[카테고리:] GIS Working History

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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);
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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