S3 + EC2 + Python

import h5py
import s3fs
import boto3

#S3へのアクセス設定
ACCESS_KEY = "aaa"
SECRET_KEY = "bbb"
fs = s3fs.S3FileSystem(key=ACCESS_KEY, secret=SECRET_KEY)

#S3のファイル一覧取得
readPath = "s3://ccc/ddd"
files = fs.ls(readPath)

#S3のh5ファイル読み込み
h5 = h5py.File(fs.open(files [1],"rb"))
df = pd.DataFrame({"eee":np.array(h5["fff"]]["ggg"])[:,1]})

#EC2からS3へのコピー
#S3へのアクセス設定追加
AWS_REGION = "hhh"
client = boto3.client( 's3',
                      aws_access_key_id=ACCESS_KEY,
                      aws_secret_access_key=SECRET_KEY,
                      region_name=AWS_REGION )

client.upload_file("iii", "ccc", "iii")

4DLink

後輩君から点群の共有方法について問い合わせがありました。

これ、悩ましい問題ですよね。
ライセンスフリーで点群と3Dモデルを共有し、提供側、視聴側ともにモデルを操作したい。となると、一番に思いつくのがWeb会議です。が、邪道でしょうね。

この内容について先輩と話していると、以下を教えていただきました。

https://4d-link.com/

はい、早速テストしました。
点群の取り込みは LAS なら OK。
ReCap ⇒ e57の読み込みはダメでした。
ReCap ⇒ e57 ⇒ CloudCompare ⇒ LAS の読み込みはOK。

点の大きさは自由に変更できました。

Infraworks ⇒ FBX の読み込みも概ねOK。建物や構造物、道路、鉄道などは読めています。残念ながら、地形に張り付けた空中写真がずれたり反転したり。ズレの補正は可能ですが、XYの入れ替えはできないようです。

取り込んだデータは、外部共有可能です。

ただし、変更した点の大きさは共有先では反映されていませんでした。残念。

ま、もう少し改善されたなら、主力ビューワーになりそうです。

今後の改良に大いに期待しましょう。

Survey123 Connect 複数のフィーチャ

先日、ArcGIS の営業の方が来られました。

対面でお話しするのは数年ぶりです。パンデミックの副産物で、人と会うのは完全に online になっていました。その方が効率が良いと思うのですが、どうしても会って話したいと仰る方もおられます。

ArcGIS 123 connect の話になって、いくつかアドバイスをいただきました。その中でも特に興味をひかれたのが、１つのレコードに２つ以上のフィーチャを入れる方法。
https://support.esri.com/ja/technical-article/000019996

試してみると、フィーチャ毎に別のデータが作成され、それらが自動でリンクされていました。構造化済みのSQLデータベースのような作りでした。よくできています。

まだまだ改善していただきたい点はありますが、ひとまずこのレベルで現場で使った感想を聞くことにしましょう。

重機でGO + VR

重機でGO を Oculus で体験。

乗っている感じは本物そっくりです。素晴らしい作りですね。

操作感は Pad 同様に少し違和感があるものの、周りの見え方は自然でした。

これで酔わなければ良いのですが。1回で酔って終わりました。

96コア

 96コア。このような表示になるんですね。

この計算、失敗しました。ショックが大きい。

StringのNull文字

自作したセンサーで数日測定していたデータを解析。

仕事ではないのでデータをじっくり観察し試行する時間があったためか、驚くほど良い結果が抽出されました。机上で考えていた小難しい解析手法でなく、単純な手法が良いという、興味深い結果でした。埋もれていた真理を、一見ではそう見えないデータから抽出できるというのは、面白いと思います。
プロトタイプだったので、このまま改良を進める方針でOKです。年末からコツコツ進めた甲斐がありました。

今日、少し時間ができたので、String 変数の前に必ず付くNull文字の処理を実施。初期化した直後や、変数 ＝ ”” で空にした直後に挿入されていました。
いくつか試してみましたが、解決せず。ChatGPT に聞いても無駄でした。で、2文字目から別のタスクに転送するという対処療法で済ませました。いずれ、根底にある問題を見つけて取り除きたいと思います。 

室内では数日間 100Hz でデータを連続採取できていたのですが、野外では2.5日目から1.35秒のロスが目立つようになりました。データを見直してみても原因が分からず。4月ですので温度が原因ということはないと思います。もう少し、実験をして安定性を確認してみましょう。

これから暑くなります。日よけは 3Dプリンターで作成中。こちらもプロトタイプが明日できる予定なので、すぐにサイズを調整してみましょう。

これからの測定が楽しみです。

DEM + 連続体

面白そうです。

Using FDEM-SPH model coupling to model a dynamic high-level landslide blocking a river in a deep valley area

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https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2023.107108

今年も福井県で天然ダムができていたようですね。
ここ数年、天然ダムの形成に関する数値解析を行ってきましたが、結論として DEM だけではダメ、流体（連続体）だけでもダメ、です。こういったカップリングが（おそらく）正しい答えを出す。そこから逆に簡素化してDEMだけ、もしくは連続体だけでできることを切り分けてその時々の評価対象を絞って検討するべきなのでしょう。

読んでみましょう。