안녕하세요. 2022년 데이터청년캠퍼스에 참여한 경남대학교 빅리더 AI 아카데미의 레인저스입니다.
저희 팀은 국립공원공단에서 기후변화를 확인하기 위해 위성 데이터와 고정 카메라에서 찍힌 고해상도 이미지 데이터로 개엽, 낙엽, 착엽 기간을 쉽게 분석 할 수 있도록 도와주고 예측까지 해주는 웹 서비스를 개발하였습니다. 팀명이 레인저스인 이유는 국립공원을 지키는 사람을 파크 레인저(Park Ranger)라고 하는데 저희는 국립공원뿐만 아닌 더 나아가 지구를 대상으로 식생지수인 초록색을 지키고자 하는 마음이 있기 때문입니다.
데이터 전처리 과정에서 QGIS 프로그램과 Python을 사용했고, 웹 서비스 구축을 위해 Django를 사용했습니다.
사용한 데이터로는 Terra, Aqua, 임상도, 국립공원 보호지역, 고정 카메라 이미지가 있습니다.
공개된 데이터인 경우에 데이터명을 클릭시 데이터를 다운 받을 수 있는 홈페이지로 이동합니다.
1-1. 깃허브 레파지토리 복사 후 폴더 이동
git clone https://github.com/gibum1228/knps_phenology.git
cd knps_phenology
1-2. 패키지 다운로드
pip install -r requirements.txt
설치 조건:
python >= 3.6.0
2-1. 서버 시작(레파지토리 폴더 내 root 기준)
cd src/phenodigm
python manage.py runserver
2-2. 여기를 눌러 로컬 서버에 접속
- 데이터 구조
├── 데이터청년캠퍼스 - 레인저스
│ ├── 최종 데이터
│ │ └── 5_8일_간격_데이터
│ │
│ ├── 전처리중인 데이터
│ │ ├── 1_국립공원_보호지역
│ │ ├── 1_전국_임상도_(1:5000)
│ │ ├── 2_국립공원_보호지역의_임상도
│ │ ├── 2_인공위성_원본_데이터
│ │ ├── 3_인공위성과_임상도
│ │ ├── 4_16일_간격_데이터
│ │ └── 고정형_카메라_원본_데이터
│ │
│ └── 분석을 위한 데이터
│ ├── 모델 비교
│ └── 기온, 강수량 데이터디렉토리 맨 앞에 있는 숫자는 지리정보 데이터에 대해 어려움이 있는 사람을 위해 이해를 돕고자 전처리 순서를 나타낸 것입니다.
ex1) 1_... + 1_... = 2_... ex2) 2_... + 2_... = 3_...
*여기를 눌러 전체 데이터가 있는 구글 드라이브에 바로가기