기본 래스터 스타일링 및 분석(QGIS3)

많은 과학적 관찰과 연구는 래스터 데이터셋을 생산합니다. 래스터는 특정 값을 할당하는 픽셀 그리드입니다. 이러한 값에 대해 수학적인 연산을 함으로써 우리는 흥미로운 분석을 할 수 있습니다. QGIS에는 래스터 계산기를 통해 할 수 있는 몇 가지 기본적인 분석 기능이 내장되어 있습니다. 이 지침에서는 래스터 계산기가 제공하는 스타일링 래스터 및 기능성에 사용할 수 있는 옵션에 대해 살펴보겠습니다.

작업 개요

2000년과 2010년 사이 세계 인구 변화에 대한 지도를 만들기 위해 인구 그리드 데이터를 사용할 것입니다.

다른 스킬

  • 레이어들 간에 스타일을 복사/붙여 넣는 방법

데이터 가져오기

컬럼비아 대학의 GPW(Grided Population of the World) v4 <https://sedac.ciesin.columbia.edu/data/collection/gpw-v4> 데이터셋을 사용할 것입니다. 구체적으로 GeoTiFF 형식 2.5도 속성(Degree Minute resolution)의 2000년과 2010년 사이 지구 전체 인구수 <https://sedac.ciesin.columbia.edu/data/set/gpw-v4-population-count-rev11/data-download>가 필요합니다. 데이터를 다운로드하려면 무료 지구 데이터 계정<https://urs.earthdata.nasa.gov/home>이 필요합니다.

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아래 링크에서 이번예제에 사용되는 샘플파일을 쉽게 내려받을 수 있습니다:

gpw-v4-population-count-rev11_2000_2pt5_min_tif.zip

gpw-v4-population-count-rev11_2010_2pt5_min_tif.zip

데이터 출처 [GPW4]

과정

  1. QGIS를 열고 브라우저 패널에서 다운로드한 파일을 찾으십시오. gpw-v4-population-count-rev11_2000_2pt5_min_tif.zip 파일을 압축해제하십시오. gpw-v4-population-count-rev11_2000_2pt5_min.tif 파일을 캔버스로 끌어다 놓습니다.

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  1. 새 레이어 gpw-v4-population-count-rev11_2000_2pt5_min이 이 레이어 패널에 추가됩니다. 이와 같은 방식으로 gpw-v4-population-count-rev11_2010_2pt5_min_tif.zip 파일을 찾으십시오. 압축해제 후 gpw-v4-population-count-rev11_2010_2pt5_min.tif 파일을 캔버스로 끌어다 놓습니다.

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  1. 이 레이어들을 살펴봅시다. 속성 툴바에서 객체 식별 버튼을 클릭합니다. 도구를 선택한 후 캔버스에서 원하는 지점을 클릭하십시오.

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  1. 해당 픽셀과 관련된 값이 식별 결과 패널에 표시됩니다. 식별 결과 패널에서 모든 레이어 모드로 변경하십시오. 이 모드는 모든 래스터의 픽셀 값을 보여줍니다. 두 레이어의 값을 비교합니다. 래스터의 분해능은 약 5km x 5km이므로 픽셀 값은 픽셀로 대표되는 면적(25평방 킬로미터) 내의 총 인구를 나타냅니다.

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  1. 식별 결과 패널을 닫으십시오. 레이어를 더 시각화해봅시다. 레이어 패널에서 Open the layer Styling panel 버튼을 엽니다.

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  1. 레이어 스타일 작업 패널에서 렌더링 유형을 확장하고 단일밴드 유사색상을 선택합니다.

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  1. This renderer will style the layer using a color ramp. The default color ramp is white-red where the minimum value will be assigned the white color and the maximum value in the layer will be assigned the red color. The intermediate values will be assigned a shade of red linear interpolation. Expand the Min / Max Value Settings and choose Cumulative count cut option. You will see that the map visualization is much better now. The standard data range is set from 2% to 98% of the data values, meaning that the outliers will not be used to set the minimum and maximum values, resulting in a much more representative visualization.

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  1. 레이어 스타일 작업 패널을 닫습니다. 다른 레이어에도 비슷한 스타일링을 적용할 수 있습니다. 그러나 스타일을 한 레이어에서 다른 레이어로 옮기는 더 쉬운 방법이 있습니다. gpw-v4-population-count-rev11_2010_2pt5_min 레이어를 우클릭하고 스타일 ‣ 스타일 복사를 선택합니다.

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  1. 이제 스타일 지정되지 않은 gpw-v4-population-count-rev11_2000_2pt5_min 레이어를 우클릭하고 스타일 ‣ 스타일 붙여넣기를 선택하십시오.

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  1. 동일한 스타일링 매개변수가 다른 레이어에 적용됩니다. 이 기능은 동일한 범주화를 사용하여 다른 레이어를 비교할 때 특히 유용합니다. 상단 레이어의 가시성을 전환하면 모집단의 변화를 시각적으로 볼 수 있습니다.

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  1. 우리의 과제는 인구 변화에 대한 지도를 만드는 것입니다. 두 레이어 간의 차이를 계산하고 각각의 픽셀이 모집단의 변화를 나타내는 또 다른 래스터를 생성해봅시다. 래스터 ‣ 래스터 계산기로 이동합니다.

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  1. Raster Bands 부분에서는 레이어를 두 번 클릭하여 선택할 수 있습니다. 밴드의 이름은 래스터 이름 다음에 @와 밴드 번호가 붙습니다. 래스터들은 각각 1개의 밴드를 가지고 있기 때문에 그 계층 이름에 @1의 이름을 붙이게 됩니다. 래스터 계산기는 래스터 픽셀에 수학 연산을 적용할 수 있습니다. 이번에는 2000년 인구에서 2010년 인구를 빼는 간단한 공식을 입력하고자 합니다. 다음 식을 입력합니다. 그런 다음 산출 레이어 옆의 … 버튼을 클릭하십시오.

"gpw-v4-population-count-rev11_2010_2pt5_min@1" - "gpw-v4-population-count-rev11_2000_2pt5_min@1"
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  1. population_change_2010_2000.tif를 산출 레이어로 입력합니다. 확인을 눌러 계산을 시작하십시오.

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  1. 완료되면 새로운 레이어 population_change_2010_2000이 레이어 패널에 추가됩니다. 인구의 감소/증가 변화가 더 잘 보이도록 스타일링을 바꿉니다. 레이어 패널에서 Open the layer Styling panel 버튼을 클릭하십시오.

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  1. One option is to use the similar styling technique as earlier and choose a diverging color ramp. Click the Color ramp drop-down and select Spectral ramp. Click the drop-down again and choose Invert Color Ramp to assign blues to low values and reds to high values.

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  1. 이것은 좋은 시각화 방법이지만 해석하기 쉽지는 않습니다. “감소”, “유지”, “성장”, “고성장” 등 4가지 분류로 더 나은 지도를 만들어봅시다. 클래스가 있는 표로 스크롤하십시오. ‘Shift’ 키를 누르고 (모든) 행을 선택합니다. ‘선택한 행 제거’ 버튼을 클릭합니다.

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  1. ‘보간’을 “불연속”으로 변경합니다. 이제 색 지도를 수동으로 만들 것입니다. ‘수동으로 값 추가’ 버튼을 클릭합니다. 값을 두 번 클릭하여 “-100”으로 입력하고 “Decline”을 ‘라벨’로 입력합니다. 색상을 두 번 클릭하여 이 범주에는 파란색을 적용합니다. 색상 맵이 작동하여 입력된 값보다 낮은 모든 값에 해당 항목의 색상이 부여될 것입니다. 이제 캔버스는 감소하는 인구 변화를 가진 지역만 보여줄 것입니다.

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  1. Complete the color-map with suitable values. I chose 100, 1000 and 100000 as the upper-bounds for the Neutral, Growth and High Growth categories respectively. Assign colors to each of created categories, for example beige, orange and red.

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  1. 시각화에 만족하면 레이어 스타일 작업 패널을 닫습니다. 이제 인구 변화에 대한 세계 주제 지도가 완성되었습니다.

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