레스터 데이터¶

개관¶

이전 단원들에서는 벡터 데이터에 대하여 심도있게 보았습니다. 벡터가 실세계를 기하학적 형태(포인트, 폴리곤, 폴리라인) 등으로 나타내는 반해 레스터는 접근방법에서부터 다릅니다. 레스터 자료들은 격자형의 픽셀(Cell이라고 불리우기도 합니다.)형태로 구성되며 , 한 지역을 차지하는 셀(그림1 참조)은 조건에 따라 다른 값을 갖습니다. 이번 단원에서는 좀더 깊숙히 레스터 데이터 데이터에서 익히고, 레스터 데이터를 언제쓰면 유용하며 어떤 상황에서 벡터 데이터 보다 직관적으로 데이터를 이해할 수 있는지에 대하여 보겠습니다.

Figure Raster 1:

레스터 데이터 셋은 열(가로를 가로지르는)과 행(세로로 가로지르는) 로 이루어진 격자(셀로 알려진)로 구성 됩니다. 각각의 개별 격자들은 지리적인 영역을 나타내며 , 이들 개별적인 격자들은 각각 지리적 특성을 갖는 값을 나타냅니다.

레스터 데이터의 상세한정보¶

레스터 데이터는 연속성 있는 지리 적인 현상이나 벡터데이터로 쉽게 나눌 수 없는 정보를 디스플레이 하고자 할 때 GIS 시스템에 의해 이용 됩니다. 이전에 여러분들에게 경관에 대한 이미지를 사례로 보여준것을 기억을 하실것입니다. 이경관을 잘표현하기위해 수목 들, 도로들, 건물들을 포인트, 폴리라인 , 폴리곤으로 표현하였습니다. 그러나 어떠한 공간 객체들은 벡터로 표현하기 어려웠습니다. 가령 예를들면 초지같은 경우 많은 등고선 과 초지가 덮고 있는 밀도를 보여주어야 합니다. 이것은 물론 개별적인 폴리곤 객체로 초지가 덮고 있는 지역을 표현 하면 손쉽게 햐결 될 수 있는 문제지만 그러나 단일 폴리곤 같이 간편화 시킨다면 초지가 담아야 할 많은 정보들이 손실 될 것입니다. 왜냐하면 벡터들은 각각의 속성정보들을 가지고 있으며 전체적인 하나의 객체로 구성하면 전체적인 데이터의 동질성(데이터들을 개별적인 분류 방법에 의해 분류하거나 집단화) 잘표현할 수 없기 때문입니다. 그렇다면 여러분들은 이 문제를 해결하기 위하여 초지의 폴리곤과 등고선을 작은 단위 쪼개서 데이터를 구축 하는 것을 고려 하실 수 있을 것입니다.그러나 이접근법의 문제점은 양질의 벡터 데이터를 만들기 위하여 많은 작업양을 소화해야 한다는 점입니다.

Figure Landscape 1:

경관 의 어떤 개별객체들은 포인트, 폴리라인, 폴리곤(예 나무, 도로, 가옥) 들로 쉽게 표현이 가능 합니다. 그러나 다른 사례에서는 굉장히 어렵습니다. 가령 예를 들면 초지를 여러분은 어떻게 나타낼 것입니까? 폴리곤들로? 여러분들 눈에도 보이는 초지의 다양 하게 구분되어 보아는 등고선들을 어떻게 처리 하실것인지요? 여러분들이 만약 넓은 지역에서 연속적으로 변화 되는 데이터 값을 표현하기 위해 레스터 데이터는 좋은 선택입니다.

레스터 데이터 사용함은 이러한 문제점들의 해결책이 될 수있습니다. 많은 사람들이 레스터 정보를 사용할 떄 벡터정보의 많은 정보를 활용하기 위해 벡터레이어를 배경 데이터로 이용합니다. 사람의 눈은 이미지 해석과 이미지 뒤의 배경으로 쓰여진 벡터정보를 잘감지 할 수 있습니다.레스터 데이터는 단순히 지구표면을 묘사하는 고품질의 이미지 (위성영상 이미지 와 항공사진) 일뿐 아니라 보다많은 간접적인 정보들을 제공 할 수 있습니다. 예를 들어 레스터 정보들은 특정 지역의 강우경향이나 화재위험을 나타내는 데에 응용할 수 있습니다, 이러한 응용예는 레스터의 개별 격자 값이 다른 값으로 표현 되는 것으로 나타나는 데에서 착안 할 수 있습니다. 예를들어 화재 위험성은 나타내는 척도는 1부터 10까지로 구분 됩니다.

이예는 항공영상 에서 취득 된 이미지와 연산을 통하여 생성된 레스터 타입의 데이터와의 차이점을 보여주는 예입니다.

Figure Raster Types 1:

레스터 이미지 중 트루 칼라 레스터 이미지(왼쪽)들은 벡터 정보에서 얻어내기 힘든 상세한 정보를 많이 제공하기에 유용하다. 레스터 데이터는 오르쪽 사진의 4월 남아공 의 최저 평균기온 계산 한 것 처럼 비 항공영상 데이터로도 존재 할 수 있다.

지오레퍼런싱¶

지오레퍼런스 작업은 생성된 이미지와 레스터 데이터의 지구표면상에 위치를 정의하는 과정입니다. 위치 정보는 항공사진 의 디지털 데이터로 저장되어 있습니다. gis 응용시스템에서 이미지를 열 때, 맵상의 정확한 위치에 이미지를 도시하기 위해 이작업을 수행합니다. 이미지의 좌상단 좌표 에 해당하는 X,Y 방향으로 개별 픽셀값에 좌표정보를 부여하고 이미지를 회전 시킵니다(적정한 각도로). 이들 정보를 통하여 GIS 응용시스템에서 이미지를 정확한 위치로 도시할 수 있습니다. 레스터 정보의 지오레퍼런싱 관련 정보는 경량의 테스트 파일로 제공 합니다.

레스터 데이터 소스들¶

Raster data can be obtained in a number of ways. Two of the most common ways are aerial photography and satellite imagery. In aerial photography, an aeroplane flies over an area with a camera mounted underneath it. The photographs are then imported into a computer and georeferenced. Satellite imagery is created when satellites orbiting the earth point special digital cameras towards the earth and then take an image of the area on earth they are passing over. Once the image has been taken it is sent back to earth using radio signals to special receiving stations such as the one shown in figure_csir_station. The process of capturing raster data from an aeroplane or satellite is called remote sensing.

Figure CSIR Station 1:

CSIR 위성 응용 센터는 Hartebeeshoek 근처 near Johannesburg 에 있습니다. 이센터는 특수 한 안테나를 통하여 이지역 영공을 지나가는 위성들을 전파를 통하여 이미지를 다운받고 궤적을 추적한다.

이와는 다른 방법으로 레스터자료를 전산화 할 수도 있다. 가령예를 들면 보험회사에서 범죄발생율 리포트들과 신시가지 와의 연관성을 분석하고자 할 떄 개별지역의 범죄발생율에 관한 레스터 지도를 생성할수 있습니다. 기후학자(주로 기상패턴을 연구하는 연구원 )로 부터 취득된 정보를 통하여 평균기온, 강우 바람의 방향을 레스터 지도로 생성 할 수 있습니다.( 참조 figure_csir_station). 이러한 레스터 분석에는 보간 기법이라는 분석방법이 주로 많이 이용됩니다.(우리가 기술한 공간 분석편을 참조하시기 바랍니다.)

Sometimes raster data are created from vector data because the data owners want to share the data in an easy to use format. For example, a company with road, rail, cadastral and other vector datasets may choose to generate a raster version of these datasets so that employees can view these datasets in a web browser. This is normally only useful if the attributes, that users need to be aware of, can be represented on the map with labels or symbology. If the user needs to look at the attribute table for the data, providing it in raster format could be a bad choice because raster layers do not usually have any attribute data associated with them.

공간해상도¶

gis에 쓰이는 모든 레스터 레이어의 픽셀 (격자들)크기는 공간해상도에 따라 결정이 됩니다. 이것은 소푹척 이미지를 (그림 참조 소축척 이미지) 보거나 대축척 이미지 (그림참조 대축척 이미지) 를 확대할 때 명백하게 나타납니다.

Figure Raster Scale 1:

위성영상 이미지는 소축척일 때 잘 보입니다.

Figure Raster Scale 2:

그러나 대축척 이미지를 볼 때는 이미지 대신에 이미지를 구성한 개별격자를 볼 수 있습니다,

공간해상력은 여러가지 요인에 의해 결정 됩니다. 원격탐사 데이터의 공간해상도는 이미지를 취득하는 센서의 특성에 의해 결정 되닙다. 가령예를들면 spot 위성영상은 10*10 m 급의 해상도를 가집니다. 다른영상의 경우 모딕스 이미지는 500m*500m 격자이미지로 구송한다, 항공사진의 경우 일반적이자는 않으나 50cm*50cm 대체로 해상도를 가집니다. 특정지역을 적은 피셀사이즈로 나타낼 수 있다면 그것은 고해상도 이미지 이며 고해상도 이미지는 보다 상세하게 대상체를 묘사할 수 있습니다, 이와는 반대로 픽셀사이즈가 대축척지역을 나타낸다면 저해상도 이미지로 불리우며 상세한 이미지로 보이는 것이 적습니다.

레스터 데이터는 공간 분석에의해 생성되기도 하며(우리가 앞서 업급했던 강우지도가 좋은 예입니다.) , 래스터를 생성하는 데 활용되는 일반적인 공간 해상도를 결정할 시에 공간밀도에 좌우 됩니다 예를들어 강우지도를 고해상도 이미지로 생성 하고자 할 때 당신은 개별적으로 가장 기까운 점을 찿아 서 보간 작업을 한다,

고해상도 이미지가 차지 하는 저장 공간으은요구사항은 주요한 내용중의 하나입니다,평균 강수량을 수치데이터화 된 3*3 픽셀로 표현하는 것을 가정해봅시다, 모든 정보는 레스터 데이터안에 포함 되어 있을경우에 당신은 컴퓨터 메모리에 9개의 숫자가 저장 돌 수 있어야 할 것 입니다, 지금 당장 남아프리카 전역을 1KM*1KM 픽셀로 표현하는 것을 상상해봅시다, 남아프리카 둘레는 1,219,090 km 나 됩니다. 당신의 컴퓨터가 이것을 모두 저장해야 한 다면 수백만객의 숫자가 하드디스크에 저장 될 수 있는 저장공간이 필요하다는 의미 입니다. 이것은 픽셀 사이즈가 적을 수록 더욱 더 많은 저장공간이 필요합니다,

가끔은 여러분이 대면적 지역을 작업하거나 특정지역을 상세하게 볼 필요가 없는경우에는 저해상도 이미지를 활용하는 것이 유용 합니다. 기상보고서의 구름지도들을 본다고 한다면 전체지역을 가로지르고 있는 구름을 보는 것이 유용할 수 있습니다, 특정한 구름 조각을 고해상도로 확대한다해도 여려분은 일기예보에 대하여 많은 정보를 이야기 할 수 없기 때문에 이러한 경우에는 고해상도 이미지 보다는 저해상도 이미지가 더욱 유용할 수 있습니다.

이와는 반대로 작은 지역에 관심이 있다면 반면에, 낮은 해상도의 래스터 데이터를 사용하는 것은 문제가 될 수 있습니다. 왜냐하면 저해상도 이미지는 이미지에서 개별 적인 지형지물을 판독해내가 어렵기 때문 입니다.

공간해상도¶

만일 여러분이 디지털 카메라 혹은 핸드폰을 통하여 칼라 사진을 찍으면 카메라는 전기적인 센서로 부터 RGB 삼원색에서 나타내는 광선을 감지합니다, 사진이 스크린에 나타나거나 혹은 출력 할 때 삼원색 (RGB) 정보가 결합되어 보여줌으로써 여러분의 눈이 이미지를 해석할 수 있습니다. 이미지 정보가 디지털 정보형태로 존재할 경우 RGB 정보는 분리된 색상정보로 밴드라는 형태의 정보로 저장 되어 있습니다.

우리의 눈이 단지 RGB 파장들만 인식할 수 있는 데에 반해 디지털 카메라의 경우우리의 눈이 인식할 수 없는 파장을 인식 할 수 있습니다. 물론 대부분의 사람들이 단지 강아지 사진을 보거나 여러분이 각자 가지고 있는 이미지를 볼때 카메라에 기록 되어 있는 비가사영역 정보를 인지 할 수는 없습니다. 비가시영역의 스펙트럼정보를 담고 있는 레스터 이미지는 다중분광이미지를 종종 참조 하기도 합니다. 비가시영역의 스펙트럼정보를 GIS 데이터 형태로 저장하는 것은 매우 유용 할 수 있습니다. 예를들면 적외선 정보를 통하여 수중공간을 인지할 수 가 있습니다.

다중분광 이미지를 가지고 있는 이미지를 포함하고 있는 GIS 정보로써 매우 유용하기 때문에 멀티 밴드 이미지로 레스터 데이터로 종종 제공하기도 합니더, 개별 밴드 이미지는 레이어로 분리 된 것처럼 보이기도 합니다.GIS는 세개의 밴드정보로 구성되며 그것은 사람의 눈으로 인식 될 수 있는 RGB 밴드로 구성 됩니다, 레스토 이미지 밴드 수는 분광 해상력이라는 이름으로 불리우기도 합니다.

만일 단 한개의 밴드로 이미지가 구성되었다면 종종 흑백이미지로 불리우기도 합니다, 흑백 사진 이미지들을 가지고 있다면 여러분은 보다 명확하게 색대비의 차이 값을 명백하게 보이게 할 것입니다. 대비색을 가진 이미지를 종종 **pseudocolour image라고 명명하기도 합니다,

레스테에서 벡터변환¶

우리가 벡터이미지를 논 할 때 우라는 자주 레스터 데이터를 배경레이어를 이용한다고 설명하였으며 벡터를 디지타이징 하기 위한 기준 데이터로 이용하기도 한다.

다른 접근 방법으로 컴퓨터 프로그램들을 통하여 자동으로 이미지에서 벡터 를 추출하기도 한다 . 도로같은 지형지물은 색의 급격한 변화지역이 존재한다, 컴퓨터프로그램에서는 이러한 변화를 감지하여 감지된 정보를 벡터로 생성한다, 이러한 기능은 매우 특수한 GIS 소프트웨어 기능(확장된 기능)이라 할 수 있다.

벡터에서 레스터로 변환¶

어떤 상황에서는 벡터를 레스터로 변환하는 것이 유용할 수 있습니다. 이기능을 사용하는 경우 속성(원본 벡터 데이터에 결합된 속성 정보) 가 변환과정에서 소실되는 부작용도 분명 존재 합니다, 그럼에도 벡터를 레스터데이터 포맷으로 변환하는 것은 다른 GIS 소프트웨어가 없는 비 GIS 사용자들에게 데이터를 제공할 때 매우 유용 할 수 있으며,데이터를 쉽게 열어볼 수 있다는 장점이 있습니다.

레스터 분석¶

대단히 많은 분석툴은 벡터 데이터를 사용하지 않고 레스터 데이터를 사용합니다.예를 들면 레스터정보들은 지표면 의 수위 유동방향을 분석할 때 이용이 가능합니다. 이정보들은 지표면 분석을 토대로 집수구역 및 유역망을 연산하는 데에 쓰일 수 있습니다.

레스터 데이터는 종종 농업과 산림분야의 순확량을 산정하는 데에도 쓰인다. 예를들어농장지역의 위성영상 이미지를 통하여 생장량을 인지하거나 경작지의 비료 시비의 효과를 정보를 얻을 수 있습니다. 임업인의 경우 레스터 정보를 이용하여 벌채지역의 임목 재적을 평가할 수 도 있습니다,

레스터 데이터는 재난 관리에 있어서도 매우 중요하다. 수치표고모형(해수면를 기준으로 지상높이를 픽셀값으로 가지고 있는 레스터 자료)분석을 이용하여 지역의 완만도를 나타낼 수 있다. 이것을 토대로 재난 관리에 중요한 대피지역과 구조지역을 분석할 수 있다.

공통적인 문제들¶

우리가 이미 언급했듯이 고해상도 레스터 데이터는 컴퓨터 내의 대용량 저장소가 필요로 합니다.

우리는 무엇을 익혔습니까?¶

자 우리는 작업지 포함된 작업을 마무리 짓으십다.

• 레스터 데이터는 규칙척인 픽셀 크기를 가진 격자형 데이터 입니다.

• 레스터 데이터는 연속성 있는 정보로써 가시성이 좋습니다.

• 공간 해상도는 레스터 의 픽셀사이즈로 결정 됩니다.

• 레스터 이미지들은 한개이상의 밴드로 구성 되며, 동일한 공간지역을 포함 하지만 서로 다른 정보를 포함 하고있습니다.

• 레스터 데이터는 각가디른 분광득성을 가진 밴드로 구성 되며 , 이것들은다중분광이미지로 불리웁니다.

• 다중분광이미지는 우리가 시각적으로 인식할 수있는 RGB 삼원색으로 되어 있습니다.

• 하나의 밴드만을 가지 이미지는 회색영상 이미지, 전정영상이라고 정의 됩니다.

• 하나의 밴드를 가지는 회색영상 이미지들은 GIS 기능을 이용하여 전정색으로 보여지게 됩니다,

• 레스터 이미지들은 저장공간을 많이 차지 합니다.

도전해 보십다¶

여기에 학생들과 함께 당신을위한 시도 할만한 몇 가지 아이디어가 있습니다 :

• 여러분의 학생들과 여러분은 벡터 와 레스터가 어떤 상황에서 이용해야하는지에 대하여 토의 해보십시오.

• 여러분의 학생들에게 격자선을 그어 A4 용지에 당신의 학교에 레스터 맵을 생성 하라는 실습을 진행합니다. 여러분의 학교 항공영상과 지형도를 중첩합니다. 지금 실습중인 학생과 학생그룹에게 건물, 놀이터, 운동장, 나무, 보행로등의 특정한 형태의 표식물에 색깔을 입힙니다. 학생들이 마치면 모든 도면들을 결합시켜 중첩하면 여러분 학교의 훌륭한 레스터 지도가 만들어 진 것이 보일것입니다, 여기서 어떤 정보들을 레스터로 나타내면 잘 보입니까? 또한 다른 정보형태들을 표현 함에 있어서 당신이 셀사이즈에 따라 어떤 변화가 있습니까?

생각할점¶

여러분들이 컴퓨터를 이용할 수 없다면 , 여러분은 펜과 종이를 이용하여 레스터 데이터를 이해할 수 있습니다. 축구장에 있는 잔디가 그려진 사각형 격자에 여러분은 임의의 숫자를 기입합니다. 축구장이 덮여있는 잔디상태에 따라 숫자를 표현합니다. 값이 기입이 되어 있지 않는데이터 가 구분된 곳은 격자의 값을 0으로 정의 합니다, 덮어 있는 지역과 덮어있지 않는 지역이 섞여 있으면 1로 정의 합니다. 만일 완벽히 덮어 있다면 2로 정의 합니다. 지금 크레용을 이용하여 각자 값대로 색깔을 칠합니다. 2를 가진 격자셀의 색은 어두운 초록 색, 1을 가진 격자 셀은 밝은 초록색, 0을 가진 격자는 갈색으로 칠합니다. 자이제 여러분이 마쳤을 때는 여러분 축구장에 레스터 맵이 만들어져 있는 것이 보이실 겁니다.

참고문헌¶

서적

• Chang, Kang-Tsung (2006). Introduction to Geographic Information Systems. 3rd Edition. McGraw Hill. ISBN: 0070658986
• DeMers, Michael N. (2005). Fundamentals of Geographic Information Systems. 3rd Edition. Wiley. ISBN: 9814126195

웹 사이트 http://en.wikipedia.org/wiki/GIS#Raster

QGIS 사용자 가이드에는 QGIS에서 레스터 정보를 활용하기 위한 보다 상세한 정보가 수록 되어 있습니다.

다음 내용은 무엇 입니까?¶

이번 편에서는 최적의 데이터 품질을 갖기위하여 데이터 벡터 피쳐 정보들 사이에 릴레이션십을 이용하는 방법을 위상기하적인 접근법으로 다루어나갈 것입니다.