위성영상을 이용한 딥러닝 활용 - 1) 환경설정

위성영상을 이용한 딥러닝을 활용하기 위해서 필요한 파이썬 개발환경을 설정한다. 딥러닝을 수행하는데 특화된 아나콘다 프로그램을 이용해서 환경을 설정한다. 1. 아나콘다 프로그램을 다음 사이트에 접속해서 다운받고 설치를 진행한다. https://www.anaconda.com/products/distribution Anaconda | Anaconda Distribution Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. www.anaconda.com 2. 아나콘다 가상환경을 파이썬 3.9버전을 기준으로 다음 구문을 실행해서 생성..
머신러닝 & 딥러닝 2023. 4. 14. 10:10
cmd 명령어 창에서 conda를 실행할 수 없는 오류 해결

다음 그림처럼 conda를 cond잘못 기입해서 나오는 오류와 동일하게 conda라고 입력했을 때도 나오면 시스템 환경변수에 3가지 anaconda를 설치한 경로를 추가 해주면 된다. 여기서 아나콘다는 c:\anacond3에 설치되었고 3개의 경로는 다음과 같다. C:\anaconda3 C:\anaconda3\Library C:\anaconda3\Scripts
오류해결 2023. 4. 9. 15:55
R 환경에서 생물종 분포모델 SDM에서 .updateGDAL 오류가 날 때

R 프로그램에서 생물종 분포를 실행하는 SDM 패키지를 사용하는데 다음 같은 오류가 발생한 경우 해결 방법을 설명하고 자 한다. # Error in .updateGDAL(object, v, cell, band, setminmax) : # no longer supported # 이 오류를 해결하기 위해서는 다음 사이트에서 rtools42-5355-5357.exe 파일을 다운받아 먼저 설치하고 실행한다. https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/rtools42/rtools.html Rtools42 for Windows A tarball of the compiler toolchain and libraries, excluding Msys2, can be installed..
오류해결 2023. 4. 8. 10:52
경위도 위치 좌표에서 GIS 환경변수 값을 일괄 추출하기

이번 글은 파이썬에서 GIS 경위도 좌표에 해당하는 다양한 환경변수 주제도의 값들을 추출하고 엑셀파일로 저장하는 일련의 과정을 설명한다. 1. 관련 패키지를 불러온다. import os from osgeo import gdal import affine import pandas as pd import numpy as np import glob 2. GIS 경위도 좌표를 불러온다. in_xy = "./data/samples/in_xy.csv" df = pd.read_csv(in_xy, encoding="euc-kr") 3. GIS 위치좌표에 해당하는 환경변수의 값을 일괄로 추출하는 함수를 작성 # asc파일의 특정 위치에서 해당 값 추출하기 # 해발고도와 관련 asc파일에서 특정위치의 해발고도 값을 추출하기..
머신러닝 & 딥러닝 2023. 4. 7. 16:23
python을 이용해서 asc 파일을 tiff 파일로 일괄 변환하기

다음 그림처럼 asc file을 일괄적으로 tif 파일로 변환하는 python coding을 설명하고자 한다. python 버전이 3.8.12인 아나콘다 가상환경 geo38로 코딩을 진행한다. 1. 관련된 파이썬 패키지를 불러온다 import os from osgeo import gdal import pandas as pd import numpy as np import glob 2. 입력폴더와 출력폴더를 선언한다. base_folder = "./data/layers/" output_folder = "./data/tif_outputs/" 3. asc 파일을 tif파일로 변환하는 함수를 작성한다. def ascTotiff(in_asc, out_tif=None): in_asc = in_asc out_tif =..
머신러닝 & 딥러닝 2023. 4. 7. 13:12
쥬피터 노트북 커널 데드(zlibwapi.dll 파일) 발생 시 해결법

쿠다 11.8 버전과 cuDNN 8.3.3 버전을 설치하고(2023.04.06 - [머신러닝 & 딥러닝] - 텐서플로우(Tensorflow) 2.x GPU 설정하는 법(윈도우11 기준, RTX 4070 laptop GPU)) tensorflow 2.10.1버전을 쥬피터 노트북에서 이용할 때 커널 데드( Dead Kernel) 오류가 발생하여 더 이상 작업이 수행되지 않을 때 해결방법은 다음 순서대로 확인하고 처리하면 된다. 1. 쥬피터 노트북을 debug 옵션을 부여해서 실행하기 우선 실행 중에 있는 쥬피터 노트북을 종료하고 다시 구동할 때 다음 구문으로 실행 jupyter notebook --debug 2. 쥬피터 노트북에서 딥러닝 모델 수행 딥러닝 모델이 수행 중에 다음과 같이 zlibwapi.dll..
오류해결 2023. 4. 6. 18:21
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