뭐 글들을 보면 알겠지만, 두서없이 그냥 막무가내로 적은 것 같다.
그리고 프로젝트의 시작~끝을 글로 정리하려니 너무 어려웠다. 누군가 볼 것 같지도 않지만..내가 나중에 보고 기억할 정도로만 적어봤다. 진짜 최종최종최종 전체 요약이다.
혹시나 관심 있다면 이 요약+ppt+코드보면 대강 이해 갈 것이다.
[산불 발생 관련 데이터 처리]
2011~2021년 강원도의 산불 발생 날짜, 시각, 발생위치를 가져옴.(산림청 산불피해대장) -> 산불 발생 데이터(총 1053개)
- 도로명 주소를 경위도 좌표로 변환
- 산불 발생 데이터(target=1)인 데이터의 분포(발생위치, 발생 날짜, 계절)를 고려하여 임의의 산불 발생 x 데이터(target=0)을 생성-> 총 1140 개
- 산불 발생 데이터와 산불 발생 x 데이터는 형식이 동일하고, [발생날짜,발생시각,경도,위도,target]으로 구성됨
[기상 데이터 처리]
- 산불 발생, 산불 발생x 데이터에 기록되어 있는 발생날짜, 발생 시점의 asos 전체 기상 데이터를 가져옴.
- asos 103개 지점의 데이터를 idw 보간법을 이용하여 해당시점의 강원도 전체에 대한 기상데이터 생성
- 강원도 전체 기상 데이터에서 산불 발생 위치의 기상 데이터를 추출
- 산불 발생, 발생x 데이터에 기상 데이터를 맵핑
[지형, 인적 데이터]
- 지형데이터를 shp, tif 형태로 다운받아서 강원도 지역만을 crop (강원도 경계 tif를 이용)
- 전체 지형데이터와 인적 데이터의 포맷을 동일하게 세팅해줌
(전체 강원도를 가로 400, 세로 278 개의 격자로 나눈 해상도)
- 기상데이터와 동일하게, 산불 발생위치에 대한 지형 이미지만 crop 함.
- 파일명을 이용하여 각 산불발생, 산불발생 x데이터와 매핑해줌
[데이터 셋 구성]
train은 산불 발생 1053개와 산불 발생 1140개 총 2193개의 데이터에 대한 기상데이터와 지형데이터를 feature로 넣고 target을 0혹은 1로 훈련
test는 임의의 날짜의 기상데이터 , 지형데이터를 가져와 전체 격자 400*278 각 칸에 대한 데이터를 모델에 넣어 강원도 전체 확률 맵을 생성.
코드는 전부 github에 공개되어 있으며, 코드의 가이드 또한 github 해당 repo의 wiki에 작성하였습니다.
->ppt에도 적혀있듯이 부족한 점이 매우 많고, 사소하 것들을 가정하여 넘어갔던 것이 많다.
그러나 아이디어부터 데이터 수집, 전체적인 구조부터 짯던 것을 생각하면 만족스러운 프로젝트라고 생각한다.
GitHub - Bae-ChangHyun/Forestfire-predict
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github.com
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