안녕하세요? 이번 글은 지리공간 딥러닝용 지표수(Earth Surface Water) 데이터셋을 간략 소개해 보겠습니다. 이 글은 지리공간/금융 데이터 사이언티스트 Maurício Cordeiro(마우리시오 코르데이로) 님이 작성하신 'PyTorch의 TorchGeo를 이용한 지리공간 분석용 인공지능(1부)' 내용 일부를 발췌, 보완한 것입니다. Artificial Intelligence for Geospatial Analysis with Pytorch’s TorchGeo (Part 1) An end-to-end deep learning geospatial segmentation project using Pytorch and TorchGeo packages towardsdatascience.com 지표수..

안녕하세요? 이번 글은 해상도 12.5m급의 ALOS PALSAR DEM 다운로드 방법을 정리해 보겠습니다. 해당 데이터는 'ASF Data Search' 웹사이트에서 내려받으실 수 있습니다 ASF Data Search search.asf.alaska.edu ASF는 알래스카 페어뱅크스 대학교 지구물리연구소(Geophysical Institute of the University of Alaska Fairbanks)의 일부인 'Alaska Satellite Facility(알래스카 위성 시설)'의 약어입니다. ASF는 NASA DAAC(Distributed Active Archive Center, 분산형 액티브 아카이브 센터) 중 하나로 NASA SAR(Synthetic Aperture Radar, 합성 ..

안녕하세요? 이번 글은 30m급 공간해상도로 전세계 산림 캐노피 높이 지도를 제공하는 'Global Forest Canopy Height)' 데이터셋을 소개해 보겠습니다. 이 지도는 GEDI(Global Ecosystem Dynamics Investigation) 라이다 산림 구조 측정과 Landsat 분석용 데이터 시계열의 통합을 통해 개발된 것입니다. 공식 홈페이지는 다음과 같습니다. Global Forest Canopy Height, 2019 | GLAD A new, 30-m spatial resolution global forest canopy height map was developed through the integration of the Global Ecosystem Dynamics Inve..

안녕하세요? 이번 글은 미국 매릴랜드 대학교 지리과학부(Department of Geographical Sciences, University of Maryland)에서 운영하는 'Global Forest Change(전세계 산림 변화)' 데이터셋을 간략히 소개해 보겠습니다. 공식 홈페이지는 아래 링크를 클릭하시면 됩니다. Global Forest Change glad.earthengine.app Global Forest Change 연구 논문은 2013년 Science 저널에 다음과 같이 게재되었습니다. Hansen, M. C., Potapov, P. V., Moore, R., Hancher, M., Turubanova, S. A., Tyukavina, A., … Townshend, J. R. G. (2..

안녕하세요? 이번 글은 전세계 지역을 대상으로 산림 지상부 바이오매스(AGB: Above-Ground Biomass) 정보를 제공하는 데이터셋을 소개해 보겠습니다. ESA climate office(유럽우주국 기후 사무소)의 'Biomass(바이오매스) 프로젝트'는 4개 시기(1990년대 중반, 2010년, 2017년, 2018년)에 대한 지상부 바이오매스를 전세계 지도로 제공함으로써 바이오매스의 변화를 정량화할 수 있습니다. 공식 홈페이지는 다음과 같습니다. Biomass The Biomass project provides global maps of above-ground biomass (Mg ha-1) for four epochs (mid 1990s, 2010, 2017 and 2018), with ..

안녕하세요? Burn Severity(산불피해 심각도) 분석 실습 시리즈를 작성했습니다. 이번 실습 시리즈는 UN-SPIDER(United Nations Platform for Space-based Information for Disaster Management and Emergency Response, 재난관리 및 위기대응을 위한 우주기반정보 UN 플랫폼)의 'Step by step: Burn Severity with QGIS (Landsat 8)' 내용을 기반으로 작성했습니다. [이론1] Normalized Burn Ratio (NBR, 정규산불피해비율) 이해하기 Normalized Burn Ratio (NBR, 정규산불피해비율) 이해하기 안녕하세요? 이번 글은 Normalized Burn Ratio..

안녕하세요? 이번 글은 Burn Severity(산불피해 심각도) 분석 실습 시리즈 마지막 글로 그간 분석한 결과물을 지도로 제작해 보겠습니다. 이전 글은 아래 링크를 산출하시기 바랍니다. QGIS: Burn Severity(산불피해 심각도) 분석 (5) - 임상도를 이용한 공간통계 산출 안녕하세요? 이번 글은 Burn Severity(산불피해 심각도) 분석 실습 시리즈 다섯번째 글로 임상도를 이용한 공간통계 산출과정을 정리해 보겠습니다. 이전 글은 아래 링크를 산출하시기 바랍니다. QGI blog.daum.net 지도 제작을 위해 '프로젝트 > 새 인쇄 조판'을 실행합니다. 조판 인쇄 생성 창에서 '조판 인쇄 제목'을 입력합니다. 인쇄 조판 오른쪽을 보면 '조판(layout)', '항목 속성', '안내..

안녕하세요? 이번 글은 Burn Severity(산불피해 심각도) 분석 실습 시리즈 다섯번째 글로 임상도를 이용한 공간통계 산출과정을 정리해 보겠습니다. 이전 글은 아래 링크를 산출하시기 바랍니다. QGIS: Burn Severity(산불피해 심각도) 분석 (4) - dNBR-임상도 교차 영역 산출 안녕하세요? 이번 글은 Burn Severity(산불피해 심각도) 분석 실습 시리즈 네번째 글로 dNBR과 임상도(1:5000) 교차 영역을 산출해 보겠습니다. 이전 글은 아래 링크를 산출하시기 바랍니다. QGIS: Burn Seve blog.daum.net 공간통계는 Python 프로그래밍으로 처리하려고 하는데요, 이를 위해 스프레드시트 데이터를 먼저 추출해 보겠습니다. 앞서 실습을 통해 산출한 dNBR.g..

안녕하세요? 이번 글은 Burn Severity(산불피해 심각도) 분석 실습 시리즈 네번째 글로 dNBR과 임상도(1:5000) 교차 영역을 산출해 보겠습니다. 이전 글은 아래 링크를 산출하시기 바랍니다. QGIS: Burn Severity(산불피해 심각도) 분석 (3) - 피해면적 산정 안녕하세요? 이번 글은 Burn Severity(산불피해 심각도) 분석 실습 시리즈 세번째 글로 dNBR로부터 산불피해 면적을 산출해 보겠습니다. 이전 글은 아래 링크를 참고하시기 바랍니다. blog.daum.net 먼저, dNBR을 레이어 추가합니다. dNBR을 벡터로 변환한 후, 일부 영역을 제거해 보겠습니다. '공간 처리 툴박스 > GDAL > 래스터 변환 > 폴리곤화(래스터를 벡터로)'를 실행합니다. '편집 모드..

안녕하세요? 이번 글은 Burn Severity(산불피해 심각도) 분석 실습 시리즈 세번째 글로 dNBR로부터 산불피해 면적을 산출해 보겠습니다. 이전 글은 아래 링크를 참고하시기 바랍니다. QGIS: Burn Severity(산불피해 심각도) 분석 (2) - 처리 단계 안녕하세요? 이번 글은 Burn Severity(산불피해 심각도) 분석 실습 시리즈 두번째 글로 NBR 계산, dNBR 계산, 영상 잘라내기 처리 단계를 정리해 보겠습니다. 첫번째 글은 아래 링크를 blog.daum.net 참고로, 산불 피해면적 산정방법은 '산림청 산불관리통합규정 [별표 3] 산불발생 및 피해보고 요령(제33조제1항 관련)'에 정의되어 있습니다: "피해면적 산정은 현장에서 목측 또는 실측에 의하고 목측 또는 실측이 어려..