GIS/래스터 데이터 기반 공간분석

학습목표

래스터 자료 디스플레이 방법 이해
원격탐사 자료 영상 강조 방법, 식생지역 분석 기법 이해
래스터 기반 공간분석 기법 이해
의사결정모델 지원 위한 지형자료 보간법(interpolation) 및 지형분석 기법 이해

과학적 시각화

R, G, B 3개 밴드(layer, channel)을 조합해서 영상 표현.

R, G, B 각각 8비트 $(2^{8}=256{\text{개 }})$ 로 표현. (0에서 255까지)

R = G = B이면 흑백 영상.

대비강조(contrast enhancement)

카메라가 맑은 날씨에는 더 넓은 범위 파장을 기록할 수 있으나, 어두운 날씨에 촬영하면 밝기값들이 몰려있다. 밝기값들을 확장시켜줘야 한다.

필요성(발생 원인)

물질 반사율 차이
감지기 민감도 : 감지기가 반사되는 에너지 전 범위를 기록하지 못하는 경우 발생.

그래서 대비강조를 사용.

최소-최대 대비확장

좁은 범위 히스토그램 상에 가우스 분포 혹은 유사분포하는 영상에 유용함.

기존 값들을 새롭게 정의한 범위로 정규화.

$BV_{output}={\frac {BV_{input}-{\color {red}min_{k}}}{max_{k}-min_{k}}}\times quant_{k}$

BV : Brightness Value. 밝기값. input은 원 자료 밝기값.
k : k번째 밴드의 최소, 최댓값.
quant_k : 최종적으로 늘리고자 하는 값의 범위

밴드비율 사용

환경요인 영향 줄일 수 있음.(태양광, 흐린 날씨)
일반적인 원격탐사 자료 내 단일밴드에서 확인불가한 특수 정보 생성
최적지수나 경험적 방법을 사용.

정규식생지수(NDVI)

Normalized Difference Vegetation Index(영어 위키백과)

가시광선과 근적외선대 두 영상으로부터 차이를 구하여 식생의 반사특성을 강조. 두 영상의 합으로 나누어 정규화한 지수.

$NDVI={\frac {NIR-R}{NIR+R}}$

NIR(영어 위키백과) : 근적외선 채널
R : 적색 채널

범위 : -1 < NDVI < 1

식생이 많으면 가시광선 반사율이 근적외선 영역보다 작아 양수.

암석, 마른 토양 많으면 두 파장대 반사특성이 거의 같아 0에 가까움.

지표 물질 중 구름, 물, 눈처럼 수분 포함 시 가시광선 반사값이 근적외선 반사값보다 커서 음수.

재분류, 디졸브

♣♣별첨한 그림 참고

벡터 자료에서...

속성자료 재부호화(recode)
dissolve, or merge하여 재분류

그러나 래스터 데이터는 그리드, 화소가 기준이라 dissolve 가 아니라

재분류(reclassification) = 재기록(recoding)

입력 레이어 셀 속성값을 특정 규칙을 가지고 바꾸어 새로운 래스터 레이어를 만드는 과정.
래스터 자료 단순화, 정량화(가중치 부여), 토지분석 결과 추출에 사용.

중첩분석

♣♣벡터 데이터에 비해 가지는 장점

overlay analysis.

논리 혹은 산술 연산자 사용.
행렬 개념 활용하여 레이어 간 연산. 새로운 래스터 자료 생성.
가장 많이 쓰이는 래스터 자료 처리 방법.

공간집합

♣♣♣별첨한 그림 참고

spatial aggregation.

큰 래스터 레이어를 작은 레이어로 조합하는 과정.
"지도 제작의 일반화 과정"
위치에 따라 정할 수도 있고, 평균값 방법, 중심값 방법, 중앙값 방법을 쓸 수 있음.

축소하면 공간해상도는 감소. 하지만 영상을 확대하면 축척과 해상도는 변하지 않음. 데이터 개수만 늘리므로.

지도 대수(map algebra) - 그냥 사칙연산 하는 것.

래스터 자료에 들어있는 여러 레이어들의 특성값들에 가중치 곱해서 더함. 의사결정 시 연산 결과가 높은 값으로 결정.

보간법

♣♣♣

벡터데이터를 래스터 변환하여 지도 대수 또는 공간분석하기 위한 대표적인 방법.

불연속적으로 취득한 높이값에 대해 균일한 수치고도모형을 생성하기 위해 규칙적 격자, 규칙에 의해 측정한 높이값 사이 임의 높이값을 수학적으로 추정하는 방법.

수치고도모형(DEM, Digital Elevation Model)

계산법

최근린 내삽법(Minimum Distance Interpolation, Nearest Neighborhood Interpolation)
삼각형법(Triangulation method, TIN)
역거리 가중치법(Inverse Distance Weighting, IDW)
최소곡률법(Minimum Curvature)

보간법 분류

전역적(global) 보간법
지역적(국지적, local) 보간법

전역적 보간법

경향면 분석 : 측정한 자료들을 이용, 지형을 하나의 함수식으로 표현. 점 여러 개 가지고 하나의 평면 구함.(최소제곱법 이용, 하나의 다항식 생성)

문제점♣

실제 지형이 다항식과 맞지 않음. 따라서 지역적 보간법을 씀.

지역적 보간법

표면이 모든 표본 지점 통과하게 함.
보간값은 해당 영역에서만 영향받음.

방법

불규칙 삼각망(TIN) 보간 : 삼각망 이용한 내부지점 보간
최근린 내삽법
역거리 가중치법

아래 두 가지는 다른 분야에서 많이 쓰므로 몰라도 됨.

크리깅 보간법
스플라인 보간법

♣♣♣아래 있는 방법들 숙지

최근린 내삽법

거리가 가까울수록 비슷한 값일 것이다. "공간적 자기 상관성"과 유사.

각 점까지 거리를 재고, 가장 가까운 거리의 값을 사용함.

삼각형법

세 점 이용하여 평면방정식 수립.

$ax+by+c=z$

(x, y) 좌표 세 점이 있을 때, 연립하여 미지수 a, b, c 결정.

단점♣

삼각형 벗어나면 보간법 적용 불가.
최 외곽부 보간 불가.

역거리 가중치법

가중치를 거리의 역수로 하여 보간.

$z_{0}=\sum \gamma z$

$\gamma ={\frac {\frac {1}{d}}{\sum {\frac {1}{d}}}}$

지형분석

DEM, TIN 모델 이용, 지형 특성 분석.

지형 경사도(slope)
경사면 방향(aspect)
시계분석
하계망 분석 : 배수시스템, 유역면적, 분수령 분석.