ちょびっとIoT

平年より7日遅れて、6月18日に新潟県が属する北陸地方も梅雨入りしました。
昨年の梅雨明けは少し遅くて8月1日だったのですが、平年通りであれば梅雨明けは7月23日ころ。
あと1か月ほど、昨年のような荒れる空模様にならないことを祈るばかり、、、です。

Analyticsで見ていると残念なくらい訪問者数の伸びていない“事例05 梅雨入り・明け状況”ですが、見て判りやすい天気予報サイトが溢れている状況の中で真新しさを狙ったわけではなく、
【70余年のレンジを持つデータを如何に視覚化するか?】
がテーマでした。
GISは視覚化に優れたツールですが、用途に即した視覚化ツールのチョイスは都度必要かなと。
時間の視覚化手法を含め、今回、一定の知見を得たように感じています。

 

ここ最近ですが、色々な方面からの勧めもあってRaspberry Piを触っています。

Linux触りたいだけなら、中古ノートPCを買ってUbuntu入れて動かせばいいじゃんよって話ですが、道案内してくれた方の「なんだか面白いですよ!」って言葉のパワーにギュンッと惹かれたり、IBM Cloudとの連携をイントロダクションしてくれる方に恵まれたりで、IoTとその先のDeepLeaningが意外と身近な場所に存在していることが判りました。

左から順に、計測日時・気温・気圧・湿度・水蒸気量・不快指数です

BoschのBME680ってセンサーモジュールは、温湿度・気圧・ガスが計測できて僅か数千円。
Pythonにしてみても、数十年前に四苦八苦してたVB.netに比べれば超絶取っつきやすいこと。
出が文系なのでゼロからコードを書くってのは厳しいんですが、今はGithubもあるし、諸々の敷居がずいぶん低くなったように感じます。

とりあえず、IBM Cloudへ計測データを送信するところまではできました。
できたんですが、クラウドじゃなくてサーバに置いたDBに計測値を書き込む方が用途の基本に成り得るのかなぁと思ったり…

 

3次元にしてもIoTにしても、それを乗っける用途としてGISは最良のツールだと思います。
まぁ、人も会社も、置かれている状況が違うから、考えるところも違って当然なんですけどね。

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