[2018년 1월] ArcGIS 3: 분석 수행
설명
강좌개요
다양한 유형의 GIS 분석을 통해 신뢰할만한 결과를 얻어내는 방법에 대해 학습함으로서 기본적인 ArcGIS 기술을 향상시킬 수 있습니다. 수강생은 다양한 ArcGIS 도구와 벡터, 래스터, 시계열 데이터를 사용하여 공간적인 문제를 효과적으로 해결하기 위해서 표준 작업흐름을 적용할 것입니다. 또한 분석 작업흐름 및 결과를 효과적으로 공유할 수 있는 기능에 대해 배우게 될 것입니다.
대상자
ArcGIS 2: 필수 기능 또는 그에 상응하는 지식 필요
목표
– 주어진 프로젝트에 적합한 데이터, 매써드, 도구, 실행 방법, 문서화 방법 선택
– 지오프로세싱 모델을 사용하여 분석 작업 자동화
– 새로운 부지의 최적 위치를 선정하기 위해서 가중치 최적지 모델 생성
– 분포 패턴을 조사하고 핫 스팟을 식별하기 위해서 공간 통계 적용
– 시간에 따른 변화를 분석하고 시각화하기 위한 시계열 데이터 모델
– 접근 및 재사용이 가능하도록 분석 결과 공유
기타사항
– ArcGIS 10.4/ 10.5 for Desktop (Advanced)
– ArcGIS 10.4/ 10.5 Spatial Analyst
공간 분석이란?
인접성 분석, 중첩 분석, 통계 분석, 시계열 분석 개요
공간 분석 흐름
문제 제기하기
2. 분석을 위한 계획 및 준비
분석 계획 및 방법
래스터 데이터 고려사항
래스터 분석을 위한 도구 및 방법 선택
데이터 품질
좌표체계 표준화
지오프로세싱 환경 설정 및 문서화 작업
래스터 분석을 위한 데이터 준비: Interpolation
3. 인접성 분석 수행
인접성 분석이란?
언제 인접성 분석을 사용하는가?
인접성 분석의 범주
ArcGIS 도구는 어떻게 인접을 측정하는가?
세계적 규모에서 버퍼 생성하기
데이터 유형 및 인접성 분석
래스터 인접 분석을 활용하여 데시벨 계산하기
4. 벡터 데이터로 중첩 분석 수행
중첩 분석이란?
중첩 기법
속성 할당하기
병합 정책 사용하여 중첩하기
5. 래스터 데이터로 중첩 분석 수행
래스터 중첩이란?
래스터 원본으로부터 Surface 생성
벡터 원본으로부터 래스터 생성
래스터 중첩을 활용하여 포도재배지 적지 분석
바이너리 중첩 분석(Binary overlay)
가중치 적용된 중첩 분석(Weighted overlay) 및 작업흐름
래스터 중첩시 제기되는 전형적인 문제
재분류 개념 및 고려사항
가중치 할당하기
6. 공간 패턴 분석
공간 패턴이란?
기술 통계 탐색하기
중심점(Mean center)
표준 편차 타원체(Standard deviational ellipses)
데이터 분포 확인
평균 최근접 네이버(Average nearest neighbor)
공간적 자기상관관계(Spatial autocorrelation)
핫 스팟(Hot spot) 분석 및 작업흐름
패턴 탐색
7. 시계열 패턴 분석
시계열 분석이란?
시계열 데이터로 작업하기
해적 발생 위치에 따른 시계열 분석
시계열 패턴과 공간 통계
시간의 흐름에 따른 통계 측정
Space-time 분석
그룹 분석(Grouping Analysis)
수강신청 안내
수강신청은 교육시작일 전까지 가능하며, 수강신청과 함께 교육비 결제 또는 현장결제 방법을 선택하셔야 수강신청이 완료됩니다. 수강신청과 관련하여 아래 단계를 확인하시기 바라며, 세금계산서 요청 및 교육비 관련 문의사항은 한국에스리 교육센터(02-2086-1980)로 연락주시기 바랍니다.
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