REMOTE SENSING 250

서울대학교 경관관리정보학 특론 특강

https://goo.gl/n5Gh5Q Google Earth Engine: Google Cloud Project 생성 과정 소개안녕하세요? 이번 글은 Google Earth Engine을 활용하기 위해 필요한 Google Cloud Project 생성 과정을 정리해 보겠습니다. Google Earth Engine은 강력한 지리공간 데이터 분석 및 시각화 플랫폼으로, 전 세계의foss4g.tistory.com  Google Earth Engine을 활용한 설악산국립공원의 식생 분석안녕하세요? 이번 코드 실습은 Google Earth Engine(GEE)에서 설악산국립공원의 식생 분석을 진행해 보겠습니다. 분석 단계는 다음과 같습니다: GEE의 Python API를 사용하여 설악산국립공원의 경계를 추fos..

REMOTE SENSING 2024.06.04

CPC Daily Blended OLR 데이터 다운로드 옵션 소개

안녕하세요? 이번 글은 CPC Daily Blended OLR 데이터 다운로드 시 참고할 만한 옵션을 간략히 소개해 보겠습니다. 해당 웹페이지에 접속해 보겠습니다. : NOAA Physical Sciences LaboratoryCreating Plot Cannot Plot single point. But you can download the subset Creating Subset Download will start automatically This is a Research and Development Applicationpsl.noaa.gov 화면 하단을 보시면 "Plot Output Options"가 있는데요, 이게 전체가 다 노출된 게 아니라서 스크롤을 통해 아랫쪽 옵션들을 확인하실 수 있습니다. ..

REMOTE SENSING 2024.05.28

MODIS NRT Global Flood Product 다운로드 방법 소개

안녕하세요? 이번 글은 MODIS NRT Global Flood Product 다운로드 방법을 간략히 소개해 보겠습니다. MODIS NRT Global Near Real-Time Flood Product (Collection 61) (Release 1) (MCDWD)은 NASA의 Land, Atmosphere Near real-time Capability for EO (LANCE)에 의해 처리됩니다. Release 1은 2021년 3월부터 이용 가능한 MCDWD 베타 릴리스의 후속 버전입니다. LANCE MCDWD 제품은 2011년부터 2022년까지 제공되었던 이전의 NASA NRT Global Flood Mapping Product을 대체합니다. 모든 홍수 제품은 MODIS Collection 6.1(..

REMOTE SENSING 2024.05.17

Google Earth Engine: Maxent를 이용한 종 분포 모델링

안녕하세요? 이번 글은 Google Earth Engine의 Maxent 소프트웨어 구현 기능을 간략히 소개해 보겠습니다. Maxent는 알려진 출현 위치와 대규모 '배경' 위치의 환경 데이터를 사용하여 종 분포 확률을 모델링하는 데 사용됩니다. 자세한 정보와 인용은 다음을 참조하시면 되겠습니다.Phillips, et. al., 2004 A maximum entropy approach to species distribution modeling, Proceedings of the Twenty-First International Conference on Machine Learning MaxentMaxent is now open source! Use this site to download Maxent soft..

REMOTE SENSING 2024.05.12

Google Earth Engine: Sentinel-1 알고리즘 소개

이번 학습은 Google Earth Engine Guides에 소개된 Sentinel-1 Algorithms을 따라가 봅니다. 해당 전체 글을 번역하고 일부 내용을 보완했습니다. GEE에서 Sentinel-1 데이터를 다룰 때 한번 읽어보시면 좋겠습니다. 이전에 작성한 아래 글을 먼저 읽고 보시면 더 도움이 됩니다. 파크랩: Sentinel-1 SAR 데이터 소개 자료안녕하세요? Sentinel-1 SAR 데이터 소개 자료를 파일 공유 드려봅니다. 이 자료는 이전에 작성한 아래 2개 글을 프레젠테이션으로 재구성한 것입니다. 합성 개구 레이더(SAR: Synthetic Aperture Radar) 이해foss4g.tistory.comSentinel-1 데이터Sentinel-1은 유럽연합(EU: Europe..

REMOTE SENSING 2024.05.01

TorchGeo: 객체 탐지(object detection) 예제 소개

TorchGeo는 torchvision과 유사한 PyTorch 도메인 라이브러리로, 지리공간 데이터에 특화된 데이터셋, 샘플러, 변환, 그리고 사전 훈련된 모델을 제공합니다. 이번 실습은 TorchGeo에서 객체 탐지(object detection) 예제를 소개해 보겠습니다. 이 예제는 Microsoft AI for Good의 케일럽 로빈슨(Caleb Robinson) 님이 제공하는 Jupyter Notebook 코드에 설명을 덧붙인 것입니다. GPU 선택 학습에 앞서 노트북 상단 메뉴에서 런타임 > 런타임 유형 변경을 선택한 후, 하드웨어 가속기 메뉴에서 GPU를 선택하고 저장합니다. 저는 Colab Pro를 구독하고 있으며 A100 GPU를 사용했습니다. TorchGeo 설치 TorchGeo는 `pi..

REMOTE SENSING 2024.04.07

cartoee: Google Earth Engine 결과를 인쇄용 지도로 생성하기

cartoee는 Cartopy를 사용하여 Google Earth Engine 결과를 인쇄용 지도(publication quality map)로 만들 수 있는 Python 패키지입니다. GEE 처리 결과를 별도 다운로드 과정 없이 빠르게 시각화할 수 있기 때문에 보고서나 논문을 작성할 때 매우 유용한 도구입니다. Geemap Tutorials는 현재 cartoee에 관한 5가지 콘텐츠를 제공하고 있습니다: How to create publication quality maps using cartoee Adding a scale bar to a cartoee map Adding a legend to publication quality maps using cartoee Plotting Earth Engine v..

REMOTE SENSING 2024.03.31

Google Earth Engine Tutorials 컨트리뷰터 활동 소식

안녕하세요? GGRS 기술 블로거 유병혁입니다! 이번에 Google Earth Engine Tutorials에 컨트리뷰터로 활동하게 되어 소식 공유 드립니다. "Species Distribution Modeling" 튜토리얼을 등록했습니다! 아래 URL에 접속하시면 바로 확인하실 수 있습니다. Google Earth Engine에서 Presence-Absence Method(출현-부재 기법)로 종 분포 모델링을 구현하는 전반적인 흐름을 정리해 봤습니다. 관심있는 분들께 도움이 되기를 바라며, 또다른 내용의 튜토리얼이 필요하시면 제안 부탁드리겠습니다. 튜토리얼 작성 과정에서 처음부터 끝까지 도움 주신 Google Earth Engine 프로젝트의 Justin Braaten(저스틴 브라튼) 님과, Googl..

REMOTE SENSING 2024.03.29

Google Earth Engine을 활용한 산림 변화 데이터 분석

안녕하세요? 이번 코드 실습은 Google Earth Engine을 활용한 산림 변화 데이터 분석을 진행해 보겠습니다. 실습 내용은 다음과 같습니다: GEE를 사용하여 설악산 생물권보전지역의 경계를 추출합니다. Global Forest Change 데이터셋에 관해 학습해 봅니다. 2001년부터 2022년까지의 기간 동안 산림손실 면적을 계산하고, 그 결과를 그래프로 시각화해봅니다. 먼저 GEE Python API를 설치하고 인증해야 합니다. import ee import geemap from ipyleaflet import TileLayer import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Earth Engine 인증 ee.Authenticate() # Ea..

REMOTE SENSING 2024.03.16

Google Earth Engine을 활용한 설악산국립공원의 식생 분석

안녕하세요? 이번 코드 실습은 Google Earth Engine(GEE)에서 설악산국립공원의 식생 분석을 진행해 보겠습니다. 분석 단계는 다음과 같습니다: GEE의 Python API를 사용하여 설악산국립공원의 경계를 추출합니다. 2024년 1월 동안 구름 없는 Sentinel-2 이미지를 선택합니다. NDVI 계산을 수행하고, 국립공원 경계 내에서 NDVI 통계치를 계산해 봅니다. 그럼 실습을 시작해볼까요?! 먼저 GEE Python API를 설치하고 인증해야 합니다. import ee import geemap import pandas as pd # Earth Engine 인증 ee.Authenticate() # Earth Engine 초기화 ee.Initialize(project='my-projec..

REMOTE SENSING 2024.03.03