GIS 485

QGIS: 중첩 분석 알고리즘을 이용한 시가화면적 비율 계산

안녕하세요? 이번 글은 QGIS의 중첩 분석(Overlap analysis) 알고리즘를 이용한 '시가화면적 비율' 계산 방법을 정리해 보겠습니다. '중첩 분석' 알고리즘은 중첩 레이어 집합의 피처가 입력 레이어의 피처를 중첩하는 면적 및 백분율을 계산합니다. 산출 레이어에 중첩하는 총 면적과 선택한 각 중첩 레이어의 피처가 입력 레이어의 피처를 중첩하는 백분율을 새 속성으로 추가합니다. 25.1.15. 벡터 분석 — QGIS Documentation 문서 © 저작권 2002-now, QGIS project. 최종 업데이트: 11월 08, 2022 14:59 docs.qgis.org '시가화면적 비율'의 정의는 다음과 같습니다. 시가화면적 비율 = (시가화면적 ÷ 행정구역면적) × 100 시가화 정보는 환..

GIS 2022.11.16

오픈스트리트맵(OpenStreetMap) 참고 사이트 소개

안녕하세요? 이번 글은 모두가 함께 만드는 위키 지도 '오픈스트리트맵(OpenStreetMap)' 참고 사이트를 소개해 보겠습니다. 블로그 댓글을 통해 유익한 웹사이트를 알려주셔서 공유하는 사항입니다. 감사합니다. :) [01] 오픈스트리트맵(OpenStreetMap;OSM)을 그리고 있는 이야기 [02] OpenStreetMap 위키 오픈스트리트맵의 여러가지를 정리해 둔 곳입니다. 여러가지 안내 뿐만 아니라 OSM을 그리는 데에 필요한 여러가지 속성들을 정의해 두고 있습니다. 꼭 알아두어야 할 중요한 내용들이지만 너무 폭넓다 보니 어디서부터 시작해야 할지 헷갈리는 부작용도 있습니다. 먼저 '초보자 길라잡이’부터 시작해 보십시오. [03] learnOSM 비록 'OSM 위키’가 중요한 내용들을 담고 있기..

GIS 2022.11.11

QGIS: 배치 프로세스 실행 방법 소개

안녕하세요? QGIS를 쓰다 보면 하나의 알고리즘을 여러번 반복해서 사용해야 될 때가 있는데요, QGIS는 이렇게 단일 프로세스를 반복해서 처리할 수 있는 배치 프로세스 실행 방법을 제공하고 있습니다. 이번 글에서는 QGIS의 배치 프로세스 실행 방법을 예제를 통해 정리해 보도록 하겠습니다. 요즘 제가 SDM for Python Developers라는 주제로, 종 분포를 예측할 때 필요한 다수의 과거 기후 래스터 데이터를 다루고 있는데요, 이 과정에서 특정한 크기로 다수의 래스터를 반복해 잘라내야 하는 경우가 발생합니다. 이때 필요한 작업을 배치 프로세스 실행을 통해 정리해 보겠습니다. 실습 데이터는 아래 WorldClim 웹사이트에서 제공하는 19종의 Bioclimatic variables(생물기후 변..

GIS 2022.11.03

FOSS4G Korea 2022 행사 소개

안녕하세요? GGRS 블로그 운영자, 유병혁입니다. 이번 글은 대한민국 오픈소스 GIS 관련 최대 축제인 'FOSS4G Korea 2022(https://foss4g.osgeo.kr/)' 행사를 소개 드립니다. 올해 FOSS4G Korea는 코로나19 이후 3년만에 오프라인으로 개최됩니다. FOSS4G는 'Free and Open Source Software for Geospatial'의 약어입니다. FOSS4G 행사는 국제 행사, 대륙별 행사, 국내 행사로 구분됩니다. 참고로 올해 국제 행사는 'FOSS4G Firenze 2022(https://2022.foss4g.org/)'였고 가장 최근의 아시아 지역 대륙별 행사는 네팔 둘리켈에서 개최된 'FOSS4G-ASIA 2021(https://www.fos..

GIS 2022.10.26

sdm-tools: 임의 비출현(pseudo-absence) 데이터 생성하기

안녕하세요? 종 분포 모델링(SDM: Species Distribution Modeling)은 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 지리적 시공간에 걸쳐 종의 분포를 예측하는 방법입니다. SDM은 알고리즘에 따라 출현(presence) 데이터 외에 비출현(absence) 데이터가 필요할 수 있는데요, 이번 글에서는 실제 비출현(true absence) 데이터가 없을 때, 임의 비출현 데이터(pseudo-absence)를 생성하는 방법을 정리해 보겠습니다. 호주 BCCVL(Biodiversity and Climate Change Virtual Laboratory(생물다양성 및 기후변화 가상 실험실)에서 비출현 데이터에 관해 간략히 설명한 글이 있어 링크를 공유해 봅니다. 출현과 비출현 데이터 간 개수 비율(preva..

GIS 2022.10.25

Python: 폴리곤 내에서 포인트 무작위 표집

안녕하세요? 이번 글은 Python을 통해 폴리곤 내에서 원하는 개수만큼 포인트를 무작위 표집(random sampling)하는 과정을 정리해 보겠습니다. 다양한 방법이 존재할 텐데요, 이 글에서 소개하는 방법은 GIS StackExchange에서 논의된 두가지 방법을 다룹니다. Randomly sample from geopandas DataFrame in Python I am reading a shapefile as geopandas DataFrame and them using pandas subset method to select a region. geodata = gpd.read_file(bayshp) geodata.dtypes geodata.head(10) OBJECTID FIPSSTCO ... ..

GIS 2022.10.24

Folium: 아이콘 링크에 슬라이드 효과 적용하기

안녕하세요? 이번 글은 Folium에서 아이콘 링크에 슬라이드 효과를 적용하는 방법을 소개해 보겠습니다. 참고로 이 글은 월악산국립공원을 대상으로 한 '자연관찰로 GPS 탐방 콘텐츠 개발' 과정에서 자체 제작한 웹사이트의 내용을 일부 정리한 것입니다. 자, 그럼 시작해 보겠습니다. 일단 HTML/CSS로 제작된 슬라이드 효과 소스코드는 '코남' 님이 제공하시는 아래 글을 참고하였습니다. 유용한 자료 공유에 감사드립니다. 스크립트 없이 HTML과 CSS로만 만드는 슬라이드효과 /*코딩*/ [HTML+CSS{ 코남} ] #HTML #CSS #INPUT #LABEL #웹 #비쥬얼 #아트 #코딩 #코남 #코딩하는남자 #슬라이드효과 ... blog.naver.com 먼저 Folium과 Pandas 모듈을 호출하겠..

GIS 2022.09.21

QGIS 소개 및 둘러보기

QGIS 소개 QGIS는 공간 데이터 조회, 편집, 분석 기능들을 제공하는 대표적인 오픈소스 데스크톱 지리정보시스템(GIS) 소프트웨어입니다. QGIS 프로젝트는 지질학과 광산학 전공자인 게리 셔먼(Gary Sherman) 님의 단독 개발로 2002년 초부터 시작되었습니다(개발자 블로그: http://spatialgalaxy.net). 개발초기 목표는 Geographic Resources Analysis Support System(GRASS)과 PostGIS(Geographic Database Management System) GIS 데이터의 시각화였습니다. 이미지 출처: https://wiki.osgeo.org/wiki/File:Gary_sherman.png (Gary Sheman) QGIS는 2007..

GIS 2022.08.30

ESA 전세계 10m급 토지피복지도 데이터 다운로드 소개

안녕하세요? 이번 글은 ESA(European Space Agency, 유럽 우주국)이 제공하는 전세계 10m급 토지피복지도 데이터, WorldCover 다운로드 방법을 정리해 보겠습니다. 현재 WorldCover은 Sentinel-1호와 2호 위성 데이터에 기반하여 2020년 전세계 토지피복지도 산출물을 10m급 해상도로 제공하고 있습니다. 공식 홈페이지는 다음과 같습니다. WorldCover | WORLDCOVER The WorldCover product is developed by a consortium consisting of a group of highly experienced major European service providers and research organizations, cover..

GIS 2022.08.22

UN Biodiversity Lab(UN 생물다양성 연구실) 소개

안녕하세요? 이번 글은 'UN Biodiversity Lab(UNBL: UN 생물다양성 연구실)'을 간략히 소개해 보겠습니다. UNBL은 전세계 공간 데이터에 대한 접근권을 제공하여 보전과 지속가능한 개발을 위한 통찰력과 영향력을 생성합니다. UNBL의 미션은 세가지입니다: (1) 공간 데이터 및 분석 도구에 대한 접근권을 전세계 공공재로 민주화합니다. (2) 의사 결정자가 통찰력, 우선순위 설정 및 시행을 위해 공간 데이터를 활용하도록 지원합니다. (3) 이해 관계자가 모니터링 및 보고를 위해 공간 데이터를 사용할 수 있도록 권한을 부여합니다. UNBL의 공식 홈페이지는 다음과 같습니다. UN Biodiversity Lab – Providing decision makers with the best av..

GIS 2022.08.01