AI 모델을 사용한 도시 홍수 취약성 지도 제작(5)
지난 글에서는 CNN(Convolutional Neural Networks)(이미지 기반 모델)을 사용하여 도시 홍수 취약성을 매핑하기 위한 데이터 세트를 준비했습니다. 이 문서에서는 이미지를 읽고 CNN 모델을 훈련하고 이를 사용하여 도시의 홍수 취약성을 매핑하는 방법을 보여줍니다. 이 일련의 글들은 Geomatics, Natural Hazards and Risk에 게시된 " Towards urban flood susceptibility mapping using data-driven models in Berlin, Germany " 논문을 파이썬 코드로 요약하고 설명합니다 . 지난 기사에서 두 개의 폴더(Flooded 및 NotFlooded)를 준비했습니다. 각 폴더에는 플러드 인벤토리의 각 위치에서 ..
쥬피터 노트북 폰트 종류와 크기 변경
1. 쥬피터 노트북 글꼴과 크기를 D2Coding으로 변경하는 방법 1) D2Coding 글꼴을 다운받고 설치하기 - d2codingfont/D2Coding-Ver1.3.2-20180524.zip at master · naver/d2codingfont (github.com) GitHub - naver/d2codingfont: D2 Coding 글꼴 D2 Coding 글꼴. Contribute to naver/d2codingfont development by creating an account on GitHub. github.com 위의 사이트에 접속해서 최신 버전인 D2Coding-Ver1.3.2-20180524.zip 를 다운받은 후 압축을 푼 다음 원하는 글꼴을 선택하여 더블클릭하여 설치하면 된다. ..
AI 모델을 사용한 도시 홍수 취약성 지도 제작(4)
이 기사에서는 컨볼루션 신경망(CNN)을 사용하여 도시 홍수 취약성 매핑을 매핑하기 위한 데이터를 준비합니다. 모델을 개발하고 훈련된 모델을 사용하여 도시 홍수 취약성을 매핑하는 방법을 보여줍니다. 이 일련의 기사는 "베를린에서 데이터 기반 모델을 사용한 도시 홍수 감수성 매핑을 향하여" 논문을 (파이썬 코드로) 요약하고 설명합니다. 컨볼루션 신경망 모델을 수행하려고 할 때 직면하는 첫 번째 문제는 자신의 데이터 세트를 준비하는 방법입니다. 모든 온라인 소스/과정은 표준 데이터 세트를 사용하므로 자신의 데이터 세트를 준비하는 방법을 모르거나 배우지 않는다. 이전 글에서 Random Forest 및 Support Vector Machine과 같은 포인트 기반 모델에 대한 데이터 세트를 준비하는 방법을 보여..
AI 모델을 사용한 도시 홍수 취약성 지도 제작(3)
지난 글에서는( 2023.02.12 - [Remote Sensing] - AI 모델을 사용한 도시 홍수 취약성 지도 제작(2) ) RF(Random Forest), SVM(Support Vector Machine) 및 ANN(Artificial Neural Network)과 같은 포인트 기반 모델을 사용하여 도시 홍수 취약성을 매핑하기 위한 데이터 세트를 준비했습니다. 이 문서에서는 모델을 개발하고 훈련된 모델을 사용하여 도시 홍수 취약성을 매핑하는 방법을 보여줍니다. 이 일련의 기사는 Geomatics, Natural Hazards and Risk에 게시된 " Towards urban flood susceptibility mapping using data-driven models in Berlin, G..
1. 위성사진을 이용하여 토지이용 변화를 정량화 위성사진을 이용하여 토지이용 변화를 정량화하는 방법은 다양합니다. 이 중에서 가장 일반적인 방법 중 하나는 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)를 계산하는 것입니다. NDVI는 녹색 식물 지수로서, 식물 생장의 정도와 토양 수분 함량 등을 나타내는 지수입니다. NDVI를 계산하여 지난 몇 년 동안 토지 이용이 변화한 정도를 측정할 수 있습니다. 아래는 파이썬으로 NDVI를 계산하여 토지이용 변화를 정량화하는 예시 코드입니다. 이 코드에서는 Landsat 8 위성에서 제공하는 지상 반사율 데이터를 사용합니다. import rasterio import numpy as np # 파일 경로 설정 before_image_..
python gdal 패키지를 이용하여 asc 파일을 tif파일로 저장
1. GIS 파일형태 중 하나인 asc 파일을 tif 파일 형태로 저장 - 이를 위해서는 관련된 gdal 패키지를 불러온다. - 다음으로 입력파일과 출력파일 이름을 이용해서 ascTotiff()함수를 실행하면 된다. - 여기서 입력파일은 alt_110_skorea.asc이고 출력되는 파일이름은 alt_110_skorea.tif 이다. # 패키지 불러오기 from osgeo import gdal # asc 파일을 geoTiff 파일로 저장하기 def ascTotiff(in_asc, out_tif=None): in_asc = in_asc out_tif = out_tif print(in_asc) os.makedirs(output_folder, exist_ok=True) if out_tif is None: ou..