14.5. Lesson:: 체계적인 표본 설계

You have already digitized a set of polygons that represent the forest stands, but you don’t have information about the forest just yet. For that purpose you can design a survey to inventory the whole forest area and then estimate its parameters. In this lesson you will create a systematic set of sampling plots.

산림의 목록화를 시작했을때 가장 중요한 것은 목적, 사용될 표본 조사구의 유형 그리고 목적을 달성하기 위해 수집될 자료를 명확히 정의하는 것입니다. 각각의 사례에서 이러한 것들은 산림의 유형과 관리목적에 달려있습니다. 그리고 산림관리의 지식을 가진 전문가에 의해 계획되어져야 합니다. 여기서 여러분들은 체계적인 표본 조사구설계에 기초한 이론적인 목록화를 시행하게 될 것입니다.

산림지역을 조사하기 위한 체계적인 표본 조사구 설계하기.

14.5.1. 산림의 목록화

산림을 목록화 하기 위해서는 여러방법들이 있습니다. 각각의 방법은 각기 다른 목적과 상태에 적합합니다. 예를들면, 산림을 아주 정확하게 목록화(여러분이 만일 나무수종만을 고려한다면) 산림에 직접 들어가서 모든 나무 수종과 그 특성을 목록화 해야할 것입니다. 여러분들이 생각한대로 이것은 면적이 작은 지역이나 특별한 상황을 제외하면 일반적으로 적용할 방법은 아닙니다.

산림의 정보를 알아내는 가장 일반적인 방법은 산림 곳곳에서 측정을 하고 전체산림으로 정보를 일반화 하는 것입니다. 이러한 방법은 종종 “표본 조사구”에서 이뤄지며, 표본조사구는 손쉽게 측정할 수 있는 작은 산림으로 이해하면 됩니다. 표본 조사구는 크기(예를들면, 50m2, 0.5ha 등)와 다양한 형태(예를 들면, 원형, 다각형, 변형 크기 등)가 될 수 있고, 산림 곳곳에 위치(임의적, 체계적, 선형 등)할 수 있습니다. 표본 조사구의 크기, 형태 그리고 위치는 일반적으로 통계적, 경제적 그리고 실제적인 것을 고려하여 결정됩니다. 만약 여러분들이 산림관리에 대한 지식이 없다면 다음의 위키피디아 내용을 읽어보시기 바랍니다.<http://en.wikipedia.org/wiki/Forest_inventory>

14.5.2. 체계적인 표본 조사구 설계 실행

여러분들이 작업할 산림에서 관리자는 체계적인 표본 설계가 이 산림에 적절한 지를 결정해왔고, 표본 조사구 간에 80m의 거리와 표본 라인이 적절한 결과(이 경우 68%의 확률에서 표준오차가 +,- 5%)를 만들어 낼 것이지를 결정해 왔습니다. 다양한 크기의 조사구가 목록, 생장 및 성숙임분을 위해 -단, 4m 반경의 조사구는 묘목임분에 적용- 가장 효과적인 방법으로 결정이 되어 왔습니다.

실습에서 여러분들은 단순히 표본조사구를 점으로 표현하면 되는데, 이 점은 나중에 현장조사팀이 사용할 것입니다.

  • 전 레슨에서 사용했던 kbd:`digitizing_2012.qgs`를 열어주십시오.

  • `forest_stands_2012`를 제외한 모든 레이어를 제거합니다.

  • 프로젝트를 `forest_inventory.qgs`라는 이름으로 저장합니다.

지금부터 점간 거리가 80m 간격을 갖는 사각형 점 그리드를 만듭니다.

  • 열기: 메뉴 ‘벡터 –> 조사도구 –> 규칙적 점군’

  • ‘영역’정의에서 ‘입력 경계 레이어’ 선택

  • 입력 레이어로 forest_stands_2012 선택

  • ‘격자 간격’에서 `사용할 점 간격`선택 후 ‘80’ 입력

  • forestry\sampling\ 폴더에서 `systematic_plots.shp`로 출력 shape 파일 저장

  • ‘결과를 캔버스에 추가’ 체크

  • ‘확인’ 클릭

주석

‘규칙적 점군’은 체계적인 점들을 선택된 폴리곤의 왼쪽 위 모서리부터 만듭니다. 만약 이 ‘규칙적 점군’에 임의의 수를 부여하고 싶으면, 0부터 80까지(80은 점간의 거리)의 임의의 계산숫자를 사용할 수 있습니다. 그리고 그것을 `Initial inset from corner (LH side)`매개변수라고 다이얼로그 툴에서 쓸 수 있습니다.

주목할 것은 사각형 그리드 점을 만드는데 툴이 전체 범위의 임분레이어를 사용했다는 것입니다. 그러나 여러분들은 단지 산림지역내 만들어진 점들에만 관심을 가지면 됩니다.(아래 이미지를 보시기 바랍니다. )

../../../_images/grid_full_and_clip.png

  • 열기: 메뉴: ‘벡터 –> 공간 연산 도구 –> 클립’

  • ‘입력 벡터 레이어’로 `systematic_plots`선택

  • ‘레이러 클리핑’으로 `forest_stands_2012`설정

  • `systematic_plots_clip.shp`로 ‘출력 shape 파일’ 저장

  • ‘결과를 캔버스에 추가’ 체크

  • ‘확인’ 클릭

이제 여러분이 만든 점들은 현장조사팀이 표본조사구의 위치가 지정된 곳을 찾아가는데 사용될 것입니다. 여러분은 이러한 점들을 준비할 수 있고 현장에서 매우 유용합니다. 최소한 여러분들은 점에 의미있는 명칭을 부여할 수 있고, 그들의 GPS기기에서 사용할 수 있는 형식으로 내보기를 할 수 있습니다.

표본 조사구들에 명칭을 부여해 봅시다. 만약 산림 지역내 조사구 ‘속성 테이블’을 확인한다면, ‘규칙적 점군’툴에 의해 자동적으로 만들어진 ‘id’필드를 볼 수 있을 것입니다. 지도상에서 볼 수 있도록 점들의 라벨을 나타내고 표본조사구의 명칭으로써 번호들이 부여되었는지 확인합니다.

  • `systematic_plots_clip`의 오른쪽 마우스 클릭 ‘속성 –> 라벨’ 열기

  • `이 레이어의 라벨`을 체크하고, `ID`필드를 선택.

  • Go to the Buffer options and check the :guilabel:``Draw text buffer`, set the Size to 1.

  • ‘확인’ 클릭

이제의 지도 라벨을 확인합니다. 처음 서쪽에서 동쪽으로 그리고 북쪽에서 남쪽으로 점들이 만들어졌고 번호가 부여된 것을 볼 수 있습니다. 다시 속성테이블을 보면 테이블의 순서가 패턴을 따르고 있음을 주지하게됩니다. 다른 방법으로 표본 조사구에 이름을 부여할 이유가 없다면 서쪽-동쪽/북쪽-남쪽의 경향으로 이름을 붙이는 것은 논리적이며 좋은 옵션이되겠습니다.

..note:: If you would like to order or name them in a different way, you could use a spreadsheet to be able to order and combine rows and columns in any different way.

그럼에도 불구하고 ‘id’필드의 숫자값이 맘에 들지 않으면 ‘p_1, p_2...’와 같이 명칭을 부여하는 것도 고려해볼 만합니다. `systematic_plots_clip`레이어에 새로운 열을 만들 수 있습니다.

  • `systematic_plots_clip`레이어의 ‘속성 테이블’로 이동.

  • ‘편집모드 전환’활성화.

  • Open the Field calculator and name the new column :kbd:`Plot_id?.

  • ‘출력 필드 유형’에 ‘텍스트(string)’ 설정

  • ‘표현식’필드에 concat(‘P_’, $rownum )`라고 식을 쓰거나 복사하거나 연산자를 이용해서 만들어 냅니다. 기억할 것은 ‘함수 목록’에서 필요요소를 더블클릭 할 수도 있습니다. ‘concat’함수는 ‘String’아래’에서 그리고 `$rownum 매개변수는 ‘Record’ 아래쪽에서 찾을 수 있습니다.

  • ‘확인’ 클릭

  • 편집모드 활성화를 해제하고 변동사항을 저장

이제부터 의미있는 조사구 명칭을 가진 새로운 열이 생겼습니다. `systematic_plots_clip`레이어에서 라벨링을 위한 사용했던 필드를 새로운 ‘Plot_id’필드로 변경합니다.

../../../_images/labelled_plots.png

14.5.3. basic Follow Along: 표본 조사구를 GPX 포맷으로 내보냅니다.

현장조사팀은 아마도 GPS기기를 이용해서 계획된 표본 조사구를 설정할 것입니다. 다음 단계는 만든 점들을 GPS기기에서 읽을 수 있는 포맷으로 내보냅니다. QGIS 는 `GPS eXchange Format (GPX)<http://en.wikipedia.org/wiki/GPS_Exchange_Format>`라는 표준 GPS데이터 형식으로 특화된 소프트웨어로 읽어낼 수 있는 있는데, 이러한 형식으로 점과 선의 벡터데이터를 저장할 수 있습니다. 데이터를 저장할 때 CRS 세팅에 주의할 필요가 있습니다.

  • 마우스 오른쪽 버트을 이용해서 `systematic_plots_clip`레이어를 클릭하고 `다른 이름으로 저장`을 선택

  • ‘형식’에서 GPS eXchange Format [GPX] 선택

  • `plots_wgs84.gpx`로 새 이름으로 저장

  • ‘CRS’에서 `Selected CRS`선택

  • Browse for as WGS 84 (EPSG:4326).

노트: ‘GPX’형식은 이 CRS만 가능합니다 만약 다른 것을 선택하면 QGiS는 에러메세지를 내보지는 않지만 빈 파일을 얻게됩니다.

  • ‘확인’ 클릭

  • 다이알로그가 열리면 ‘waypoints`레이어만 선택(다른 레이어는 비었음)

../../../_images/gpx_creation.png

표본 조사구 목록은 이제 표준 형식으로 대부분의 GPS 소프트웨어로 관리될 수 있습니다. 현장조사팀은 이제 그들의 기기에 표본 조사구의 위치를 업로드 할 수 있습니다. 이는 기기에서 사용하는 소프트웨어를 사용하여 수행되고, `plots_wgs84.gpx`파일이 저장됩니다. 다른 옵션은 `GPS Tools`플러그인을 사용하면 되나, 특별한 GPS 기기로 자겁하는 툴의 세팅도 대부분 포함될 것입니다. 만약 자신만의 데이터를 작업을 한다면 그리고 툴이 어떻게 작동하는지 보고 싶다면, 그것에 관한 정보는 ‘GIS 사용자 매뉴얼’의 `Working with GPS Data <http://docs.qgis.org/2.2/en/docs/user_manual/working_with_gps/index.html>`편에서 찾으면 됩니다.

이제 QGiS 프로젝트 저장.

14.5.4. In Conclusion

좀 전에 산림목록에서 사용되는 체계적인 표본 설계를 얼마나 쉽게 만들 수 있는 확인했습니다. 다른 형식의 표본 설계를 만드는 것은 일반적인 아이디가 같다는 것을 제외하면 표본 조사구의 좌표를 계산하는 스프레트쉬트 혹은 스크립트 등 QGIS 내의 다른 툴을 사용하는 것을 포함합니다.

14.5.5. What’s Next?

다음 레슨에서는 현장조사팀이 상세지도의 표본조사구를 찾는데 사용될 상세한 지도가 자동적으로 만들어 지기 위해 QGIS의 아틀라스 능력이 어떻게 사용되지는 보게 될 것입니다.