안녕하세요? 이번 글은 QGIS의 벡터 데이터용 기본 포맷, GeoPackage(GPKG) 포맷에 객체, 스타일, 프로젝트를 한번에 저장해 보도록 하겠습니다. GPKG 포맷은 벡터와 래스터 데이터 둘 다 저장할 수 있으며 스타일 파일 뿐만 아니라 QGIS 프로젝트까지 저장할 수 있습니다. 먼저 실습을 위해 세분류 토지피복지도 객체와 스타일 파일을 열어보겠습니다. 세분류 토지피복지도 스타일 파일(*.qml)을 적용해 보겠습니다. 세분류 토지피복지도 객체를 오른쪽 마우스 클릭하고 'Export > 객체를 다른 이름으로 저장'을 통해 LandCover.gpkg라는 파일을 생성해 보겠습니다. 해당 파일에는 LandCover라는 레이어를 저장합니다. 이번에는 스타일 적용 후 'Export > QGIS 레이어 스타..

안녕하세요? 이번 글은 QGIS에서 래스터 파일을 xyz 포맷으로 변환해주는 gdal2xyz 기능을 간략히 소개해 보겠습니다. 이 기능은 gdal2xyz(https://gdal.org/programs/gdal2xyz.html)가 QGIS에 탑재된 것입니다. 실습을 위해 DEM 레이어를 하나 추가해 보겠습니다. 공간 처리 툴박스 > GDAL > 래스터 변환 > gdal2xyz를 실행합니다. 실행 화면은 다음과 같습니다. 입력 레이어는 DEM 레이어를, 밴드 번호는 밴드 1을 지정하고 XYZ ASCII 파일을 추출해 보겠습니다. 결과는 다음과 같습니다. '쉼표로 구분된 값 산출'을 체크하시면, XYZ ASCII 파일을 X, Y, Z별 필드값으로 추출하실 수 있습니다.

안녕하세요? 이번 글은 KOSIS 국가통계포털 제공 인구통계를 QGIS에서 지도화하는 과정을 정리해 보겠습니다. KOSIS는 통계청이 제공하는 국내·국제·북한 주요 통계 다운로드 서비스로, 공간정보 중 속성정보로 활용 가능한 다양한 통계자료 확보가 가능합니다. KOSIS 국가통계포털 내가 본 통계표 최근 본 통계표 25개가 저장됩니다. 닫기 kosis.kr 먼저 인구통계 데이터를 다운로드해 볼까요?! KOSIS 공식 홈페이지에 접속한 후, '국내통계 > 주제별 통계'를 클릭합니다. '인구 > 주민등록인구현황 > 행정구역(시군구)별, 성별 인구수' 순으로 클릭해 보겠습니다. 다음과 같이 인구통계가 표출되는데요, '조회설정'을 클릭해 보겠습니다. '항목'은 총인구수, 남자인구수, 여자인구수를 모두 선택하겠습..

안녕하세요? 2023년 「국립공원공단 디지털역량 과정」 에서 'QGIS 데이터 활용 실습' 주제로 2일 강의를 맡게 되어 실습 교재를 제작했습니다.

안녕하세요? 목감고등학교 2023년 「메이커 교육(Maker education)」 에서 '3차원 지도 제작하기' 주제를 맡게 되어 실습 교재를 제작했습니다. *실습 데이터는 교재 내 링크로 포함되어 있습니다.

안녕하세요? 이번 글은 QGIS의 Qgis2threejs 플러그인에서 3D 모델 데이터를 추가하는 방법을 간략히 정리해 보겠습니다. "Qgis2threejs"는 WebGL 기술과 three.js JavaScript 라이브러리를 활용하여 3D 시각화를 제공하는 QGIS 플러그인입니다. 이 플러그인을 사용하면 DEM(수치표고모델) 및 벡터 데이터를 웹 브라우저에서 3D로 시각화할 수 있습니다. 이 플러그인은 간단단 절차로 다양한 종류의 3D 객체를 생성하고 웹 퍼블리싱을 위한 파일을 생성할 수 있습니다. 또한, 3D 모델을 3DCG 또는 3D 프린팅을 위한 gITF(Graphics Library Transmission Format) 형식으로 저장할 수도 있습니다. 이 글에서는 Qgis2threejs가 지원하..

안녕하세요? 농림축산검역본부 2023년 「역학조사관 교육과정 3기」 에서 'QGIS 데이터 활용 실습' 주제로 4일 강의를 맡게 되어 실습 교재를 제작했습니다. *실습 데이터는 교재 내 링크로 포함되어 있습니다.

안녕하세요? 이번 글은 QGIS에서 제공하는 K-means 클러스터링 기능을 소개해 보겠습니다. K-means 클러스터링은 주어진 데이터 포인트들을 K개의 클러스터로 그룹화하는 비지도 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 데이터 포인트들을 각각 가장 가까운 클러스터의 중심으로 할당하고, 그 중심을 다시 계산하여 클러스터를 갱신하는 과정을 반복하면서 클러스터를 형성합니다. 여기서는 가축질병발생 포인트를 K-means로 클러스터링해 보겠습니다. 앞서 소개한 DBSCAN은 밀도 기반으로 클러스터링하며 노이즈 제거가 장점인 반면, K-means는 간단하고 빠른 알고리즘이며 클러스터 크기를 조절할 수 있어 해석이 용이합니다. QGIS: DBSCAN 클러스터링 기능 소개 안녕하세요? 이번 글은 QGIS에서 제공하는 ..

안녕하세요? 이번 글은 QGIS에서 제공하는 DBSCAN 클러스터링 기능을 소개해 보겠습니다. DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, 디비스캔)은 QGIS에서 제공하는 클러스터링 알고리즘 중 하나로, 주로 공간 데이터에서 밀도 기반 클러스터링을 수행하기 위해 사용됩니다. DBSCAN은 데이터 포인트를 클러스터로 그룹화하는 알고리즘으로, 주변에 있는 데이터 포인트의 밀도를 기반으로 클러스터를 식별합니다. 데이터 포인트의 주변에 있는 다른 데이터 포인트의 수를 기반으로 클러스터를 형성하기 때문에 데이터 포인트의 밀도가 높은 영역을 클러스터로 정의하며, 이를 통해 밀도가 낮은 노이즈 데이터를 구분할 수 있습니다. 밀도가 낮은 지..

안녕하세요? 이번 글은 QGIS에서 Density Analyis 플러그인 사용법을 간략히 정리해 보겠습니다. 이 플러그인은 QGIS에 추가적인 밀도 히트맵 알고리즘을 제공하며, Geohash, H3, 스타일링된 히트맵, 그리고 폴리곤 밀도 맵을 포함합니다. QGIS: Density Analysis 플러그인 소개 (1) Styled density map(스타일링된 히트맵) 안녕하세요? 이번 글은 QGIS에서 Density Analyis 플러그인 사용법을 간략히 정리해 보겠습니다. 이 플러그인은 QGIS에 추가적인 밀도 히트맵 알고리즘을 제공하며, Geohash, H3, 스타일링된 히트맵, 그리 foss4g.tistory.com Styled heatmap (Kernel density estimation) 이..