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QGIS 초보탈출 가이드_4편

QGIS 초보탈출 가이드_4편 자료입니다.
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한컴오피스
최초등록일 2023.05.16 최종저작일 2022.02
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QGIS 초보탈출 가이드_4편
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    소개

    QGIS 초보탈출 가이드_4편 자료입니다.

    목차

    1. 4회차 교육

    본문내용

    가. 데이터 공간분석
    1) TIN보간 (dem제작)
    - dem 제작을 위해 등고선 및 표고점을 이용
    - 툴박스에서 TIN 검색후 TIN보간 선택
    - 사용레이어 및 속성값 선택 후 우측 레이어창 하단 +클릭으로 레이어추가
    - DEM 생성 공간범위 생성
    - 픽셀크기(셀사이즈) 설정
    - DEM 생성 완료

    2) IDW(역거리 가중)보간
    - IDW 는 이미 알고 있는 값으로부터 알고자 하는 값을 보간하는 방법
    - 거리가 가까울수록(거리 값이 작을수록) 높은 가중 값이 적용되기 때문에 Inverse Distance Weighted 라고 함
    - 예시데이터의 해수온온도값을 이용하여 IDW 실행
    - 툴박스에서 IDW 검색 후 선택
    - 레이어에서 IDW에 사용할 속성값 선택 후 + 클릭
    - 공간범위는 지정되어 있을 경우 좌표값을 입력하고 미지정시 해당데이터를 레이어에서 선택을 이용하여 설정
    - 거리계수 P 의 설정은 기본 2값을 가지고 있으며(arcgis동일) 분석내용에 따라 조정
    - 거리계수에 따라 값이 작을수록 날카로운 결과물이 나오고 값이 클수록 부드럽게 퍼지는 결과물이 생성
    - 거리계수에 따른 값의 변화(예시)
    - 기존 arcgis 작업 결과물과 비교

    3) 열지도(커널밀도추정)제작
    - 툴박스에서 열지도, 커널을 입력하여 기능활용
    - 검색반경 설정
    - 결과물 셀 크기 지정
    - 속성값으로 설정할 경우 고급파라미터에서 설정
    - 결과물의 가시화는 해당레이어 우클릭->속성->심볼 부분에서 조정

    나. 래스터 지형분석
    1) 경사도(Slope)
    - 경사도(Slope)는 셀에 대한 경사도를 도(degrees) 단위로 계산
    - 백분율로 분석값을 생성하고 싶을때에는 QGIS 래스터 분석이 아니라 GDAL의 기능을 활용하면 백분율로 분석데이터 생성가능
    - 지형분석의 기본데이터는 DEM 데이터이므로 먼저 DEM데이터를 제작
    - 툴박스에서 경사를 검색하여 기능 활용

    참고자료

    · 없음
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. TIN 보간
      TIN(Triangulated Irregular Network) 보간은 불규칙적으로 분포된 점 데이터를 이용하여 연속적인 지형 표면을 생성하는 기법입니다. TIN 보간은 점 데이터의 공간적 분포와 특성을 잘 반영할 수 있어 정확도가 높은 지형 모델을 생성할 수 있습니다. 또한 TIN 모델은 삼각형 형태의 불규칙적인 격자 구조를 가지고 있어 지형의 특성을 잘 표현할 수 있습니다. 이를 통해 지형 분석, 수문 분석, 시각화 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 다만 TIN 모델은 데이터 양이 많아질수록 계산 시간이 증가하는 단점이 있어, 이를 보완하기 위한 알고리즘 개선이 필요할 것으로 보입니다.
    • 2. IDW 보간
      IDW(Inverse Distance Weighting) 보간은 주변 관측값들의 거리에 반비례하여 가중치를 부여하는 방식으로 미지의 값을 추정하는 기법입니다. IDW 보간은 계산이 간단하고 구현이 쉬워 널리 사용되는 방법입니다. 하지만 관측값의 분포에 따라 보간 결과가 크게 달라질 수 있으며, 국지적인 변화를 잘 반영하지 못하는 단점이 있습니다. 따라서 데이터의 특성과 분포를 고려하여 적절한 보간 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 또한 IDW 보간의 한계를 극복하기 위해 크리깅, 스플라인 등 다양한 보간 기법들이 개발되고 있으며, 이들 기법들의 장단점을 비교 분석하여 활용하는 것이 필요할 것으로 보입니다.
    • 3. 열지도(커널밀도추정)
      열지도(커널밀도추정)는 공간상에 분포된 점 데이터의 밀도를 시각적으로 표현하는 기법입니다. 이 방법은 데이터의 공간적 분포 패턴을 직관적으로 파악할 수 있어 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 특히 인구 분포, 범죄 발생 지역, 교통량 등의 분석에 유용하게 사용될 수 있습니다. 열지도 생성 시 커널 함수와 대역폭 설정이 중요한데, 이는 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 적절히 선택되어야 합니다. 또한 열지도는 데이터의 공간적 밀집도를 잘 표현할 수 있지만, 실제 데이터 값을 반영하지 않는다는 한계가 있습니다. 따라서 열지도와 함께 다른 공간 분석 기법을 병행하여 활용하는 것이 바람직할 것으로 보입니다.
    • 4. 경사도 분석
      경사도 분석은 지형의 기울기를 계산하여 지표면의 경사 특성을 파악하는 기법입니다. 이를 통해 지형의 경사 정도를 정량적으로 파악할 수 있으며, 이는 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어 농업에서는 경사도 분석을 통해 적합한 작물 선택 및 경작 방식을 결정할 수 있고, 토목 분야에서는 도로 및 건물 건설 계획 수립에 활용할 수 있습니다. 또한 경사도 분석은 수문 분석, 지질 조사, 재해 예방 등 다양한 분야에서 중요한 정보를 제공합니다. 다만 경사도 분석 결과는 데이터 해상도, 알고리즘 선택 등에 따라 달라질 수 있으므로, 이를 고려하여 적절한 방법을 선택하고 해석할 필요가 있습니다.
    • 5. 경사방향 분석
      경사방향 분석은 지형의 기울기 방향을 계산하여 지표면의 방향성 특성을 파악하는 기법입니다. 이를 통해 지형의 향배, 물 흐름 방향, 바람 방향 등을 분석할 수 있습니다. 경사방향 분석은 수문 분석, 토양 침식 예측, 산사태 위험 평가, 태양 전지판 설치 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 특히 지형의 향배 정보는 농업, 산림, 건축 등에서 중요한 요소로 활용됩니다. 경사방향 분석 결과는 데이터 해상도, 알고리즘 선택 등에 따라 달라질 수 있으므로, 이를 고려하여 적절한 방법을 선택하고 해석할 필요가 있습니다. 또한 경사도 분석과 함께 활용하면 지형의 특성을 보다 종합적으로 파악할 수 있습니다.
    • 6. 기복도 및 음영기복도 분석
      기복도 및 음영기복도 분석은 지형의 높낮이 정보를 시각적으로 표현하는 기법입니다. 기복도는 지형의 고도 정보를 등고선 형태로 나타내며, 음영기복도는 태양의 고도와 방위각을 고려하여 지형의 음영 효과를 표현합니다. 이를 통해 지형의 굴곡, 경사, 능선, 계곡 등의 특성을 직관적으로 파악할 수 있습니다. 기복도와 음영기복도는 지형 분석, 시각화, 공간 계획 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 특히 지형 모델링, 수문 분석, 경관 평가, 군사 전략 등에서 중요한 역할을 합니다. 다만 기복도와 음영기복도는 데이터 해상도, 조명 조건 등에 따라 결과가 달라질 수 있으므로, 이를 고려하여 적절한 방법을 선택하고 해석할 필요가 있습니다.
    • 7. 험상지수 분석
      험상지수 분석은 지형의 거칠기 정도를 정량적으로 평가하는 기법입니다. 이를 통해 지형의 복잡성, 접근성, 장애물 등을 파악할 수 있습니다. 험상지수 분석은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어 농업에서는 험상지수 분석을 통해 기계화 작업 가능 여부를 판단할 수 있고, 국방 분야에서는 군사 작전 계획 수립에 활용할 수 있습니다. 또한 험상지수 분석은 산사태 위험 평가, 생태계 서식지 분석, 관광 자원 개발 등에서도 유용하게 사용될 수 있습니다. 다만 험상지수 분석 결과는 데이터 해상도, 알고리즘 선택 등에 따라 달라질 수 있으므로, 이를 고려하여 적절한 방법을 선택하고 해석할 필요가 있습니다.
    • 8. 필드 관리
      필드 관리는 공간 데이터의 속성 정보를 효과적으로 관리하고 활용하는 것을 의미합니다. 이를 통해 데이터의 품질 관리, 분석 효율성 향상, 의사결정 지원 등이 가능합니다. 필드 관리에는 데이터 구조 설계, 메타데이터 관리, 데이터 표준화, 데이터 품질 관리 등이 포함됩니다. 이러한 필드 관리 기법은 GIS, 원격 탐사, 공간 데이터베이스 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 특히 대용량 공간 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하기 위해서는 필드 관리가 매우 중요합니다. 필드 관리를 통해 데이터의 신뢰성과 활용성을 높일 수 있으며, 이는 공간 분석 및 의사결정 지원에 큰 도움이 될 것입니다.
    • 9. 경사-경사방향 맵 제작
      경사-경사방향 맵은 지형의 경사도와 경사방향을 함께 표현한 지도입니다. 이를 통해 지형의 기울기와 방향성을 종합적으로 파악할 수 있습니다. 경사-경사방향 맵은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어 농업에서는 경사-경사방향 맵을 활용하여 적합한 작물 선택 및 경작 방식을 결정할 수 있고, 토목 분야에서는 도로 및 건물 건설 계획 수립에 활용할 수 있습니다. 또한 수문 분석, 산사태 위험 평가, 태양 전지판 설치 등 다양한 분야에서 경사-경사방향 맵이 유용하게 사용될 수 있습니다. 경사-경사방향 맵 제작 시에는 데이터 해상도, 알고리즘 선택 등을 고려하여 적절한 방법을 선택해야 하며, 이를 통해 지형의 특성을 보다 정확하게 파악할 수 있습니다.
    • 10. 3차원 가시화
      3차원 가시화는 공간 데이터를 3차원 형태로 표현하여 지형, 건물, 시설물 등을 입체적으로 시각화하는 기법입니다. 이를 통해 공간 정보를 보다 직관적으로 파악할 수 있으며, 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어 도시 계획, 건축 설계, 관광 개발, 재해 대응 등에서 3차원 가시화 기술이 유용하게 사용될 수 있습니다. 또한 3차원 가시화는 공간 분석, 시뮬레이션, 의사결정 지원 등에도 활용될 수 있습니다. 3차원 가시화 기술은 하드웨어 및 소프트웨어의 발전과 함께 지속적으로 발전하고 있으며, 향후 가상현실, 증강현실 등 새로운 기술과의 융합을 통해 더욱 발전할 것으로 기대됩니다.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      QGIS의 다양한 공간분석 기능과 지형분석 기능을 자세히 소개하고 있으며, 실제 실습 과정을 통해 사용자의 이해를 돕고 있습니다.
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