[실습-04] python으로 위성사진 불러오기(머신러닝 및 딥러닝 용도의 자료 만들기)
Landsat이나 Sentinel 위성사진 자료를 python 으로 불러오기 위해서는 필요한 패키지를 설치해야 한다. 이 글에서는 가장 편하게 쓸수 있는 rasterio패키지를 설치하고 sentinel 위성사진 자료를 불러오는 코딩을 실습할 것이다. 우선 rasterio 설치는 다음구문으로 설치한다. pip install rasterio 설치가 잘 되었는지 패키지를 불러오고 버전을 확인한다. rasterio버전이 오류없이 확인 되면 설치가 잘 된것이다. import rasterio as rio rio.__version__ 이제 위성사진 자료를 불러오는 과정을 설명한다. 예를 들어 c:\python_work\satellite_data 폴더내 있는 모든 위성사진자료인 tif파일을 불러오기 위해서는 다음 구문..
[실습-01] Landsat 8 이미지 다운로드
이번 글은 범용적이고 무료로 사용이 가능한 Landsat 8 위성 이미지를 다운로드하는 과정을 설명합니다. 일단 위성이미지를 다운로드하려면 USGS 웹사이트(EarthExplorer: https://earthexplorer.usgs.gov/)에서 무료 계정으로 회원가입 한 후 로그인해야 합니다. 아래 그림은 EarthExplorer를 사용하여 다운로드 할 대상 지역의 이미지를 단계별로 다운로드하는 방법을 보여줍니다 처음에는 대화형 지도를 탐색하고 관심 지역을 확대한 다음 지도 사용을 클릭합니다. 그런 다음 구름이 많은 이미지를 피하기 위해 구름 커버가 0%에서 20% 사이인 이미지에 대해 2020년 1월 1일부터 2021년 2월 1일까지 원하는 위성사진이 촬영된관 기간을 선택합니다. 그런 다음 데이터 세..
[실습-02] 주피터 노트북 설치하고 아나콘다 가상환경을 등록하기
아나콘다 프로그램을 이용해서 파이썬 코딩을 보다 쉽게 하기 위해서 주피터 노트북을 설치해서 사용한다. 물론 아나콘다 가상환경마다 주피터 노트북을 설치할 수 있다. 물론 아나콘다 프로그램이 미리 설치되어 있어야 한다. 설치과정은 다음 강좌를 참고하면 된다. 2022.07.16 - [머신러닝 & 딥러닝] - [실습-01] 파이썬을 이용해서 머신러닝과 딥러닝을 시작하기 위한 준비작업 설치 그럼 아나콘다 프롬프트 명령어 창을 다음 그림처럼 실행한 다음 아나콘다 프롬프트 명령어 창에 다음 구문을 실행하여 가상환경 tg38에 접속한다. conda activate tg38 tg38이라는 아나콘다 가상환경에서 파이썬 패키지를 설치하는 명령어로 주피터 노트북을 다음구문으로 설치한다. pip install jupyter ..
04-Maxent 환경변수 만들기 - QGIS 래스터 파일을 asc 포맷으로 내보내기
소개 Maxent 프로그램을 수행하기 위해서 환경변수로 사용되는 DEM, 기후자료, 지형자료 등 래스터(.tif) 데이터를 .asc 파일형식으로 변경해서 사용해야 합니다. 방법 QGIS 프로그램 화면 오른쪽 툴바 >> 래스터 레이어 추가 아이콘을 선택하여 변환하려는 파일을 엽니다. 래스터 >> 변환 >> 변환(포맷 변경)...을 선택하여 래스터 변환기를 엽니다. 입력 레이어를 설정하고 산출 파일 좌표계는 입력레이어와 동일하게 설정합니다. 변환한 산출물에서 파일로 저장을 선택해서 나온 변환(포맷변경) 대화 상자에서 파일 유형을 드롭하고 ASC 파일(*.asc *.ASC)를 선택합니다. .asc 확장자를 포함한 파일 이름과 경로를 설정합니다. 저장 을 눌러 대화 상자를 닫습니다. 실행을 눌러 변환을 수행하고..
03-Maxent 생물종 분포모델 실행하기
생물종 분포모델은 생물종이 기존에 서식하는 지역의 환경특성을 분석하여 아직 조사되지 않거나 알려지지 않은 지역이 과연 그 생물종에게 얼마나 적합한지를 확률로서 알려주는 모델이다. 기존의 로지스틱 회귀식과 달리 Maxent 알고리즘은 생물종이 출현한 지점의 환경특성을 고려하는 모델이다. 그리고 Maxent 프로그램은 사용하기 쉽고 널리 검증된 알고리즘을 적용한다. 이 글에서는 앞서 Maxent 프로그램을 설치(2022.07.16 - [Maxent 분포모델] - 01-Maxent 프로그램 설치하기)하고 예제파일을 다운로드(2022.07.16 - [Maxent 분포모델] - 02-Maxent 프로그램 예제 파일 다운로드) 했다면 예제파일을 이용해서 Maxent 프로그램을 전반적으로 어떻게 실행하는지에 대해서 ..
Keras는 효율적인 수치 라이브러리 TensorFlow 및 Theano를 사용자가 보다 쉽게 사용할 수 있도록 개발된 딥러닝용 Python 라이브러리입니다. Keras를 사용하면 신경망과 딥러닝 모델을 빠르고 간단하게 개발하고 학습할 수 있습니다. 이 글에서는 이진 분류 문제를 해결하기 위해서 단계별로 진행하여 딥렁닝 Keras 라이브러리를 효과적으로 사용하는 방법을 알아봅니다. 이 이진분류 문제인 소나데이터 예제를 완료하면 다음을 알게 됩니다. 학습 데이터를 로드하고 Keras에서 사용할 수 있는 방법. 테이블 형식의 데이터를 이용해서 딥러닝 신경망을 개발하고 학습하는 방법. 미지의 데이터에 대해 Keras에서 신경망 모델의 성능을 평가하는 방법. 신경망을 사용할 때 모델 성능과 정확도를 향상시키기 ..