안녕하세요? 국토교통인재개발원 2022년 「공간정보 융합인재」 과정에서 'QGIS 데이터 활용 실습' 주제로 11시간 강의를 맡게 되어 실습 교재를 제작했습니다. 이번 교재는 국립공원연구원의 김가우 연구원님과 공동 제작했습니다. *실습 데이터는 링크로 포함되어 있습니다. 다운로드: 2022_1_QGIS.데이터.활용.실습_v.1.1.pdf

안녕하세요? 서울특별시인재개발원 2022년 「지적조사 및 공간정보를 활용한 토지관리」 과정에서 'QGIS 활용 및 지적전산' 주제로 2시간 강의를 맡게 되었습니다. 시간 관계상 충분한 정보 전달이 어려울 것 같아 셀프스터디용으로 교재를 제작했습니다. *실습 데이터는 링크로 포함되어 있습니다. 다운로드: 2022_1_QGIS.활용.및.지적전산_v.1.0.pdf

공간정보는 각종 공공데이터포털을 통해 파일 다운로드나 Open API 형태로 활용할 수 있습니다. Open API(Open Application Programming Interface, 오픈 API)란 누구나 사용할 수 있도록 공개된 API를 뜻하며, 여기서 API는 개발자가 응용프로그램을 개발하는데 쓰이는 인터페이스를 말합니다. Open API 형태의 공간정보는 Open API 호출 URL과 인증키를 입력하면, 원하는 데이터를 XML(eXtensible Markup Language) 또는 JSON(JavaScript Object Notation)과 같은 형태로 제공받아 활용할 수 있습니다. 공공데이터포털에서는 공공데이터를 파일데이터나 오픈API 등 다양한 방식으로 제공하고 있습니다. 이번에는 '제주특별..

안녕하세요? 이번 글은 카카오 로컬(Local) API를 사용해 250개 시군구청의 위치 좌표를 획득해 보겠습니다. 참고로 시군구청을 비롯한 민원행정기관 위치 좌표는 '민원행정기관 전자지도'를 통해 Shapefile로 제공받을 수 있는데요, 보다 최신화된 정보 획득을 위해 카카오 로컬 API를 사용해 봅니다. 민원행정기관 전자지도 | 전자지도 다운로드 | 도로명주소 개발자센터 민원행정기관 전자지도 --> 제공되는 레이어는 Point입니다. * 좌표계 안내 : 좌표계(ITRF2000), 기준타원체(GRS80), 투영법(UTM), 장반경(6,378,137m) www.juso.go.kr 카카오 로컬 API 발급 과정은 생략하겠습니다. 이번 실습은 카카오 로컬 API 중 '키워드로 장소 검색하기' 기능을 사용합..

안녕하세요? 이번 글은 임상도(1:5000) QGIS 스타일 파일(*.qml)을 공유 드려 봅니다. 임상도를 사용하시는 분들은 공유해드린 파일을 통해 스타일링을 적용하실 수 있습니다. 임상도는 우리나라 국토의 산림이 어떻게 분포하고 있는가를 보여주는 대표적인 산림지도로 임상, 영급, 경급, 임종, 수종 등 다양한 속성정보를 포함하고 있습니다. 임상도 제작과정 임상도 다운로드 임상도(1:5000) 데이터셋은 아래 국가공간정보포털을 통해 내려받을 수 있습니다. 임상도(1:5000) - 오픈마켓 산림의 공간분포를 나타낸 주제도로 항공사진을 판독하여 임상, 주요수종, 경급, 영급, 소밀도 등 임황자료를 지형도(1:5,000)에 도화해서 작성한 도면 data.nsdi.go.kr 실습을 위해 '임상도(5000) 속..

안녕하세요? QGIS용 현장조사 앱 'Input' 1.4.0 버전이 출시되었습니다. Input은 Android, iOS, Windows 기기에서 모두 사용 가능하며 Mergin이라는 클라우드 스토리지를 통해 QGIS와 Input간 데이터 동기화가 지원됩니다. Input | Survey made easy "With Input, I’m able to easily view, create, or update asset information while in the field, with or without cellular connectivity. This is a powerful combination that lets me get work done!" inputapp.io 1.4.0 버전의 주요 변경사항은 다음과 ..

안녕하세요? Python 언어용 자유 소프트웨어 머신러닝 라이브러리 'scikit-learn(사이킷런)'에서 제공하는 종 분포 모델링(species distribution modeling) 예제 코드를 시리즈 글로 다시 정리해 봅니다. 이번엔 두번째 글로 실습용 종 분포 데이터셋으로부터 생물종 Bunch 객체를 생성해 보겠습니다. 이전 글은 아래와 같습니다. Python 종 분포 모델링(SDM) (1) - 종 분포 데이터셋 안녕하세요? Python 언어용 자유 소프트웨어 머신러닝 라이브러리 'scikit-learn(사이킷런)'에서 제공하는 종 분포 모델링(species distribution modeling) 예제 코드를 시리즈 글로 다시 정리해 봅니다. 이번 blog.daum.net 먼저, 실습용종 분..

안녕하세요? Python 언어용 자유 소프트웨어 머신러닝 라이브러리 'scikit-learn(사이킷런)'에서 제공하는 종 분포 모델링(species distribution modeling) 예제 코드를 시리즈 글로 다시 정리해 봅니다. 이번엔 첫번째 글로 실습용 종 분포 데이터셋을 확인해 보겠습니다. Species distribution modeling Modeling species’ geographic distributions is an important problem in conservation biology. In this example we model the geographic distribution of two south american mammals given past observation....

안녕하세요? 이번 글은 GeoPandas(지오판다스)와 Rasterio(래스터리오)를 이용한 포인트 샘플링(point sampling) 방법을 정리해 보겠습니다. 이 글은 GeoPandas의 예시 갤러리(Examples Gallery)에 포함된 아래 소스코드를 수정한 것입니다. 여기서 포인트 샘플링은 제시된 샘플링 지점(Points)에서 다수 레이어의 래스터 값을 샘플링하는 것을 의미합니다. Using GeoPandas with Rasterio to sample point data — GeoPandas 0.10.2+0.g04d377f.dirty documentation Sampling the data Rasterio requires a list of the coordinates in x,y format ..

안녕하세요? 이번 글은 GitHub에서 csv 파일을 읽어와 Folium로 매핑하는 과정을 정리해 보겠습니다. 이전 글은 아래 링크를 참고하시기 바랍니다. Folium (2): 마커 설정 및 사용자 위치 확인하기 안녕하세요? 이번 글은 Folium(폴리움)에서 마커를 설정하고 사용자 위치를 확인하는 과정을 정리해 보겠습니다. 이전 글은 아래 링크를 참고하시기 바랍니다. Folium (1): GitHub Pages로 Folium 웹 매핑 blog.daum.net 실습용 csv 파일은 아래와 같습니다. 해당 파일을 data 폴더에 위치시킨 후, GitHub에 data 폴더를 업로드 합니다. 업로드한 결과는 아래와 같습니다. 'Raw' 버튼을 클릭하면 csv 파일의 url을 확인하실 수 있습니다. 자, 그럼 ..