C#에서 Spatialite 사용하기

Spatialite는 SQLite를 기반으로 하므로 먼저 SQLite를 설치해야 합니다. SQLite 사이트에서 Precompiled Binaries for 32-bit Windows (.NET Framework 4.6) 중 두번째인 sqlite-netFx46-binary-Win32-2015-1.0.113.0.zip 다운로드 받습니다. (Visual Studio에서 .NET WinForm 프로젝트에서 사용할 것인데 .NET 버전은 4.6으로 하고 32Bits로 설정함). 압축을 풀고 System.Data.SQLite.dll 파일 프로젝트 참조에 추가하고, SQLite.Interop.dll 파일은 프로젝트의 실행 파일이 생성되는 Debug 및 Release에 복사하면 SQLite의 기본 기능은 사용할 수 있게 됩니다.

이제 Spatialite를 사용하기 위해서는 이 파일을 다운로드 받아 압축을 풀고 전체 파일을 프로젝트의 실행 파일이 생성되는 Debug 및 Release 폴더에 복사합니다. 최종적으로 아래처럼 파일이 구성될 것입니다. (복사되어진 파일은 선택 상태로 둠)

이제 다음 코드를 테스트하면 정상 작동됩니다.

conn = new SQLiteConnection("Data Source=d:/db.sqlite;Version=3;");
conn.Open();

conn.LoadExtension("mod_spatialite");

String sql = "select sig_cd, ST_AsText(geometry) from TL_SCCO_SIG";
//String sql = "select sig_cd, geometry from TL_SCCO_SIG";
SQLiteCommand cmd = new SQLiteCommand(sql, conn);
SQLiteDataReader rdr = cmd.ExecuteReader();
            
while (rdr.Read())
{
    MessageBox.Show(rdr["sig_cd"] + " " + rdr.GetString(1));
    break;
}

rdr.Close();
conn.Close();
conn.Dispose();

위의 코드 중 4번 코드가 Spatialite 모듈을 확장 기능으로 적재합니다.

Spatialite에서 공간 데이터를 가지는 Table 생성하기

Spatialite에서는 테이블 생성시 바로 공간 데이터 필드를 추가할 수 없다. 먼저 공간 데이터 필드를 제외하고 테이블을 생성한다.

CREATE TABLE  main_item (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, 
    layer TEXT,
    title TEXT,
    feature_id INTEGER
);

이제 공간 데이터 필드를 추가한다.

SELECT AddGeometryColumn('main_item', 'geometry', -1, 'GEOMETRY', 'XY');

AddGeometryColumn 함수의 3번째는 EPSG 코드값이며, 4번째는 POINT, LINESTRING, POLYGON, MULTIPOINT 등이 올 수 있다. GEOMETRY는 모든 타입의 공간 데이터를 받을 수 있다.

공간 데이터 필드에 공간 인덱스를 건다.

SELECT CreateSpatialIndex('main_item', 'geometry');

끝으로 Row를 추가하는 SQL문은 다음과 같다.

INSERT INTO main_item (layer, title, feature_id, geometry) 
VALUES ('layer1', 'title1', 100, ST_GEOMFROMTEXT('POINT(128.32132 37.34322)', -1));

잘못된 Geometry를 수정하기

PostGIS의 공간 함수 중 ST_MakeValid는 이미 저장된 올바르지 못한 Geometry를 수정해 준다. 아래의 쿼리는 이에 대한 내용이다.

select ST_IsValid(the_geom) from sify_li;
update sify_li set the_geom = ST_MakeValid(the_geom);

위의 SQL 구문 중 sify_li는 Table 이름이며 the_geom은 Geometry 타입에 대한 필드명에 대한 예시이다.

멀티 폴리곤의 경우 실패하는 경우가 있는데 아래의 SQL문을 사용하면 해결되는 경우가 있음

update sig set the_geom = st_multi(st_collectionextract(st_makevalid(the_geom),3)) where not st_isvalid(the_geom);

FingerEyes-Xr을 이용한 HeatMap 시각화

웹 GIS 엔진인 FingerEyes-Xr은 밀도도를 시각화하기 위한 방법 중의 하나인 HeatMap 기능을 제공합니다. 바로 Xr.layers.HeatMapLayer 클래스를 통해 수행이 가능합니다. HeatMap이 아닌 또 다른 밀도도에 대한 시각화 방법은 Xr.layers.GridLayer 클래스를 사용하는 것인데, Xr.layers.GridLayer는 셀 기반의 연산을 이용해 밀도도 분석을 수행합니다. 좀더 정밀한 밀도도 분석은 Xr.layers.GridLayer이 Xr.layers.HeatMapLayer보다 우수하지만 연산 시간은 Xr.layers.HeatMapLayer가 훨씬 빨라 실시간으로 밀도도를 시각화할 수 있다는 장점을 갖습니다.

아래의 영상은 FingerEyes-Xr의 Xr.layers.HeatMapLayer를 사용하여 생성된 밀도도입니다.

이에 대한 코드는 다음처럼 간단 명료합니다.

let heatMapLayer = map.layers('heatmap');
if (!heatMapLayer) {
    heatMapLayer = new Xr.layers.HeatMapLayer('heatmap');
    map.layers().add(heatMapLayer);
}
            
heatMapLayer.generateByLayer(lyr);

밀도도 분석을 위한 입력 데이터로 공간상에 분포된 포인트 좌표들이 필요하며, 이 포인트 좌표는 7번 코드의 lyr 변수명의 레이어를 통해 입력됩니다.

Xr.layers.HeatMapLayer는 밀도도 분석이 매우 빨라 실시간으로 밀도도를 생성할 수 있습니다. 아래의 코드는 입력 데이터가 변경되는 즉시 밀도도를 새롭게 생성해 표시합니다.

map.addEventListener(Xr.Events.LayerUpdateCompleted, function (e) {
    if (e.layerName === lyr.name()) {
        let heatMapLayer = map.layers('heatmap');
        if (heatMapLayer) {
            heatMapLayer.generateByLayer(lyr); 
        }
    }
});

끝으로 보다 정밀한 밀도도를 생성하기 위한 또다른 방식인 Xr.layers.GridLayer에 대한 실제 활용예는 아래의 글을 참고하기 바랍니다.

NexGen, 공간 데이터의 분포경향 분석을 위한 밀도맵 기능