R로 수심 측량 데이터 시각화 및 분석

R로 수심 조사 데이터를 시각화하고 분석하기 | R-bloggers수자원 관리의 가치 사슬에서 첫 번째 단계는 강, 지하수, 바다, 저장소 등 자연 공급원에서 물을 추출하는 것입니다. 물 관리자는 물론 일반 시민도 저장소가 현재 얼마나 많은 물을 보유하고 있는지를 알고자 합니다. 이는 단순히 측량 데이터를 부피 측정으로 옮기는 과정이 필요하기 때문에 쉽지 않은 문제입니다.이 글은 미국 메릴랜드 주의 Prettyboy Reservoir 데이터를 사용해 R 언어로 수심 조사 데이터를 시각화하고 분석하는 방법을 보여 줍니다.Prettyboy Reservoir공개된 수심 조사 데이터를 찾기 위해 웹을 검색하던 중 메릴랜드 지질 조사(MGS) 웹사이트를 발견했습니다. 이 기관은 미국 메릴랜드 주의 지질과 수자원을 조사합니다. Prettyboy Reservoir는 볼티모어 시와 인접한 메릴랜드 5개 카운티의 거의 두 백만 명의 주민에게 물을 공급하는 데 기여합니다. MGS는 그들의 저장소, 특히 볼티모어 카운티에 있는 Prettyboy Reservoir의 수심 데이터를 공개합니다.수심 데이터는 ZIP 파일에 포함된 CSV 파일로 제공됩니다. 파일은 중복 헤더가 두 개 있는데, 첫 번째 행은 필드 이름, 두 번째 행은 단위가 들어 있습니다. 데이터는 세 개의 열로 구성되어 있습니다: Easting, Northing, Depth. 예시 값은 다음과 같습니다:Easting Northing Depth UTM-NAD83-Meters UTM-NAD83-Meters Feet 352606.8 4386507 9.7 352606.8 4386507 8.8 352606.5 4386507 11.4 ... ... ...Eastings와 Northings는 Universal Transverse Mercator 투영계에 기반합니다. 이 예제에서는 수심을 피트 단위로 표시하고 있습니다. 수심은 기준점(데이터셋에서는 저장소의 Full Supply Level)을 기준으로 양수로 측정됩니다.데이터 추출, 변환 및 로드아래 스크립트는 데이터를 추출, 변환, 로드(ETL)하는 과정을 보여 줍니다. 파일에는 중복된 데이터와 각 구석에 0점이 포함되어 있으므로, 이들을 제거한 후 깨끗한 데이터를 사용합니다.# Bathymetry visualisation and analysis # libraries library(tidyverse) library(RColorBrewer) rm(list = ls()) # Data source # if (!file.exists("data/PrettyBoy1998.dat")) { download.file("", destfile = "data/prettyboy-1998.zip") unzip("data/prettyboy-1998.zip", exdir = "data") file.remove("data/prettyboy-1998.zip") } # Read data rawdata %>% mutate(depth_m = depth_ft * 0.304) # Visualise the Data # This visualisation shows the lines that the survey vessel sailed to capture the sonar soundings. # The edge of the reservoir was measured with a terrestrial survey and has a depth of zero. # The code defines a colour palette for this data using green and blue. # The colours combine two palettes from the green and blue palettes so that only zero values are green and positive values are blue. # Basic Visualisation bathymetry_colours