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안녕하세요. 2022년 데이터청년캠퍼스에서 경남대학교 빅리더 AI 아카데미에 참여한 레인저스입니다. 팀명이 레인저스인 이유는 국립공원을 지키는 사람을 파크 레인저(Park Ranger)라고 하는데 저희는 국립공원뿐만 아닌 더 나아가 지구를 지키자는 마음으로 파크를 제외한 레인저스로 정했습니다.
지구를 지키려면 기후변화를 파악하고 대비해야 하기 때문에 생물계절학을 알아야 합니다. 그래서 많은 연구가 기후변화를 파악하기 위해 개엽 시기를 분석합니다. 개엽 시기를 분석하는 이유는 기후변화는 직접적으로 확인이 불가능하기 때문에 간접적으로 확인해야 하며, 개엽은 온도 변화가 가장 큰 봄에 발생하고 매년 꾸준히 일어나는 이벤트이기 때문입니다. 그런데 다양한 논문을 찾아 본 결과, 많은 연구에서 개엽 시기 분석을 위한 프로그램이 정형화 되어 있지 않으며, 국립공원공단에서 사용하는 PhenoCam GUI는 더이상 업데이트가 되지 않아 불편한 점이 많았습니다.
그래서 저희는 다양한 문제가 있다는 것을 파악하고 기존에 고정형 카메라를 통해 이미지에서 식생지수 Gcc 값으로 분석하던 방식에서 +@로 인공위성 데이터(데이터 많음, 비용X)과 웹 서비스(설치 불필요, 항상 최신 버전 유지, 접근성 좋음)로 문제를 해결하기로 했습니다. 따라서 저희는 개엽 시기 분석을 통해 기후변화를 연구하는 모든 사람을 대상으로 웹 서비스를 제공합니다. 고정형 카메라를 통해 흭득한 이미지와 인공위성 데이터를 통해 개엽 시기 분석이 가능하며 다양한 형태의 식생지수 그래프를 볼 수 있으며, 개엽일이 담긴 csv 또는 excel 파일을 바로 다운로드 받으실 수 있습니다.
팀원 및 멘토는 여기에서 확인하실 수 있습니다.
- 데이터
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