[구글어스엔진] 03. 센티널 위성영상 자료 불러오기
이번 글은 센티널 위성영상을 검색한 후 구름조건을 고려한 단일시기 위성영상자료를 불러오는 과정을 설명합니다. 1. 우선 대상지역의 shape파일을 불러오는 다음 코드를 입력한 후 화면에 출력한다. var roi = ee.FeatureCollection(" ") Map.addLayer(roi) Map.centerObject(roi, 10) 2. 다음 코드들은 센티널 위성영상을 구름이 1%미만인 검색한다. // 센티널 영상을 검색하겠다고 지정 var st = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED") // 검색 시기와 구름조건을 입력한 이미지를 검색한다. var image = st.filterBounds(roi) .filterDate('2020-01-01','2..
[구글어스엔진]02. GIS shp 파일을 화면에 출력하기
앞에서 설명했던 과정 1 ( 2023.09.26 - [분류 전체보기] - [구글어스엔진] 01. GIS Shp 파일 불러오기 )에서 업로드된 tbs_bnd 파일을 선택하고 화살표 버튼을 클릭한다. 그러면 New Script 창에 변수명과 함께 파일경로와 이름이 나타난 것을 볼 수 있다. 구글어스엔진에서는 shp파일을 table로 주로 칭하는 것 같다. 여기서 변수명 Table은 사용자가 임의대로 수정해서 사용하면 된다. 이 글에서는 roi(region of interest)로 바꾸어 사용할 것이다. 위에서 지정한 변수명 roi를 이용해서 화면에 출력하는 코드를 작성한다. Map.addLayout(roi) Map.centerObject(roi, 10) 코드를 작성한 후 화면 중앙에 보이는 run 버튼을 클..
[구글어스엔진] 01. GIS Shp 파일 불러오기
이번 과정은 구글어스엔진을 이용해서 기존의 생성된 GIS shp 파일을 불러오는 과정을 설명한다. 1. 구글 어스엔진을 실행하기 - 좌측상단부분에 Scripts, Docs, Assets 세 개의 메뉴 중에서 Assets을 선택하고 New 버튼을 클릭한다. - New 버튼을 클릭한 후 Table Upload >> Shape files(.shp, shx, dbf, prk, or .zip) 기능을 선택하고 나온 upload a new shapefile 대화상자에서 Select 버튼을 클릭한다. - Select 버튼을 클릭하고 나온 파일 선택 대화상자에서 shp파일과 관련된 확장자를 가진을 파일 모두를 선택한 후 열기 버튼을 클릭한다. - 최소한 다음 4가지 확장자를 가진 파일은 반드시 선택하여야 한다. .sh..
QGIS에서 폴리곤의 중심좌표 X, Y를 구하기
이번 글은 QGIS 프로그램을 이용해서 폴리곤의 중심좌표를 구하는 과정을 설명한다. 1. 폴리곤 속성테이블을 불러온다. 다음 속성테이블 대화상자에서 필드계산기 아이이콘을 클릭한다. 폴리곤의 중심점의 x 좌표를 생성하기 위해서는 다음 필드계산기 대화상자에서 새로운 필드 생성을 체크하고 산출 필드 이름을 원하는 이름(x_cen)으로 입력한 후 산출 필드 유형은 십진수를 선택하고 표현식에 x($geometry) 를 입력하고 확인 버튼을 클릭한다. 폴리곤의 중심점의 y 좌표를 생성하기 위해서는 다음 필드계산기 대화상자에서 새로운 필드 생성을 체크하고 산출 필드 이름을 원하는 이름(y_cen)으로 입력한 후 산출 필드 유형은 십진수를 선택하고 표현식에 y($geometry) 를 입력하고 확인 버튼을 클릭한다. 폴..
R을 이용해서 래스터 파일의 다중공선성 계산하기(VIF)
이번 글은 래스터파일의 다중공선성을 평가하기 위해서 VIF 계산과정을 설명한다. 1. 관련 라이브러리를 불러온다. 2. 생물기후변수 19개를 raster()함수를 이용해서 래스터 파일 형태로 불러온다. 3. 생물기후변수 19개를 stack()함수를 이용해서 병합한다. 4. 생물기후변수 래스터 파일 19개의 다중공선성을 평가한다. 결과: 5. 생물종 위치에 해당하는 생물기후변수 19개 다중공선성 평가하기 결과: 6. 생물종 위치에 해당하는 생물기후변수 19개 다중공선성 평가 후 확인하기 결과:
MaxEnt 프로그램 기본 setting 값
이번 글은 현재시기 분포와 미래 시기 분포를 동시에 보고자 할 때 MaxEnt 기본 설정값을 보여주고자 한다. 다음은 settings 기본 값을 보여준다. Random seed를 체크하고 검증데이터는 25%로 설정하고 반복횟수는 10번 수행하는데 bootstrap방법을 학습데이터와 검증데이터를 분류하여 모델의 정확도를 평가한다. Randod Seed를 체크하면 매번 다른 학습데이터와 검증데이터가 생성되어 10번의 모델을 학습하고 정확도를 평가할 수 있다. Maxent의 bootstrap 방법은 모델의 불확실성을 평가하고 예측의 신뢰도를 측정하는 방법 중 하나이다. 부트스트래핑은 통계학적 리샘플링 기법 중 하나로, 주어진 데이터셋으로부터 복원 랜덤 샘플을 추출하여 여러 번의 모델 훈련을 수행하고 결과를 평..