🏞️ GIS & RS415

• [공간 자료] 서울 대규모 점포 주소 리스트 https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-16096/S/1/datasetView.do 열린데이터광장 메인 데이터분류,데이터검색,데이터활용 data.seoul.go.kr 에서 구득한 데이터 중 '영업 중'인 데이터만 발췌한 결과입니다. 원본은 중부원점TM(EPSG:2097) 좌표계를 사용하였습니다. 주소 점포명 구분없음 서울특별시 마포구 양화로 188 (동교동) AK PLAZA 홍대 쇼핑센터 서울특별시 중구 마장로 22 (신당동, DDP FASHION MALL) DDP FASHION MALL 그 밖의 대규모점포 서울특별시 성동구 왕십리광장로 17, 왕십리민자역사 (행당동) ENTER-6 그 밖의 대규모점포 서울특별시 강남구 강남대로128길 128-20, 1층 101,104,106호.. 🏞️ GIS & RS/💽 공간 데이터 저장소 2023. 12. 17.

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  [공간 자료] 서울 다이소 주소, 경위도 좌표 위치정보, SHP 파일 공유 서울에 위치한 다이소 주소, 경위도 좌표와 SHP파일입니다. 다이소 점포명 주소 X Y 다이소 강남구청역점 서울특별시 강남구 학동로 402(삼성동) 127.0418 37.517 다이소 강남대로점 서울특별시 서초구 강남대로 405 통영빌딩 127.0267 37.49878 다이소 강남역2호점 서울특별시 강남구 테헤란로 109 지하 1층 127.029 37.49877 다이소 거여점 서울특별시 송파구 오금로 508(거여동) 127.1451 37.49287 다이소 경기마트길음점 서울특별시 성북구 길음로9길 50(길음동) 127.0205 37.60312 다이소 교대역점 서울특별시 서초구 서초구 서초대로 325 삼풍프라자 지하1층 127.0171 37.49497 다이소 구의역점 서울특별시 광진구 아차산로 378(자양.. 🏞️ GIS & RS/💽 공간 데이터 저장소 2023. 12. 17.

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  [QGIS] csv 파일 속 경위도 좌표를 point로 올려서 shp 파일 만들기 :: 구분자로 분리된 텍스트 활용 문제상황 X, Y 경위도 좌표가 있는 CSV를 이용해 QGIS에서 포인트 shp 파일을 만들고 싶다. 해결 방법 쉼표 버튼 클릭 ...을 눌러 원하는 CSV 파일 선택 후 아래의 추가 클릭. 그런 후 닫기 만약 표의 열 이름이 X/Y가 아니라 경도 위도라면 X에는 경도 (127~)를, Y에는 위도 (37~)를 선택한다. 배경지도를 깔면 이렇게 된다. 배경지도 까는 방법은 아래 링크 참고 🏞️ GIS & RS/📍 ArcGIS･QGIS 2023. 12. 17.

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  [QGIS] 배경으로 네이버/카카오지도 깔기 :: 플러그인 활용 문제상황 배경 지도가 없어, 지리사상들(point feature)이 각각 무엇을 가리키는지 알 수가 없다. 해결방법 플러그인 > 플러그인 관리 및 설치 클릭 검색 창에 TMS for Korea 검색하여 아래의 플러그인을 설치한다. 웹 > TMS for Korea > 원하는 지도 선택 kakao hybrid 배경지도를 깐 모습 🏞️ GIS & RS/📍 ArcGIS･QGIS 2023. 12. 17.

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  [공간 자료] 서울시 행정동 경위도 좌표 각 행정동(폴리곤)의 중심점(centroid)의 경위도 좌표 자료입니다. Did ADM_DR_CD ADM_DR_NM D_x D_y 1 1101053 사직동 126.9704 37.57389 2 1101054 삼청동 126.9812 37.58837 3 1101055 부암동 126.9635 37.59696 4 1101056 평창동 126.9681 37.61569 5 1101057 무악동 126.9586 37.57711 6 1101058 교남동 126.9641 37.57107 7 1101060 가회동 126.9865 37.58251 8 1101061 종로1·2·3·4가동 126.9899 37.57519 9 1101063 종로5·6가동 127.0044 37.57286 10 1101064 이화동 127.003 37.. 🏞️ GIS & RS/💽 공간 데이터 저장소 2023. 12. 15.

• [RS] 정규시가지화지수 :: NDBI NDBI (Normalized Difference Built-up Index)는 도시 및 건축 지역(일명 '시가화 지역')의 탐지와 모니터링을 위해 사용되는 원격 감지 지수입니다. 이 지수는 주로 인공 위성 데이터를 이용하여 도시화 영역과 비도시화 영역을 구분하는 데 사용됩니다. NDBI는 건축된 영역(건물, 도로 등)의 반사율과 자연 영역(식생, 물 등)의 반사율 차이를 이용하여 계산됩니다. NDBI에 대해 더 자세히 설명하겠습니다. NDBI의 정의 및 계산: NDBI는 다음과 같은 공식으로 계산됩니다: [ \text{NDBI} = \frac{(SWIR - NIR)}{(SWIR + NIR)} ] 여기서, SWIR은 단파장 적외선(SWIR: Short-Wave Infrared) 반사율을, .. 🏞️ GIS & RS/🛰️ RS (원격탐사) 2023. 12. 8.

• [RS] SAVI :: 토양보정 식생지수 SAVI (Soil-Adjusted Vegetation Index)는 식생을 모니터링하고 평가하는 데 사용되는 원격 감지 지수 중 하나입니다. 이 지수는 특히 토양의 밝기가 식생 지수에 미치는 영향을 줄이기 위해 개발되었습니다. SAVI는 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)와 유사하지만, 토양 반사율의 영향을 조정하는 추가 요소가 포함되어 있습니다. SAVI에 대해 좀 더 자세히 설명하겠습니다. SAVI의 정의 및 계산: SAVI는 다음과 같은 공식으로 계산됩니다: [ \text{SAVI} = \frac{(NIR - Red)}{(NIR + Red + L)} \times (1 + L) ] 여기서, NIR은 근적외선 반사율, Red는 빨간색 스펙트럼의 반사율을 .. 🏞️ GIS & RS/🛰️ RS (원격탐사) 2023. 12. 8.

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  [공간 자료] 재해위험지구 / 자연재해위험 개선지구지정현황(시도) https://www.safekorea.go.kr/idsiSFK/neo/sfk/cs/sfc/fcl/riskUserList.html?menuSeq=314 국민재난안전포털 www.safekorea.go.kr https://kosis.kr/statHtml/statHtml.do?orgId=101&tblId=DT_1YL20361&conn_path=I2 🏞️ GIS & RS/💽 공간 데이터 저장소 2023. 12. 8.

• [Arcmap] cannot process feature with OID -1 오류 ArcMap에서 "cannot process feature with OID -1"라는 오류는 일반적으로 객체 식별자(Object Identifier, OID)가 잘못 지정되었거나 데이터에 문제가 있을 때 발생합니다. 이 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 방법을 시도해 볼 수 있습니다: 데이터 소스 확인: 데이터가 올바르게 로드되었는지 확인하세요. 데이터 소스가 손상되었거나 잘못된 형식의 파일일 수 있습니다. 데이터 소스 재설정: 데이터를 새로운 위치에 복사하거나 다시 로드하여 문제가 해결되는지 확인합니다. 편집 세션 확인: 편집 세션 중에 이 오류가 발생했다면, 편집을 취소하고 다시 시작해 보세요. 오류 로그 분석: ArcMap의 오류 로그를 확인하여 구체적인 문제점을 찾아보세요. 프로젝트 파일 재생성:.. 🏞️ GIS & RS/📍 ArcGIS･QGIS 2023. 12. 1.

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  [Arcmap 10.8] 동 정보만 있는 shp 파일에 구 정보 추가하기 :: Spatial Join 문제 상황 동 이름은 있는데 구 정보가 없는 상황이다 해결 방안 Target Features에는 동 정보만 있는 shp를, Join Features에는 구 경계 shp를, Output Features에는 join된 파일을 저장할 경로를 입력한다. 이와 같이 구 정보가 추가되었다. 🏞️ GIS & RS/📍 ArcGIS･QGIS 2023. 11. 24.

• [Arcmap 10.8] 아크맵 Near 도구 쓰는 방법 ArcMap에서 'Near' 도구는 특정 피처 또는 피처 세트와 가장 가까운 다른 피처를 찾는 데 사용됩니다. 이 도구의 주요 파라미터는 다음과 같습니다: Input Features (입력 피처): 이 파라미터는 분석 대상이 되는 피처 세트입니다. 'Near' 도구는 이 입력 피처 세트에서 각 피처를 개별적으로 분석하여 가장 가까운 다른 피처를 찾습니다. Near Features (가까운 피처): 이 파라미터는 가까운 피처를 찾을 대상 피처 세트를 지정합니다. 'Input Features'에 있는 각 피처에 대해, 이 'Near Features' 세트 내에서 가장 가까운 피처가 찾아집니다. Search Radius (검색 반경): 이 선택적 파라미터를 통해 검색을 수행할 최대 거리를 지정할 수 있습니다... 🏞️ GIS & RS/📍 ArcGIS･QGIS 2023. 11. 18.

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  [일본 통계] 일본 행정경계 shp/공간통계 GIS 데이터 다운 :: e-Stat https://www.e-stat.go.jp/ 統計地理情報システム | 政府統計の総合窓口 ・ 各種統計データを地図上に表示し、視覚的に統計を把握できる地理情報システムとして「地図で見る統計（jSTAT MAP）」 www.e-stat.go.jp 지도로 보는 통계 (jSTAT MAP) 로그인하면 볼 수 있음 통계 데이터 다운로드 정의서는 아래와 같다. 필자는 도쿄도의 shp 파일을 받았다. 자신이 원하는 좌표계를 선택할 것. (경위도 좌표계 / 평면직각 좌표계) 도쿄도 전역 경계 데이터 다운로드 메쉬 단위로 제공 중 일본의 원하는 지역(도도부현 기준)의 shp 파일을 받을 수도 있다. 도쿄 도의 메쉬 데이터 다운 궁금해져서 시마네현 다운 받았는데, 독도까지 포함하고 있다!!!! 🏞️ GIS & RS/💽 공간 데이터 저장소 2023. 11. 17.