SuperMap데스크탑을 이용한 데이터분석, 래스터분석, 3D 모델 생성 및 분석등의 신화과정 내용을 담고 있습니다.

1. SuperMap iDesktop 교육
2017.03
SPH(www.sphinfo.com)
사용자 교육(심화과정)

2. 목차

3. Contents
1 Vector Analysis
2 Raster Analysis
3 Hydrology Analysis
4 Network Analysis
1. Analysis

4. - 4 -
Buffer Analysis – Single Buffer
 Single Buffer : Point, Polygon, Line
- Buffer 반경 설정
- field 값을 이용한 Buffer 설정
Buffer Analysis – Single Buffer
 Multi Buffer : Point, Line, Polygon 에 대한 다중 버퍼 생성
1. Analysis – Vector Analysis

5. - 5 -
Overlay Analysis
 Use overlay analysis to combine the characteristics of several datasets into one.
- Clip
- Union
- Erase
- Intersect
- Identity
- XOR
- Update
1. Analysis – Vector Analysis

6. - 6 -
Overlay Analysis - 항목
 Source dataset – 인덕원 주변 건물
 Overlay dataset – 의왕시 내손 2동 행정경계
 Result dataset – 의왕시 내손 2동의 건물
Source Dataset
Overlay Dataset
Result Dataset
Clip
1. Analysis – Vector Analysis

7. - 7 -
Overlay Analysis -- Clip
 Overlay Data 를 사용하여 Source Data 를 Clip 한다.
Result DataSource Data
Overlay Data
Overlay View
Clip
1. Analysis – Vector Analysis

8. - 8 -
Overlay Analysis -- Union
 Overlay Data 를 사용하여 Source Data 를 Union 한다.
Source Data
Overlay Data
Result DataOverlay View
Union
1. Analysis – Vector Analysis

9. - 9 -
Overlay Analysis - Intersect
 Overlay Data 를 사용하여 Source Data 를 Intersect 한다.
Source Data
Overlay Data
Result DataOverlay View
Intersect
1. Analysis – Vector Analysis

10. - 10 -
Overlay Analysis - XOR
 Overlay Data 를 사용하여 Source Data 를 XOR한다.
Source Data
Overlay Data
Result DataOverlay View
XOR
1. Analysis – Vector Analysis

11. - 11 -
Overlay Analysis - Identity
 Overlay Data 를 사용하여 Source Data 를 Identity한다.
Source Data
Overlay Data
Result DataOverlay View
Identity
1. Analysis – Vector Analysis

12. Contents
1 Vector Analysis
2 Raster Analysis
3 Hydrology Analysis
4 Network Analysis

13. Contents
1 Vector Analysis
2 Raster Analysis
3 Hydrology Analysis
4 Network Analysis

14. - 14 -
Raster Hydrology Analysis
1. Analysis - Hydrology Analysis
 유역분석
- DEM을 이용하여 지역의 유역을 분석하여 물의 흐름을 도식화
Fill Sink Flow Direction
Flow accumulationRaster water systemVector water system
Original
DEM

15. - 15 -
Raster Hydrology Analysis
 유역 분석 절차
- DEM을 이용하여 최종적으로 물의 흐름(강)을 추출하는 단계
Original
DEM
1. Analysis - Hydrology Analysis

16. Contents 2. Working with 3D Scene
1 3D Scene Introduction
2 3D Symbolization
3 3D Modeling
4 3D Thematic Mapping and Query
5 3D Flying

17. - 17 -
3D Scene 구성
2. Working with 3D Scene - 3D Scene Introduction
 3D Scene Window
 3D Layer Manager
 Scene Menu

18. - 18 -
Layer 구성
 Screen Layer
- 이미지 로고, Tile 이미지
 General Layer
- 모든 종류의 2D data, KML layer, 3D Image cache, Model Cache, Vector Cache, 3D Model
 Terrain Layer
- DEM, Grid Dataset and Terrain Cache layer
2. Working with 3D Scene - 3D Scene Introduction
Screen Layers
General Layers
Terrain Layers

19. - 19 -
Adding Screen Layer
 Watermark, logo, label, etc
 Supported format
- PNG, JPG, JPEG, BMP
 Use Screen Coordinates
- No geographic meaning
- Static relative to 3D window
2. Working with 3D Scene - 3D Scene Introduction

20. - 20 -
Adding Terrain Layer
 GRID Dataset
 Terrain cache (*.sct)
2. Working with 3D Scene - 3D Scene Introduction

21. - 21 -
Adding General Layer – 2D data
 Point / line / region / text / network / CAD dataset, etc.
 Maps
 Image, Grid(DEM)
2. Working with 3D Scene - 3D Scene Introduction

22. - 22 -
Adding General Layer – Cache Data
 2D/3D map cache
 3D vector/model cache
 3D image cache
2. Working with 3D Scene - 3D Scene Introduction

23. - 23 -
General Layer – KML Data
 Add/New KML layer
- Landmark/Surface Map/3D Model (*. 3ds, *. sgm)
2. Working with 3D Scene - 3D Scene Introduction

24. - 24 -
Adding 3D Models
2. Working with 3D Scene - 3D Scene Introduction

25. Contents 2. Working with 3D Scene
1 3D Scene Introduction
2 3D Symbolization
3 3D Modeling
4 3D Thematic Mapping and Query
5 3D Flying

26. - 26 -
3D Symbolization
2. Working with 3D Scene - 3D Symbolization

27. - 27 -
Create and Edit 3D Symbols
 3D Marker Symbol 생성
2. Working with 3D Scene - 3D Symbolization

28. - 28 -
Create and Edit 3D Symbols
 3D Line Symbol 생성
2. Working with 3D Scene - 3D Symbolization

29. - 29 -
Create and Edit 3D Symbols
 3D Fill Symbol 생성
2. Working with 3D Scene - 3D Symbolization

30. Contents 2. Working with 3D Scene
1 3D Scene Introduction
2 3D Symbolization
3 3D Modeling
4 3D Thematic Mapping and Query
5 3D Flying

31. - 31 -
3D Modeling
 Large Area : Non-Important Area  Small Area : Important buildings
3DMax ModelingRapid Modeling
2. Working with 3D Scene – 3D Modeling

32. - 32 -
Rapid Modeling
Field Attribute 사용하여 3D 표현
Texture 를 이용
2. Working with 3D Scene – 3D Modeling

33. - 33 -
Associated Browsing
 다수의 Map or Scene 가 동시의 브라우징되는 기능
 Map 에 Projection 정의 필요
2. Working with 3D Scene – 3D Modeling

34. - 34 -
Underground Modeling
 지표면 아래의 GIS Data를 가시화
2. Working with 3D Scene – 3D Modeling

35. Contents 2. Working with 3D Scene
1 3D Scene Introduction
2 3D Symbolization
3 3D Modeling
4 3D Thematic Mapping and Query
5 3D Flying

36. - 36 -
3D Thematic Mapping
 Range Map
 Graph Map
 Unique value Map
 Label Map
2. Working with 3D Scene – 3D Thematic Mapping and Query

37. - 37 -
Spatial Query – Touch Combined
 Query all countries border Saudi Arabia with population greater than 2million
 Sample Data: World.smwu
- Countries region dataset
2. Working with 3D Scene – 3D Thematic Mapping and Query

38. - 38 -
3D Analysis
 3D Spatial Analysis
- Slope & Aspect, Viewshed Analysis, Visibility Analysis, Skyline Analysis
2. Working with 3D Scene – 3D Thematic Mapping and Query

39. Contents 2. Working with 3D Scene
1 3D Scene Introduction
2 3D Symbolization
3 3D Modeling
4 3D Thematic Mapping and Query
5 3D Flying

40. - 40 -
Fly Manager
 지정된 경로를 따라 시뮬레이션 View 하는 기능
2. Working with 3D Scene – 3D Fly

41. - 41 -
 Fly Point Add
 사용자가 경로를 생성한다.
 View 위치 및 방향, 각도를 설정 한다.
2. Working with 3D Scene – 3D Fly
Fly Point
Fly Point 위치(경위도좌표)
Fly Point 고도
Fly Point View 방향(좌우)
Fly Point View 각도 (상하)
Fly Point View 시뮬레이션

42. Contents 3. Raster Analysis
1 Raster Data
2 Raster Processing
3 Surface Analysis

43. - 43 -
Raster Data Structure
3. Raster Analysis – Raster Data
Point Line Polygon
Vector Data
Real World
Raster Data

44. - 44 -
Raster Dataset Types and Properties
Raster Type, Bounds Raster Resolution
Raster Projection
3. Raster Analysis – Raster Data

45. Contents 3. Raster Analysis
1 Raster Data
2 Raster Processing
3 Surface Analysis

46. - 46 -
Raster Interpolation
 Inverse Distance Weighted (IDW)
 Spline Interpolation
 Kriging
- Ordinary Kriging
- Simple Kriging
- Universal Kriging
3. Raster Analysis – Raster Processing

47. - 47 -
Raster Build DEM
 높이값을 가지고 있는 Data를 기반으로 DEM 생성
 Dig Lake : 호수나 저수지의 수면처럼 같은 높이로 되어 있는 영역을 특정 높일 수정하는 기능
Build DEM
수치 지형도 DEM
3. Raster Analysis – Raster Processing

48. - 48 -
Raster Converter
 Vector to Raster
- Point to Raster, Line to Raster, Polygon to Raster
 Raster to Vector
Vector to Raster
Vector Raster
3. Raster Analysis – Raster Processing

49. - 49 -
Raster Converter
 Raster to Vector
- Polygon, Line, Point 등으로 변환
Raster
3. Raster Analysis – Raster Processing
Vector
Raster to
Vector

50. - 50 -
Raster Grid Values
 Get value : Raster Pixel 의 값을 조희
3. Raster Analysis – Raster Processing

51. - 51 -
Raster Histogram
 Raster 의 통계 값 및 분포도
- Cell Count, 최대값, 최소값, 평균값 등
3. Raster Analysis – Raster Processing

52. - 52 -
Raster Reclassify
 Raster Cell 값을 재 분류
1 ~ 5  1
6 ~ 10  2
11~ 15  3
16~ 20  4
재 분류
Reclassify
3. Raster Analysis – Raster Processing

53. - 53 -
Raster Algebraic Calculation
 Requirement :
- Find places where a certain type of plant can grow
- 조건 1: elevation greater than 2400
- 조건 2: Soil type 200
조건 1 조건 2 Result
3. Raster Analysis – Raster Processing

54. - 54 -
Raster Statistics
 Basic : Raster의 Cell 값의 기본적인 통계값을 추출 (Min, Max, Mean, Std, Variance)
 Common : Raster의 Cell 값과 조건을 비교하여 조건에 True 되는 Raster를 추출
 Zonal : 두개의 Data Set의 값을 조건에 위해 새로운 값으로 생성
 Neighborhood : Cell 주변의 Cell 값에 대한 계산값을 Cell 에 부여 (Sum, Avg, Max, Min 등)
 Altitude : 2D Point DataSet을 DEM 을 이용하여 3D Point로 변환
3. Raster Analysis – Raster Processing

55. - 55 -
 Distance Raster
 Distance Raster는 각각의 셀 및 인접 셀(소스) 갂의 거리를 분석하고, 그 공갂적 관계를 시각적으로 표시할
수 있는 Data로 결과를 생성
- Straight line Distance
- Cost Distance
3. Raster Analysis – Raster Processing

56. - 56 -
 Density Analysis
 Density Analysis는 분산되어 있는 Point의 가중치를 기반으로 밀집도를 분석한다.
- Kernel Density
- Simple Density
3. Raster Analysis – Raster Processing

57. - 57 -
 Solar Radiation
 Solar Radiation 은 특정지역에서 지형 및 시갂의 변화에 따른 태양광의 누적을 분석한다.
3. Raster Analysis – Raster Processing

58. Contents 3. Raster Analysis
1 Raster Data
2 Raster Processing
3 Surface Analysis

59. - 59 -
Raster Extract Isolines
 DEM Data 을 이용하여 등고선을 추출.
- Isoline 갂격 설정 : Interval
- Smooth 방법 설정 :
B-Spline
Polish
3. Raster Analysis – Surface Analysis

60. - 60 -
Raster Slope and Aspect
 Slope
- DEM을 이용하여 지형의 경사도 분석
 Aspect
- DEM 을 이용하여 경사의 방향을 분석
Slope
Aspect
DEM Slope
DEM Aspect
3. Raster Analysis – Surface Analysis

61. - 61 -
Raster Cut & Fill
 The objects on a surface may move because of deposition and erosion, the result is the increasing of
surface objects at some region and the reducing of surface objects at other region.
Cut & Fill
3. Raster Analysis – Surface Analysis

62. - 62 -
Raster Profile Analysis
 종단면도
- Raster(DEM) 을 이용하여 지형에 대한 종단면도를 분석
- 종단면도가 필요한 지역에 대한 Line DataSet 를 입력 Data로 사용.
- DataSet에 있는 Line 의 수만큼 CAD DataSet으로 종단면도가 생성
3. Raster Analysis – Surface Analysis

63. - 63 -
Raster Ortho Image & Hillshade
 Ortho Image :
- Raster 의 시점에 따른 태양빛을 적용하여 Ratser 이미지에 3D 효과 표현
 Hillshade :
- Raster 의 면에 광원의 그림자 각도를 고려하여 3D 효과가 있는 Raster 생성
3. Raster Analysis – Surface Analysis

64. - 64 -
Raster Visibility Analysis
 가시권분석
- DEM을 이용하여 임의 지점에서 볼수 있는 지역을 Raster로 표현
3. Raster Analysis – Surface Analysis

65. - 65 -
Raster 3D Visibility Analysis
 3D 가시권
- Scene 환경에서 선택한 지점에서 관측되는 지점을 분석
3. Raster Analysis – Surface Analysis

66. Contents 4. Network Analysis
1 Network Dataset
2 Transportation Network Analysis
3 Facility Network Analysis

67. - 67 -
Network Analysis 구분
 Transportation Network Analysis
- Optimal Path Analysis
- TSP Analysis
- Find Closest Facility
- Services Area Analysis
- Logistics and Distribution
- Resource Distribution
- Location-Allocation
- Key Element Analysis
- Connectivity Analysis
- Adjacent Element Analysis
- Connected Element Analysis
 Facility Network Analysis
- Shortest Path Tracing Analysis
- Single Element Tracing Analysis
- Multi-Element Tracing Analysis
4. Network Analysis – Network Dataset

68. - 68 -
Creating Network Dataset
 Line Dataset의 2D Topology Processing 실행
- 데이터 오류 방지
 Structure 2D Network 실행
- Line Dataset을 Network Dataset으로 변환
4. Network Analysis – Network Dataset

69. - 69 -
Network Analysis 용어
 Network Data 명칭
- Node
- Arc
- Barrier Point
- Barrier Edge
4. Network Analysis – Network Dataset

70. - 70 -
Network Analysis - Parameters
 Save Node Info : Node 정보 저장
 Save Edge Info : Edge 정보 저장
 Stop Statistics :
 Enable Path Guide : 경로 보기 설정
 Search Direction :
 Facility Number :
 Search Radius : 허용 반경
 Analyze from center stop :
 Centers are mutually excluded : 상호 배척
 Generate Route : 경로 생성
 Least Total Cost : 최소 비용
 Overall Average Cost : 최소 평균 비용
 Search Direction : 연결 방향 선택
 Search Level : 연결된 Depth 선택
 Allocation Type :
 Node Demand Field :
 Edge ID Field :
 Allow Transpass : 중복 허용
 Allocate from Centers :
 Critical Node :
 Critical Edge :
4. Network Analysis – Network Dataset

71. Contents 4. Network Analysis
1 Network Dataset
2 Transportation Network Analysis
3 Facility Network Analysis

72. - 72 -
Network Analysis - Transportation Network Analysis
 Optimal Path Analysis : 최적경로
- 출발점과 목적점 사이의 최적의 경로를 검색
4. Network Analysis – Transportation Network Analysis

73. - 73 -
Network Analysis - Transportation Network Analysis
 TSP(Traveling Salesman Problem) Anlaysis: 멀티 라우팅
- 다수의 방문지를 효율적으로 방문하는 방법
4. Network Analysis – Transportation Network Analysis

74. - 74 -
Network Analysis - Transportation Network Analysis
 Find Closest Facility : 최단거리 시설물
- 선택한 지점에서 최단거리에 있는 시설물을 검색
4. Network Analysis – Transportation Network Analysis

75. - 75 -
Network Analysis - Transportation Network Analysis
 Services Area Analysis : 서비스 반경
- 특정위치에서 도달할 수 있는 지역을 검색
4. Network Analysis – Transportation Network Analysis

76. - 76 -
Network Analysis - Transportation Network Analysis
 Logistics and Distribution : 다수의 동선 생성
- 다수 센터에서 다수의 방문지를 효율적으로 방문하는 방법
- MTSP(Multiple Traveling Salesman Problem) Analysis
4. Network Analysis – Transportation Network Analysis

77. - 77 -
Network Analysis - Transportation Network Analysis
 Resource Distribution : 자원 분배
- Demand ID에 따라 자원 도달이 가능한 영역(Node / Edge) 분석
4. Network Analysis – Transportation Network Analysis

78. - 78 -
Network Analysis - Transportation Network Analysis
 Location-Allocation Analysis : 최적입지 선정
- 특정지역에 센터를 설립시 최적의 위치들을 검색
4. Network Analysis – Transportation Network Analysis

79. - 79 -
Network Analysis - Transportation Network Analysis
 Key Element Analysis : 핵심 요소 분석
- 여러 경로가 있을 경우, 모든 경로에서 반드시 거쳐야만 하는 Node / Edge를 분석
4. Network Analysis – Transportation Network Analysis

80. - 80 -
Network Analysis - Transportation Network Analysis
 Connectivity Analysis : 연결 분석
- 두 노드가 연결되어 있는지 분석
4. Network Analysis – Transportation Network Analysis
Configuring network analysis environment…
Finish configuring network environment. Time : 0 seconds.
Analysis result : the two nodes are not connected.

81. Contents 4. Network Analysis
1 Network Dataset
2 Transportation Network Analysis
3 Facility Network Analysis

82. - 82 -
Network Analysis - Facility Network Analysis
 Shortest Path Tracing Analysis : 최단거리 분석
- 시작점과 종료점 갂의 최단거리를 검색
4. Network Analysis – Facility Network Analysis

83. - 83 -
Network Analysis - Facility Network Analysis
 Single Element Tracing Analysis :
- 네트워크 방향에 따라 지정된 Node / Edge 추적
분석
 Multi-element Tracing Analysis :
- 네트워크 방향에 따라 다수로 지정된
Node / Edge 추적 분석
4. Network Analysis – Facility Network Analysis

84. - 84 -
Network Analysis - Facility Network Analysis
 Adjacent Element Analysis :
- 발생한 이벤트에 연결된 Node/Edge를 분석
 Connected Element Analysis :
- 연결 상태에 따라 발생한 이벤트에 연결된
Node/Edge를 찾는다.
4. Network Analysis – Facility Network Analysis

85. - 85 -