルサイズ） — 1セルが表す実地距離（例：10m、0.25°など）。空間解像度は解析精度に直結します。
- 範囲（エクステント） — 格子が覆う領域の境界（経緯度や投影座標で定義）。
- 座標参照系（CRS） — 投影・座標系。投影選択で距離・面積計算が変わるため重要。
- メタデータ — 単位、欠損値（NoData）、時間情報、作成方法など。
格子のタイプ：規則格子と不規則格子
格子は大きく分けて「規則格子（regular grid）」と「不規則格子（irregular grid / mesh）」があります。一般的なラスターデータや画像は規則格子で、行列インデックスで直接アクセス可能です。一方、有限要素法や非構造格子は三角形や六面体で領域を分割する不規則格子で、隣接情報や座標配列の管理が必要です。
よく使われるファイル形式とライブラリ
グリッドデータの代表的なファイル形式と、それを扱う主要ライブラリ・ツールを挙げます。
- GeoTIFF — 地理参照されたTIFF。単一バンド／マルチバンドをサポートし、GISで最も一般的。
- Cloud-Optimized GeoTIFF（COG） — 大規模データ向けにタイル・オーバービューを付加したGeoTIFFの使い方。
- NetCDF — 多次元科学データ（時間軸を含む格子）に広く用いられる。気候・海洋分野で標準的。
- HDF — 階層格納が可能な科学データ形式。リモートセンシング製品で利用。
- GRIB — 気象予報の格子データ向けの可変長形式。予報場で広く使われる。
- Zarr — クラウド環境でのチャンク化・並列アクセスに優れる配列形式（NetCDF4互換で使える）。
- 主要ツール：GDAL（変換・処理の定番）、rasterio、xarray（多次元配列処理）、Pyproj/PROJ（投影変換）、PostGIS（ラスタ拡張）など。
空間演算と解析の基本操作
グリッドデータの解析でよく行う操作は以下の通りです。
- リサンプリング（再格子化） — 解像度や座標系を変える際の補間（最近傍、線形、キュービック、Lanczosなど）。解析目的に応じて手法を選択。
- リプロジェクション（投影変換） — CRSの一致が前提。変換時の補間・幾何歪みに注意。
- 統計・領域集約 — ゾーン統計（ゾーン内平均・合計）、移動平均や畳み込みフィルタ（平滑化・エッジ検出）。
- マスク／条件抽出 — NoDataや閾値による領域切り出し。欠損値の扱いが結果に影響。
- 時空間解析 — 時系列格子のトレンド分析、周期性解析、空間自己相関など。
大規模データの保存と高速処理の技術
衛星データやグローバル気候モデル出力など、データ量が巨大な場合は保存形式やアクセス方法が重要です。
- タイル化とオーバービュー（ピラミッド） — 表示や部分読み出しを高速化。GeoTIFFの内部タイルやCOG、Cloudストレージと相性が良い。
- チャンク化と並列I/O — ZarrやNetCDFのチャンクを利用し、並列処理やクラウドオブジェクトストレージ上で効率的に動かす。
- 遅延評価・ストリーミング — xarray+daskの組み合わせでメモリに全データを展開せずに処理。
- データベース化 — PostGISや専用タイルサーバでメタデータ索引・クエリを行い、部分取得を高速化。
実用例・ユースケース
グリッドデータは多様な分野で使われます。
- リモートセンシング — 衛星画像（マルチバンド）を元に植生指数（NDVI）や土地被覆分類を行う。
- 地形解析 — DEMから勾配・流域を算出し、土砂災害や洪水リスク評価に活用。
- 気候・気象 — 数値予報（NWP）や気候モデルの出力は格子場で示され、解析・可視化・ダウンスケーリングに使われる。
- 都市解析・環境モデリング — ヒートアイランド解析、騒音マップ、空間最適化など。
- 機械学習 — CNNなどのモデルにグリッド（画像）を入力してパターン認識や予測を行う。
注意点とよくある落とし穴
グリッドデータを扱う際に陥りやすい問題点と対策をまとめます。
- 投影と単位の不一致 — 緯度経度（度）とメートル系投影でセルの意味が異なるため、距離・面積計算前にCRSを確認。
- セル揃え（alignment） — 複数データを重ねる際は同じ解像度・原点・アフィン変換で揃えないとずれが生じる。
- 補間による情報改変 — リサンプリングで極端な補間を使うと値の偏りや物理量の保存性が失われる（保存的再格子が必要な場合あり）。
- 欠損値処理 — NoDataの伝播や補間により誤差が拡大することがある。処理方法を明示する。
- メモリ不足 — 高解像度グローバル格子はメモリを圧迫。チャンク処理やスワップ、クラウド処理の活用を検討。
実務上のベストプラクティス
プロジェクトで安定して運用するための推奨事項です。
- 入力データのメタデータを厳密に管理し、生成プロセス（補間手法・欠損値扱い・投影）を記録する。
- 解析目的に合った解像度を選び、不必要に高解像度で計算しない（計算コストの最適化）。
- バージョン管理とデータのスナップショットを取り、再現性を担保する。
- クラウド処理やチャンク化・並列処理（dask等）を導入し、スケーラブルな処理基盤を構築する。
- 視覚化での確認（ヒートマップ、差分図）を行い、前処理・補間結果の検証を行う。
まとめ
「グリッドデータ」は、空間・時間を格子で表現する強力なデータ表現であり、GIS・リモートセンシング・気象・都市解析・機械学習まで幅広く利用されます。正しい座標系管理、適切な補間・集約法、効率的な保存・処理手法の選択が解析品質と運用コストを左右します。特に大規模データではチャンク化・タイル化・クラウド最適化（COG、Zarr等）といった技術を適用することで実用性が格段に向上します。
参考文献
- GDAL — Geospatial Data Abstraction Library
- Rasterio — Python library for raster data
- xarray — N-D labeled arrays and datasets in Python
- NetCDF — Unidata
- HDF — The HDF Group
- GRIB — ECMWF (GRIB format overview)
- Cloud-Optimized GeoTIFF (COG) — cogeo.org
- Zarr — chunked, compressed, N-dimensional arrays for Python
- PROJ — Cartographic Projections and Coordinate Transformations Library
- PostGIS — Spatial and raster extension for PostgreSQL
投稿者プロフィール
