BiPで標準化したStandardized fileを解析するツールとして、Pythonスクリプトを公開しています。サンプルデータとスクリプトは各ページのリンクからダウンロードしてご使用することができます。右クリックから「名前を付けてリンク先を保存」を選んでダウンロードしてください。
Pythonをまったく使ったことがない方でも、JupyterLiteを使えば簡単にPythonを利用した解析に挑戦できます。JupyterLiteを使った解析の手順についてはこちらのページをご覧ください。
1. filter_csv~4. plot_AccのスクリプトはJupyterLiteで動作しますが、5. summary_filter_csv以降のプログラムは、メモリの制約や追加ライブラリを利用する必要があるため、ローカル環境やクラウド環境で動作するPythonを使う必要があります。これらはAnaconda環境で開発しています。Anaconda環境のインストールについては、ネットの情報などを参考にしてください。1~4でPythonの基礎を学んだ方は、5以降のスクリプトにもトライしてみてください！
スクリプト一覧
1. filter_csv: GPSに関係する項目のみを抽出してfiltered_data.csvとして保存
2. generate_kml: Google Earthで表示できるKMLファイルを作成
3. plot_DT: 深度と水温の時系列グラフを表示
4. plot_Acc:３軸加速度の生波形とそれを元に計算したODBAの時系列グラフを表示
5. summary_filter_csv: CSVファイルのデータ概要を表示し、必要な部分を抽出して保存
6. CWT_Acc: ３軸加速度を元にODBAを計算し、連続ウェーブレット変換による周波数スペクトルを表示
7. dive_parameter_analysis: 潜水開始から浮上までの1回あたりの潜水パラメーターを計算し、統計量を出力
8. watersurface: 水面付近での深度と温度データを用いて、深度のオフセットと温度ドリフトを補正
9. depth_temp_analysis: 深度と温度のデータを可視化し、その動物が潜水中に経験した環境を解析
10. UTM_transform: 緯度・経度情報をUTM座標に変換
11. estimate_flight_height: 気圧と温度データを基に飛行高度を推定
12. FPT_analysis: GPSデータを元にFirst Passage Time (FPT) 解析
13. convert_ｍovebank_format: BiPフォーマットのデータをMovebankで読み込みやすいフォーマットへ変換
14. bycatch_risk_mapper: 追跡が途絶えた地点（追跡途絶点）を可視化
15. activity_plotter:３軸加速度と活動量（ODBA・VeDBA）の比較