[GIS]서울시 경사도 데이터

[GIS]서울시 경사도 데이터의 래스터(Raster)파일을 백터(Vector)화

 

이번 포스팅은  래스터[Raster]와 백터[Vector]에 대해 간단하게 알아보고, 서울시 경사도 DEM 파일을 point화 하는 법에 대해 배워보자.
 
GIS에서는 크게 자료의 유형이 2가지로 구분된다. 수 많은 블로그 포스팅과 책에서 래스터와 백터에 대한 설명을 다루는데, 이는 그만큼 자료의 유형이 중요하며, 연구자들은 자료 유형이 래스터 형태인지? 혹은 백터 형태인지? 스스로 파악할 수 있어야 하기 때문이다.

• 래스터 [Raster]: 레스터는 정사각형 모양의 픽셀들이 모여 표현되는 방식으로 이야기 할 수 있다. 다시 말해, 실제 세상을 열과 행으로 배치된 팩셀의 배열로 구성되며, 각 픽셀 안에는 속성 값(정보)들이 존재한다. 
• 백터 [Vector]: 백터는 실제 세상의 그래픽으로 표현되는 방식으로, 점(Point), 선(Polyline), 면(Polygon) 3가지 유형으로 표현된다.

본 포스팅에서는 래스터와 백터에 관해 간략하게 서술하지만, 자세하게 알고 싶다면 본 참고 자료를 추천한다(오규식&정승현, Gis와 도시분석, 2013, 한울 아카데미).

예제는 서울시 표고와 경사도 값이 들어있는 DEM 파일을 활용해보자.
 
DEM(Digital Elevation Model)파일은 지형표면의 높이를 동일한 간격 (5x5, 10x10 등등) 으로 측정하여 만든 수치표고모형으로, 공간정보를 입체화 하여 다양한 분야에 활용되고 있다.
DEM 파일은 3가지 사이트에서 제공하는데, 국토정보플렛폼 국토정보맵, 브이월드의 디지털 트윈국토, 국토환경성평가지도에서 자료를 신청하여 활용할 수 있다.
경사도를 측정할 수 있는 사이트는 많지만, 필자는 국토환경성평가지도에서 자료를 신청하여 활용하고자 한다.

• 국토정보플렛폼 국토정보맵 : https://map.ngii.go.kr/mn/mainPage.do
• 브이월드 디지털 트윈:  https://map.vworld.kr/map/ws3dmap.do?qCode=10
• 환경공간정보서비스 : https://webgis.neins.go.kr/map.do

 DEM을 추출하기 위해서 수치지형도의 고도데이터를 통해 TIN파일(보간법 > TIN 보간)을 변환하였으며, 픽셀 크기는 5 x 5 형태로 설정하였다.

 필자는 래스터(DEM)를 백터화 하기 전 경사도(레스터 지형 분석 > 경사)만을 따로 추출하고자 하였으며, 분석을 통해 경사도를 측정한 결과 서울시는 최소값 0˚에서 최대값 71˚ 사이로 도출되었다.

 필자는 래스터(DEM)자료를 통해 분석된 경사도 자료를 백터자료로 변환하고자 하였다. 래스터 자료를 백터화하기 위해 Raster to Point 자료로 변환하고자 하였는데, 그 전에 해상도의 문제가 발생할 수 있어 래스터를 재투영(공간처리툴박스 > 래스터 워프(재투영))하였다. 
재투영을 할 때, 원본 좌표계와 대상 좌표계는 이미 기본 좌표계에 맞춰져 있어 선택을 굳이 안해도 되며, 수정하고자 하는 래스터 파일을 입력 레이어에 넣으면 된다.

한편, 대상 지리참조 단위의 산출 파일 해상도(옵션)에 자신이 원하는 픽셀 크기로 수정하면된다. 본 필자는 400M 격자 대상지에 맞추기 위해  해상도 크기를 40(40m * 10개 픽셀 = 400m)으로 작성하였으며, 재투영된 산출물로 생성된다.

서울시를 행정구역(시,군,구,읍,면,동)으로 하지 않고 400M 격자로 할당한 이유로는 페리(C.A.perry)의 근린주구이론(Neighnorhood unit of theory)에 입각한 보행가능거리권이기 때문이다. 동시에 대중교통지향형 개발(TOD, Transit Oriented Development)과 전통적 근린주구(TND, Traditional Neighborhood Development)에서 제시한 1/4mile(400m)의 근거를 기반하여 본 분석의 Spatial Range를 설정하였다(장정식, 2020, 편의점 입지와 사회경제적 요인 간의 상관성 분석: 서울시를 대상으로, 한양대학교 대학원).
 
격자는 GIS에서 Data Management tool > Sampling > Creat Fishnet을 선택하며, Cell Size는 400으로 입력하여 만들면 된다. 생성된 격자의 서울시 영역의 추출을 위해선, 격자와 서울시 shp를 불러온 후 서울시 경계에 해당되는 격자를 추출 (백터 > 조사도구 > 위치로선택) 하면 된다. 

 
추출된 400m격자 내 재투영된 산출물인 경사도(40m*10개)를 공간조인으로 한 다음 해당 격자 내 속성값을 파악해보면 4,049개의 격자 내 평균 경사도가 잘 들어간 것을 확인할 수 있다.  
 
이번 시간에 필자는 해당 경사도를 파악하고, 서울시 격자 내 join을 통해 해당 격자 내 평균 경사도를 알아보았으며, 모든 연구자들의 참고용이 되었으면 좋겠다는 바람이 있다.