GIS/벡터 데이터 생성, 편집, 검색, 결합

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학습 목표[편집]

  • 디지타이징 등의 벡터데이터 생성 방법

디지털 자료 변환 과정[편집]

  1. 획득
  2. 편집 : 자료 정리, 가공
  3. 형식화, 변환 : 자료를 GIS의 특정 DB 포맷으로 변환.
  4. 연결 : 그래픽 자료를 속성자료에 연결.

디지타이징을 통한 자료 생성[편집]

  • 직접적으로 X, Y, Z좌표 입력. 벡터 구조를 가짐.
  • 작업자 숙련도, S/W가 중요.

과정

  1. 레이어(feature) 및 그래픽 속성 결정
  2. 디지타이저에 기존 지도 부착. 모니터 상에 지도 출력.
  3. 지형지물 좌표 디지타이징. 각 변곡점에서 좌표 독취.
  4. 레이어별 정확하게 입력이 다 되었으면(단일 도엽 정밀도) Edge matching(인접 도면과 접합 작업. 도엽간 정밀도 본다.)
  5. 처리 결과 출력

디지타이징 오류[편집]

♣♣♣4가지 쓰기

별도 저장해둔 그림도 참조

공간자료 수정

  • undershoot : 선이 특정 점까지 도달하지 못한 경우
  • overshoot : 선이 특정 점을 넘어서까지 그려진 경우.
  • double line : 하나의 선을 만드려고 했는데 실수로 두 개의 선을 넣은 경우
  • misplaced polygon and sliver : 없어야 하는 폴리곤이 생긴 경우
  • incorrect polygon : 폴리곤 모양이 잘못 그려진 경우
  • gap : 폴리곤이 폐합되지 않아 구멍난 경우.

속성자료 수정

  • misplaced label : 폴리곤 별 속성자료를 잘못 넣은 경우.

필드 추가[편집]

인구밀도 계산 시 pop/$area 하면 안 된다. $area로 area 필드를 만들어주고 다시 pop_den 필드 만들어서 pop와 area끼리 연산해주어야 결과 나옴.

면적 계산 시 단위때문에 값이 크게 나올 수 있으니 조심.

질의(query)[편집]

DB 내에서 조건에 맞는 자료를 찾는 것

  • 속성 기반 질의
  • 공간 기반 질의 : 서로 다른 레이어 간 공간적 위치관계 통해 자료 찾기.

속성 기반 질의[편집]

예시

  • 서울시 동별 인구 중 인구 5만 명 이상 동 찾기.
  • 양천구, 강서구 중 인구 4만 명 이상 동 찾기.

조건식으로 검색할 때 w:SQL을 사용한다.

"POP2008" > 40000 and "SGG_NM" in('양천구', '강서구')
"NAME" LIKE '%당구%'
연산자 설명
= 같음
<> 또는 != 같지 않음
> 보다 큼
< 보다 작음
>= 보다 크거나 같음
<= 보다 작거나 같음
BETWEEN 일정 범위 사이
LIKE 패턴 검색
IN 컬럼의 여러 가능한 값들을 지정

공간 기반 질의[편집]

예시

  • 한강 지나는 서울시 동 찾기 : 메뉴의 벡터 - 조사도구 - 위치로 선택에서 교차 사용.
TopologicSpatialRelarions2.png

QGIS 매뉴얼 참고!

벡터데이터 결합[편집]

속성에 의한 결합[편집]

  • 일반 DB 내에서 서로 다른 테이블을 하나의 테이블로 통합하는 것.
  • 2개 테이블에 있는 공통 필드(키)를 조합하여 생성.
  • 키값 정확히 일치하는지 꼭 확인해야 함!!
  • 조인 필드 : 시트 형태 자료에서 키로 사용할 필드
  • 대상 필드 : 키로 사용하는 조인 필드에 대한 벡터 자료의 필드

공간에 의한 결합[편집]

  • 두 레이어의 공간객체 간 위치관계 기반으로 새로운 속성값 생성.
  • 예 : 서울시 구 경계 레이어, 서울시 도서관 레이어 이용, 서울시 구별 도서관 수를 속성값으로 생성.

결합 후 내보내기로 저장해주어야 나중에 다시 열었을 때 join했던 필드들이 다시 나온다. 그냥 join하면 임시 메모리에 저장돼서 그렇다.