25.1.15. 벡터 분석
25.1.15.1. 필드에 대한 기본 통계
벡터 레이어의 속성 테이블에 있는 필드에 대한 기본 통계를 생성합니다.
숫자, 날짜, 시간 및 문자열 필드를 지원합니다.
필드 유형에 따라 반환되는 통계가 달라질 것입니다.
통계는 HTML 파일로 생성되며
메뉴로 볼 수 있습니다.기본 메뉴:
파라미터
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Input vector |
|
[vector: any] |
통계를 계산할 벡터 레이어 |
Field to calculate statistics on |
|
[tablefield: any] |
통계를 계산할 지원하는 테이블 필드 |
Statistics 부가적 |
|
[html] 기본값: |
계산한 통계를 저장할 파일을 지정합니다. 다음 가운데 하나를 선택할 수 있습니다:
|
산출물
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Statistics |
|
[html] |
계산된 통계를 가진 HTML 파일 |
Count |
|
[number] |
|
Number of unique values |
|
[number] |
|
Number of empty (null) values |
|
[number] |
|
Number of non-empty values |
|
[number] |
|
Minimum value |
|
[same as input] |
|
Maximum value |
|
[same as input] |
|
Minimum length |
|
[number] |
|
Maximum length |
|
[number] |
|
Mean length |
|
[number] |
|
Coefficient of Variation |
|
[number] |
|
Sum |
|
[number] |
|
Mean value |
|
[number] |
|
Standard deviation |
|
[number] |
|
Range |
|
[number] |
|
Median |
|
[number] |
|
Minority (rarest occurring value) |
|
[same as input] |
|
Majority (most frequently occurring value) |
|
[same as input] |
|
First quartile |
|
[number] |
|
Third quartile |
|
[number] |
|
Interquartile Range (IQR) |
|
[number] |
파이썬 코드
알고리즘 ID: qgis:basicstatisticsforfields
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
공간 처리 툴박스에 있는 알고리즘 위에 마우스를 가져가면 알고리즘 ID 를 표시합니다. 파라미터 목록(dictionary) 은 파라미터 명칭 및 값을 제공합니다. 파이썬 콘솔에서 공간 처리 알고리즘을 어떻게 실행하는지 자세히 알고 싶다면 콘솔에서 공간 처리 알고리즘 사용 을 참조하세요.
25.1.15.2. 라인을 따라 오르막
라인 도형을 따라 총 오르막(climb)과 내리막(descent)을 계산합니다. 입력 레이어가 Z 값을 가지고 있어야만 합니다. Z 값을 사용할 수 없는 경우, 늘어뜨리기 (래스터로부터 Z 값 설정하기) 알고리즘을 사용해서 DEM 레이어로부터 Z 값을 추가할 수도 있습니다.
산출 레이어는 입력 레이어에 각 라인 도형의 총 오르막(climb
), 총 내리막(descent
), 최저 표고(minelev
) 및 최고 표고(maxelev
)를 담고 있는 필드를 추가한 복사본입니다. 입력 레이어가 이렇게 추가되는 필드와 동일한 명칭을 가진 필드를 가지고 있는 경우, 기존 필드를 재명명할 것입니다. (“name_2”, “name_3” 등으로 첫 번째로 일치하지 않는 명칭을 찾아 필드명을 수정할 것입니다.)
파라미터
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Line layer |
|
[vector: line] |
오르막을 계산할 라인 레이어입니다. Z 값을 가지고 있어야만 합니다. |
Climb layer |
|
[vector: line] 기본값: |
산출 (라인) 레이어를 지정합니다. 다음 가운데 하나로 저장할 수 있습니다:
이 파라미터에서 파일 인코딩도 변경할 수 있습니다. |
산출물
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Climb layer |
|
[vector: line] |
오르막 계산에서 나온 결과를 가진 새 속성을 담고 있는 라인 레이어 |
Total climb |
|
[number] |
입력 레이어에 있는 모든 라인 도형에 대한 오르막 합계 |
Total descent |
|
[number] |
입력 레이어에 있는 모든 라인 도형에 대한 내리막 합계 |
Minimum elevation |
|
[number] |
레이어에 있는 도형 가운데 최저 표고 |
Maximum elevation |
|
[number] |
레이어에 있는 도형 가운데 최고 표고 |
파이썬 코드
알고리즘 ID: qgis:climbalongline
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
공간 처리 툴박스에 있는 알고리즘 위에 마우스를 가져가면 알고리즘 ID 를 표시합니다. 파라미터 목록(dictionary) 은 파라미터 명칭 및 값을 제공합니다. 파이썬 콘솔에서 공간 처리 알고리즘을 어떻게 실행하는지 자세히 알고 싶다면 콘솔에서 공간 처리 알고리즘 사용 을 참조하세요.
25.1.15.3. 폴리곤에서 포인트 개수 세기
포인트 레이어와 폴리곤 레이어를 받아 폴리곤 레이어의 각 폴리곤 내부에 들어오는 포인트 레이어의 포인트 개수를 셉니다.
입력 폴리곤 레이어와 정확히 동일한 내용을 가지면서, 각 폴리곤에 대응하는 포인트 개수를 가진 추가 필드를 담고 있는 새 폴리곤 레이어를 생성합니다.
![../../../../_images/count_points_polygon.png](../../../../_images/count_points_polygon.png)
그림 25.31 포인트 개수를 표시하는 폴리곤 라벨
각 포인트에 가중치를 할당하기 위해 부가적인 가중치 필드를 사용할 수 있습니다. 또는, 유일 범주 필드를 지정할 수 있습니다. 이 두 옵션을 모두 사용하는 경우, 가중치 필드를 우선하고 유일 범주 필드는 무시할 것입니다.
기본 메뉴
:
파라미터
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Polygons |
|
[vector: polygon] |
포인트의 개수를 셀 피처를 가진 폴리곤 레이어 |
Points |
|
[vector: point] |
개수를 셀 포인트 레이어 |
Weight field 부가적 |
|
[tablefield: any] |
포인트 레이어의 필드. 생성된 개수는 폴리곤이 담고 있는 포인트의 가중치 필드의 합계가 될 것입니다. 가중치 필드가 숫자가 아닌 경우, 개수는 |
Class field 부가적 |
|
[tablefield: any] |
선택한 속성을 기반으로 포인트를 범주화해서 폴리곤 내부에 동일한 속성값을 가진 포인트가 여러 개 있는 경우, 하나로 셉니다. 따라서 폴리곤에 들어오는 포인트의 최종 개수는 폴리곤에서 발견된 서로 다른 범주의 개수입니다. |
Count field name |
|
[string] 기본값: ‘NUMPOINTS’ |
포인트 개수를 저장할 필드의 명칭 |
Count |
|
[vector: polygon] 기본값: |
산출 레이어를 지정합니다. 다음 가운데 하나로 저장할 수 있습니다:
이 파라미터에서 파일 인코딩도 변경할 수 있습니다. |
산출물
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Count |
|
[vector: polygon] |
포인트 개수를 가진 새 열을 담고 있는 속성 테이블을 가진 산출 레이어 |
파이썬 코드
알고리즘 ID: native:countpointsinpolygon
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
공간 처리 툴박스에 있는 알고리즘 위에 마우스를 가져가면 알고리즘 ID 를 표시합니다. 파라미터 목록(dictionary) 은 파라미터 명칭 및 값을 제공합니다. 파이썬 콘솔에서 공간 처리 알고리즘을 어떻게 실행하는지 자세히 알고 싶다면 콘솔에서 공간 처리 알고리즘 사용 을 참조하세요.
25.1.15.4. DBSCAN 군집 형성
이상값(noise) (DBSCAN) 알고리즘을 가진 응용 프로그램의 밀도 기반 공간 군집 형성의 2차원 구현을 기반으로 포인트 피처를 군집시킵니다.
이 알고리즘은 최소 군집 크기 파라미터 및 군집 포인트 사이에 허용된 최장 거리 파라미터, 2개를 필요로 합니다.
더 보기
파라미터
기본 파라미터
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Input layer |
|
[vector: point] |
분석할 레이어 |
Minimum cluster size |
|
[number] 기본값: 5 |
군집을 형성할 피처의 최소 개수 |
Maximum distance between clustered points |
|
[number] 기본값: 1.0 |
이 거리(eps)를 초과하면 동일 군집에 속할 수 없습니다. |
Clusters |
|
[vector: point] 기본값: |
군집 결과물을 저장할 벡터 레이어를 지정합니다. 다음 가운데 하나로 저장할 수 있습니다:
이 파라미터에서 파일 인코딩도 변경할 수 있습니다. |
고급 파라미터
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Treat border points as noise (DBSCAN*) 부가적 |
|
[boolean] 기본값: False |
|
Cluster field name |
|
[string] 기본값: ‘CLUSTER_ID’ |
연관 군집 번호를 저장할 필드의 명칭 |
Cluster size field name |
|
[string] 기본값: ‘CLUSTER_SIZE’ |
동일 군집에 있는 피처들의 개수를 가진 필드의 명칭 |
산출물
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Clusters |
|
[vector: point] |
원본 피처와 함께 원본 피처가 속한 군집을 설정하는 필드를 가진 벡터 레이어 |
Number of clusters |
|
[number] |
발견된 군집의 개수 |
파이썬 코드
알고리즘 ID: native:dbscanclustering
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
공간 처리 툴박스에 있는 알고리즘 위에 마우스를 가져가면 알고리즘 ID 를 표시합니다. 파라미터 목록(dictionary) 은 파라미터 명칭 및 값을 제공합니다. 파이썬 콘솔에서 공간 처리 알고리즘을 어떻게 실행하는지 자세히 알고 싶다면 콘솔에서 공간 처리 알고리즘 사용 을 참조하세요.
25.1.15.5. 거리 매트릭스
어떤 포인트 피처와 동일 레이어 또는 다른 레이어에 있는 최근접 피처 사이의 거리를 계산합니다.
기본 메뉴:
더 보기
파라미터
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Input point layer |
|
[vector: point] |
(포인트 로부터) 거리 매트릭스를 계산할 포인트 레이어 |
Input unique ID field |
|
[tablefield: any] |
입력 레이어의 피처를 유일하게 식별하기 위해 사용하는 필드입니다. 산출 속성 테이블에 사용됩니다. |
Target point layer |
|
[vector: point] |
(포인트 로) 검색할 최근접 포인트(들)를 담고 있는 포인트 레이어 |
Target unique ID field |
|
[tablefield: any] |
대상 레이어의 피처를 유일하게 식별하기 위해 사용하는 필드입니다. 산출 속성 테이블에 사용됩니다. |
Output matrix type |
|
[enumeration] 기본값: 0 |
서로 다른 계산 유형을 사용할 수 있습니다:
|
Use only the nearest (k) target points |
|
[number] 기본값: 0 |
대상 레이어에 있는 모든 포인트(0)까지의 거리를 계산하거나, 또는 최근접 피처의 개수(k)로 제한할 수 있습니다. |
Distance matrix |
|
[vector: point] 기본값: |
산출 벡터 레이어를 지정합니다. 다음 가운데 하나로 저장할 수 있습니다:
이 파라미터에서 파일 인코딩도 변경할 수 있습니다. |
산출물
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Distance matrix |
|
[vector: point] |
각 입력 피처별로 계산한 거리를 담고 있는 포인트 (또는 “Linear (N * k x 3)” 의 경우 멀티포인트) 벡터 레이어입니다. 이 레이어의 피처와 속성 테이블은 선택한 산출 매트릭스 유형에 따라 달라집니다. |
파이썬 코드
알고리즘 ID: qgis:distancematrix
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
공간 처리 툴박스에 있는 알고리즘 위에 마우스를 가져가면 알고리즘 ID 를 표시합니다. 파라미터 목록(dictionary) 은 파라미터 명칭 및 값을 제공합니다. 파이썬 콘솔에서 공간 처리 알고리즘을 어떻게 실행하는지 자세히 알고 싶다면 콘솔에서 공간 처리 알고리즘 사용 을 참조하세요.
25.1.15.6. 최근접 허브까지의 거리 (라인에서 허브로)
입력 벡터 레이어의 각 피처를 대상 레이어에 있는 최근접 피처에 결합(join)시키는 라인을 생성합니다. 각 피처의 중심(center) 을 기반으로 거리를 계산합니다.
![../../../../_images/distance_hub.png](../../../../_images/distance_hub.png)
그림 25.32 빨간색 입력 피처의 최근접 허브를 표시
파라미터
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Source points layer |
|
[vector: any] |
최근접 피처를 검색할 벡터 레이어 |
Destination hubs layer |
|
[vector: any] |
검색할 피처를 담고 있는 벡터 레이어 |
Hub layer name attribute |
|
[tablefield: any] |
대상 레이어의 피처를 유일하게 식별하기 위해 사용하는 필드입니다. 산출 속성 테이블에 사용됩니다. |
Measurement unit |
|
[enumeration] 기본값: 0 |
최근접 피처까지의 거리를 보고하기 위한 단위
|
Hub distance |
|
[vector: line] 기본값: |
일치하는 포인트들을 연결하는 산출 라인 벡터 레이어를 지정합니다. 다음 가운데 하나로 저장할 수 있습니다:
이 파라미터에서 파일 인코딩도 변경할 수 있습니다. |
산출물
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Hub distance |
|
[vector: line] |
입력 피처, 최근접 피처의 식별자, 계산된 거리의 속성을 가진 라인 벡터 레이어 |
파이썬 코드
알고리즘 ID: qgis:distancetonearesthublinetohub
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
공간 처리 툴박스에 있는 알고리즘 위에 마우스를 가져가면 알고리즘 ID 를 표시합니다. 파라미터 목록(dictionary) 은 파라미터 명칭 및 값을 제공합니다. 파이썬 콘솔에서 공간 처리 알고리즘을 어떻게 실행하는지 자세히 알고 싶다면 콘솔에서 공간 처리 알고리즘 사용 을 참조하세요.
25.1.15.7. 최근접 허브까지의 거리 (포인트)
입력 피처의 중심(center) 을 표현하는 포인트 레이어를 최근접 피처의 (중심 포인트를 기반으로 하는) 식별자 및 포인트들 사이의 거리를 담고 있는 필드 2개를 추가해서 생성합니다.
파라미터
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Source points layer |
|
[vector: any] |
최근접 피처를 검색할 벡터 레이어 |
Destination hubs layer |
|
[vector: any] |
검색할 피처를 담고 있는 벡터 레이어 |
Hub layer name attribute |
|
[tablefield: any] |
대상 레이어의 피처를 유일하게 식별하기 위해 사용하는 필드입니다. 산출 속성 테이블에 사용됩니다. |
Measurement unit |
|
[enumeration] 기본값: 0 |
최근접 피처까지의 거리를 보고하기 위한 단위
|
Hub distance |
|
[vector: point] 기본값: |
최근접 허브를 가진 산출 포인트 레이어를 지정합니다. 다음 가운데 하나로 저장할 수 있습니다:
이 파라미터에서 파일 인코딩도 변경할 수 있습니다. |
산출물
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Hub distance |
|
[vector: point] |
소스 피처의 속성, 최근접 피처의 식별자 및 계산된 거리를 가진, 소스 피처의 중심을 표현하는 포인트 벡터 레이어 |
파이썬 코드
알고리즘 ID: qgis:distancetonearesthubpoints
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
공간 처리 툴박스에 있는 알고리즘 위에 마우스를 가져가면 알고리즘 ID 를 표시합니다. 파라미터 목록(dictionary) 은 파라미터 명칭 및 값을 제공합니다. 파이썬 콘솔에서 공간 처리 알고리즘을 어떻게 실행하는지 자세히 알고 싶다면 콘솔에서 공간 처리 알고리즘 사용 을 참조하세요.
25.1.15.8. 라인으로 결합 (허브 라인)
스포크 레이어의 포인트에서 허브 레이어의 일치하는 포인트로 라인을 연결해서 허브&스포크(hub and spoke) 다이어그램을 생성합니다.
허브 포인트의 허브 ID 필드와 스포크 포인트의 스포크 ID 필드 사이의 일치 여부를 바탕으로 어떤 허브가 각 포인트와 연결될지 결정합니다.
입력 레이어가 포인트 레이어가 아닌 경우, 도형의 표면 상에 있는 포인트를 연결 위치로 삼을 것입니다.
측지선(測地線; geodesic line)을 부가적으로 생성할 수 있습니다. 측지선이란 타원체의 표면 상에서 두 점을 잇는 최단 경로를 말합니다. 측지 모드를 사용하는 경우, 반대 자오선(antimeridian; ±180˚ 경도)에서 생성된 라인을 분할할 수 있습니다. 이렇게 하면 라인 렌더링을 향상시킬 수 있습니다. 또, 꼭짓점 사이의 거리를 지정할 수 있습니다. 거리가 짧을수록 더 밀집한, 더 정확한 라인을 산출합니다.
![../../../../_images/join_lines.png](../../../../_images/join_lines.png)
그림 25.33 공통 필드/속성을 바탕으로 포인트 결합
파라미터
기본 파라미터
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Hub layer |
|
[vector: any] |
입력 레이어 |
Hub ID field |
|
[tablefield: any] |
결합을 위한 ID를 가진 허브 레이어의 필드 |
Hub layer fields to copy (leave empty to copy all fields) 부가적 |
|
[tablefield: any] [list] |
복사할 허브 레이어의 필드(들). 아무 필드도 선택하지 않을 경우 모든 필드를 복사합니다. |
Spoke layer |
|
[vector: any] |
부가적인 스포크 포인트 레이어 |
Spoke ID field |
|
[tablefield: any] |
결합을 위한 ID를 가진 스포크 레이어의 필드 |
Spoke layer fields to copy (leave empty to copy all fields) 부가적 |
|
[tablefield: any] [list] |
복사할 스포크 레이어의 필드(들). 아무 필드도 선택하지 않을 경우 모든 필드를 복사합니다. |
Create geodesic lines |
|
[boolean] 기본값: False |
측지선(타원체 표면 상에서 두 점을 잇는 최단 경로)을 생성합니다. |
Hub lines |
|
[vector: line] 기본값: |
산출 허브 라인 벡터 레이어를 지정합니다. 다음 가운데 하나로 저장할 수 있습니다:
이 파라미터에서 파일 인코딩도 변경할 수 있습니다. |
고급 파라미터
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Distance between vertices (geodesic lines only) |
|
[number] 기본값: 1000.0 (킬로미터) |
연속하는 꼭짓점 사이의 (킬로미터 단위) 거리. 거리가 짧을수록 더 밀집한, 더 정확한 라인을 산출합니다. |
Split lines at antimeridian (±180 degrees longitude) |
|
[boolean] 기본값: False |
±180˚ 경도에서 라인을 (라인 렌더링을 향상시키기 위해) 분할합니다. |
산출물
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Hub lines |
|
[vector: line] |
입력 레이어에서 일치하는 포인트들을 연결한 산출 라인 레이어 |
파이썬 코드
알고리즘 ID: native:hublines
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
공간 처리 툴박스에 있는 알고리즘 위에 마우스를 가져가면 알고리즘 ID 를 표시합니다. 파라미터 목록(dictionary) 은 파라미터 명칭 및 값을 제공합니다. 파이썬 콘솔에서 공간 처리 알고리즘을 어떻게 실행하는지 자세히 알고 싶다면 콘솔에서 공간 처리 알고리즘 사용 을 참조하세요.
25.1.15.9. k-평균 군집 형성
각 입력 피처에 대해 k-평균 군집 개수를 바탕으로 2차원 거리를 계산합니다.
k-평균 군집 형성은 피처들을 각 피처가 최근접 평균을 가진 군집에 속하는 k개의 군집으로 나누는 것을 목적으로 합니다. 평균 포인트는 군집된 피처들의 무게중심(barycenter)으로 표현됩니다.
입력 도형이 라인 또는 폴리곤인 경우, 피처의 중심(centroid)을 기반으로 군집을 형성합니다.
![../../../../_images/kmeans.png](../../../../_images/kmeans.png)
그림 25.34 범주가 5개인 포인트 군집들
더 보기
파라미터
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Input layer |
|
[vector: any] |
분석할 레이어 |
Number of clusters |
|
[number] 기본값: 5 |
피처를 통해 생성할 군집의 개수 |
Clusters |
|
[vector: any] 기본값: |
생성된 군집을 저장할 산출 벡터 레이어를 지정합니다. 다음 가운데 하나로 저장할 수 있습니다:
이 파라미터에서 파일 인코딩도 변경할 수 있습니다. |
고급 파라미터
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Cluster field name |
|
[string] 기본값: ‘CLUSTER_ID’ |
연관 군집 번호를 저장할 필드의 명칭 |
Cluster size field name |
|
[string] 기본값: ‘CLUSTER_SIZE’ |
동일 군집에 있는 피처들의 개수를 가진 필드의 명칭 |
산출물
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Clusters |
|
[vector: any] |
원본 피처가 속한 군집 및 군집에서의 번호를 지정하는 필드와 함께 원본 피처를 담고 있는 벡터 레이어 |
파이썬 코드
알고리즘 ID: native:kmeansclustering
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
공간 처리 툴박스에 있는 알고리즘 위에 마우스를 가져가면 알고리즘 ID 를 표시합니다. 파라미터 목록(dictionary) 은 파라미터 명칭 및 값을 제공합니다. 파이썬 콘솔에서 공간 처리 알고리즘을 어떻게 실행하는지 자세히 알고 싶다면 콘솔에서 공간 처리 알고리즘 사용 을 참조하세요.
25.1.15.10. 유일 값 목록
속성 테이블 필드에서 유일 값(unique value)을 목록화하고 그 개수를 셉니다.
기본 메뉴:
파라미터
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Input layer |
|
[vector: any] |
분석할 레이어 |
Target field(s) |
|
[tablefield: any] |
분석할 필드 |
Unique values 부가적 |
|
[table] 기본값: |
유일 값을 가진 요약 테이블 레이어를 지정합니다. 다음 가운데 하나로 저장할 수 있습니다:
이 파라미터에서 파일 인코딩도 변경할 수 있습니다. |
HTML report 부가적 |
|
[html] 기본값: |
에서 볼 수 있는 유일 값의 HTML 보고서입니다. 다음 가운데 하나로 저장할 수 있습니다:
|
산출물
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Unique values |
|
[table] |
유일 값을 가진 요약 테이블 레이어 |
HTML report |
|
[html] |
유일 값의 HTML 보고서. 메뉴로 볼 수 있습니다. |
Total unique values |
|
[number] |
입력 필드에 있는 유일 값들의 개수 |
UNIQUE_VALUES |
|
[string] |
입력 필드에서 발견된 유일 값을 쉼표로 구분한 목록의 문자열 |
파이썬 코드
알고리즘 ID: qgis:listuniquevalues
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
공간 처리 툴박스에 있는 알고리즘 위에 마우스를 가져가면 알고리즘 ID 를 표시합니다. 파라미터 목록(dictionary) 은 파라미터 명칭 및 값을 제공합니다. 파이썬 콘솔에서 공간 처리 알고리즘을 어떻게 실행하는지 자세히 알고 싶다면 콘솔에서 공간 처리 알고리즘 사용 을 참조하세요.
25.1.15.11. 평균 좌표(들)
입력 좌표에 있는 도형 무리(mass)의 중심(center)을 가진 포인트 레이어를 계산합니다.
무리의 중심을 계산할 때 각 피처에 적용할 가중치를 담고 있는 속성을 지정할 수 있습니다.
파라미터에서 속성을 선택한 경우, 해당 필드에 있는 값에 따라 피처를 그룹화할 것입니다. 전체 레이어의 무리의 중심으로 단일 포인트를 생성하는 대신, 산출 레이어가 각 범주에 있는 피처 무리의 중심을 담게 될 것입니다.
기본 메뉴:
파라미터
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Input layer |
|
[vector: any] |
입력 벡터 레이어 |
Weight field 부가적 |
|
[tablefield: numeric] |
가중치를 적용한 평균을 작업하려는 경우 사용할 필드 |
Unique ID field |
|
[tablefield: numeric] |
평균을 계산할 유일 필드 |
Mean coordinates |
|
[vector: point] 기본값: |
산출물을 저장할 (포인트 벡터) 레이어를 지정합니다. 다음 가운데 하나로 저장할 수 있습니다:
이 파라미터에서 파일 인코딩도 변경할 수 있습니다. |
산출물
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Mean coordinates |
|
[vector: point] |
산출되는 포인트(들) 레이어 |
파이썬 코드
알고리즘 ID: native:meancoordinates
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
공간 처리 툴박스에 있는 알고리즘 위에 마우스를 가져가면 알고리즘 ID 를 표시합니다. 파라미터 목록(dictionary) 은 파라미터 명칭 및 값을 제공합니다. 파이썬 콘솔에서 공간 처리 알고리즘을 어떻게 실행하는지 자세히 알고 싶다면 콘솔에서 공간 처리 알고리즘 사용 을 참조하세요.
25.1.15.12. 최근접 이웃 분석
포인트 레이어에 최근접 이웃 분석을 수행합니다. 산출물은 사용자 데이터가 어떻게 분포되었는지(군집되었는지, 랜덤한지, 또는 분포되었는지) 알려줍니다.
다음과 같은 계산된 통계 값을 가진 산출물을 HTML 파일로 생성합니다:
관측 평균 거리
기대 평균 거리
최근접 이웃 지수
포인트의 개수
Z-점수(Z-Score): 정규 분포와 Z-점수를 비교하면 사용자 데이터가 어떻게 분포되었는지 알 수 있습니다. 낮은 Z-점수는 데이터가 공간적으로 랜덤한 처리 과정의 결과일 가능성이 낮다는 의미이고, 높은 Z-점수는 사용자 데이터가 공간적으로 랜덤한 처리 과정의 결과일 가능성이 높다는 의미입니다.
기본 메뉴:
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파라미터
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Input layer |
|
[vector: point] |
통계를 계산할 포인트 벡터 레이어 |
Nearest neighbour 부가적 |
|
[html] 기본값: |
계산한 통계를 저장할 HTML 파일을 지정합니다. 다음 가운데 하나를 선택할 수 있습니다:
|
산출물
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Nearest neighbour |
|
[html] |
계산된 통계를 가진 HTML 파일 |
Observed mean distance |
|
[number] |
관측 평균 거리 |
Expected mean distance |
|
[number] |
기대 평균 거리 |
Nearest neighbour index |
|
[number] |
최근접 이웃 지수 |
Number of points |
|
[number] |
포인트의 개수 |
Z-Score |
|
[number] |
Z점수(Z-Score) |
파이썬 코드
알고리즘 ID: native:nearestneighbouranalysis
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
공간 처리 툴박스에 있는 알고리즘 위에 마우스를 가져가면 알고리즘 ID 를 표시합니다. 파라미터 목록(dictionary) 은 파라미터 명칭 및 값을 제공합니다. 파이썬 콘솔에서 공간 처리 알고리즘을 어떻게 실행하는지 자세히 알고 싶다면 콘솔에서 공간 처리 알고리즘 사용 을 참조하세요.
25.1.15.13. 중첩 분석
중첩 레이어에서 선택한 피처가 입력 레이어의 피처를 중첩하는 영역의 면적 및 커버 백분율을 계산합니다.
산출물 레이어에 중첩 레이어에서 선택한 각 피처가 입력 피처를 중첩하는 총 면적 및 커버 백분율을 보고하는 새 속성을 추가합니다.
파라미터
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Input layer |
|
[vector: any] |
입력 레이어 |
Overlap layers |
|
[vector: any] [list] |
중첩 레이어 |
Output layer |
|
[same as input] 기본값: |
산출 벡터 레이어를 지정합니다. 다음 가운데 하나로 저장할 수 있습니다:
이 파라미터에서 파일 인코딩도 변경할 수 있습니다. |
산출물
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Output layer |
|
[same as input] |
중첩 레이어에서 선택한 각 피처가 입력 피처를 중첩하는 (맵 단위) 총 면적 및 커버 백분율을 보고하는 새 속성을 추가한 산출 레이어 |
파이썬 코드
알고리즘 ID: native:calculatevectoroverlaps
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
공간 처리 툴박스에 있는 알고리즘 위에 마우스를 가져가면 알고리즘 ID 를 표시합니다. 파라미터 목록(dictionary) 은 파라미터 명칭 및 값을 제공합니다. 파이썬 콘솔에서 공간 처리 알고리즘을 어떻게 실행하는지 자세히 알고 싶다면 콘솔에서 공간 처리 알고리즘 사용 을 참조하세요.
25.1.15.14. ST-DBSCAN 군집 형성
NEW in 3.22
이상값(noise) (ST-DBSCAN) 알고리즘을 가진 응용 프로그램의 시공간 밀도 기반 군집 형성의 2차원 구현을 기반으로 포인트 피처를 군집시킵니다.
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파라미터
기본 파라미터
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Input layer |
|
[vector: point] |
분석할 레이어 |
Date/time field |
|
[tablefield: date] |
시계열 정보를 담고 있는 필드 |
Minimum cluster size |
|
[number] 기본값: 5 |
군집을 형성할 피처의 최소 개수 |
Maximum distance between clustered points |
|
[number] 기본값: 1.0 |
이 거리(eps)를 초과하면 동일 군집에 속할 수 없습니다. |
Maximum time duration between clustered points |
|
[number] 기본값: 0.0 (days) |
이 기간을 초과하면 피처 2개가 동일 군집(eps2)에 속할 수 없습니다. 밀리초, 초, 분, 시, 일 및 주(週) 단위를 사용할 수 있습니다. |
Clusters |
|
[vector: point] 기본값: |
군집 결과물을 저장할 벡터 레이어를 지정합니다. 다음 가운데 하나로 저장할 수 있습니다:
이 파라미터에서 파일 인코딩도 변경할 수 있습니다. |
고급 파라미터
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Treat border points as noise (DBSCAN*) 부가적 |
|
[boolean] 기본값: False |
|
Cluster field name |
|
[string] 기본값: ‘CLUSTER_ID’ |
연관 군집 번호를 저장할 필드의 명칭 |
Cluster size field name |
|
[string] 기본값: ‘CLUSTER_SIZE’ |
동일 군집에 있는 피처들의 개수를 가진 필드의 명칭 |
산출물
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Clusters |
|
[vector: point] |
원본 피처와 함께 원본 피처가 속한 군집을 설정하는 필드를 가진 벡터 레이어 |
Number of clusters |
|
[number] |
발견된 군집의 개수 |
파이썬 코드
알고리즘 ID: native:stdbscanclustering
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
공간 처리 툴박스에 있는 알고리즘 위에 마우스를 가져가면 알고리즘 ID 를 표시합니다. 파라미터 목록(dictionary) 은 파라미터 명칭 및 값을 제공합니다. 파이썬 콘솔에서 공간 처리 알고리즘을 어떻게 실행하는지 자세히 알고 싶다면 콘솔에서 공간 처리 알고리즘 사용 을 참조하세요.
25.1.15.15. 범주 통계
필드의 통계를 부모 범주(parent class)에 따라 계산합니다. 부모 범주란 다른 필드들에서 나온 값을 조합한 것입니다.
파라미터
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Input vector layer |
|
[vector: any] |
유일 범주 및 값을 가진 입력 벡터 레이어 |
Field to calculate statistics on (if empty, only count is calculated) 부가적 |
|
[tablefield: any] |
이 파라미터가 비어 있는 경우 개수만 계산할 것입니다. |
Field(s) with categories |
|
[vector: any] [list] |
(결합되어) 범주를 정의하는 필드들 |
Statistics by category |
|
[table] 기본값: |
생성된 통계를 저장할 산출 테이블을 지정합니다. 다음 가운데 하나를 선택할 수 있습니다:
이 파라미터에서 파일 인코딩도 변경할 수 있습니다. |
산출물
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Statistics by category |
|
[table] |
통계를 담고 있는 테이블 |
분석되는 필드의 유형에 따라, 각 그룹화된 값에 대해 다음 통계를 반환합니다:
통계 정보 |
문자열 |
수치 |
날짜 |
---|---|---|---|
개수 ( |
|||
유일 값 ( |
|||
비어 있는 (NULL) 값 ( |
|||
비지 않은 값 ( |
|||
최소값 ( |
|||
최대값 ( |
|||
범위 ( |
|||
합계 ( |
|||
평균값 ( |
|||
중간값 ( |
|||
표준 편차 ( |
|||
변동 계수 (coefficient of variation ─ |
|||
소수 값 (가장 드물게 나오는 값 ─ |
|||
다수 값 (가장 자주 나오는 값 ─ |
|||
제1 사분위수 ( |
|||
제3 사분위수 ( |
|||
사분위수 범위 (제1 사분위수와 제3 사분위수 사이의 범위 ─ |
|||
최단 길이 ( |
|||
평균 길이 ( |
|||
최장 길이 ( |
파이썬 코드
알고리즘 ID: qgis:statisticsbycategories
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
공간 처리 툴박스에 있는 알고리즘 위에 마우스를 가져가면 알고리즘 ID 를 표시합니다. 파라미터 목록(dictionary) 은 파라미터 명칭 및 값을 제공합니다. 파이썬 콘솔에서 공간 처리 알고리즘을 어떻게 실행하는지 자세히 알고 싶다면 콘솔에서 공간 처리 알고리즘 사용 을 참조하세요.
25.1.15.16. 라인 길이 합계
폴리곤 레이어와 라인 레이어를 받아 각 폴리곤과 교차하는 라인 길이의 총합과 총 개수를 측정합니다.
입력 폴리곤 레이어와 동일한 피처를 가지면서, 각 폴리곤과 교차하는 라인의 길이와 개수를 담고 있는 새로운 두 속성을 추가한 레이어를 산출합니다.
기본 메뉴:
파라미터
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Lines |
|
[vector: line] |
입력 라인 벡터 레이어 |
Polygons |
|
[vector: polygon] |
폴리곤 벡터 레이어 |
Lines length field name |
|
[string] 기본값: ‘LENGTH’ |
라인 길이를 저장할 필드의 명칭 |
Lines count field name |
|
[string] 기본값: ‘COUNT’ |
라인 개수를 저장할 필드의 명칭 |
Line length |
|
[vector: polygon] 기본값: |
생성된 통계를 가진 산출 폴리곤 레이어를 지정합니다. 다음 가운데 하나로 저장할 수 있습니다:
이 파라미터에서 파일 인코딩도 변경할 수 있습니다. |
산출물
라벨 |
명칭 |
유형 |
설명 |
---|---|---|---|
Line length |
|
[vector: polygon] |
라인 길이 및 개수 필드를 가진 산출 폴리곤 레이어 |
파이썬 코드
알고리즘 ID: native:sumlinelengths
import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})
공간 처리 툴박스에 있는 알고리즘 위에 마우스를 가져가면 알고리즘 ID 를 표시합니다. 파라미터 목록(dictionary) 은 파라미터 명칭 및 값을 제공합니다. 파이썬 콘솔에서 공간 처리 알고리즘을 어떻게 실행하는지 자세히 알고 싶다면 콘솔에서 공간 처리 알고리즘 사용 을 참조하세요.