Eco Life

r에서 그래프 시각화를 위한 방법으로는 여러가지 방법이 있다. 그중에서 나는 ggplot2를 많이 이용하는데, 많은 사람들이 공유를 해놓았고, cookbook도 나와 있어서 쉽게 접근할 수 있다. Chapter 1. 막대그래프 그리기 library(readxl) library(ggplot2) data library(ggplot2) > data data # A tibble: 7 x 2 alpha haha 1 A 20 2 B 15 3 C 10 4 D 5 5 E 9 6 F 25 7 G 30 > x x ggplot(data, aes(x=alpha, y=haha)) aes함수에 x축과 y축을 지정해 준다. geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") geom_bar 함수에..

나도 qgis를 접하기 전에 조사지점의 좌표를 google earth를 이용해서 point를 만들고 저장해 놓곤했다. 여간 귀찮은 일이 아니다... 단순히 몇 지점만 찍는다면 간단할 수 도 있지만 지점이 수십개, 수백개가 된다면...? 말이 달라진다... 특히 특정종이 출현한 지역을 포인트로 찍어야 한다면... 현장에서 gps 좌표를 찍고... 다시 google earth에서 포인트를 찍고... 이런것을 Qgis에서 간단하게 해결 할 수 있는 방법이 있다. 먼저 사진파일이 필요한데... 가장 중요한 것은 사진 파일에 gps 정보가 담겨 있어야 한다. 사진파일의 속성에 들어가서 자세히 탭을 누르면 gps 정보가 들어 있는지 확인이 가능하다. gps좌표가 들어가 있는지 확인을 했다면, qgis로 들어가자 q..

2020/12/19 - [공부/R] - [R]for 함수를 이용한 데이터 자동 계산 [R]for 함수를 이용한 데이터 자동 계산 몇일전 빅데이터를 분석하기 위한 코딩을 했었다. 2020/12/15 - [공부/R] - [R]데이터 핸들링 연습(2020.12.15) 물론 엑셀로 작업하는 것보다 훨씬... 빠른 속도로 분석을 하였다. 하지만...? 자동화가 되어 fishingbass.tistory.com 이전 포스팅에서 for 함수를 이용한 데이터 자동 계산에 대한 내용으로 작성했었다. 사실 for 문을 사용하기 이전에도 비교적 편하게 데이터 분석을 했던 코딩이 있다. library(readxl) library(dplyr) ta

몇일전 빅데이터를 분석하기 위한 코딩을 했었다. 2020/12/15 - [공부/R] - [R]데이터 핸들링 연습(2020.12.15) [R]데이터 핸들링 연습(2020.12.15) 빅데이터를 만지게 되어 엑셀로는 도저히 답이 없어서 R로 조금씩 코딩을 해보려고 합니다. 아직 초보라서... 혼자 스스로 하나씩 찾아보면서 공부해보고 있습니다. 혼자 코딩을 하면서 혹시라 fishingbass.tistory.com 물론 엑셀로 작업하는 것보다 훨씬... 빠른 속도로 분석을 하였다. 하지만...? 자동화가 되어 있지 않아서 ctrl + enter를 계속 눌러주어야 했기에 for 문을 이용하면 자동화가 되지 않을까 고민해보았다. for 함수에 대해 이해하는데 조금 많은 시간이 필요했지만... 결론적으로 성공했다! ..

빅데이터를 만지게 되어 엑셀로는 도저히 답이 없어서 R로 조금씩 코딩을 해보려고 합니다. 아직 초보라서... 혼자 스스로 하나씩 찾아보면서 공부해보고 있습니다. 혼자 코딩을 하면서 혹시라도 도움이 되시는 분들이 있다면 사용해보시는 것도 괜찮을 것 같습니다... ^^;; library(readxl) library(dplyr) ta

용수물날도래는 청나비날도래, 광택날도래 등등의 집을 짓고 사는 종들과 다르게 집을 짓지 않고 살아갑니다. 머리에는 Y자 모양의 무늬가 있는 것을 볼 수 있습니다. 앞가슴등판도 같이 보이네요. 머리 옆에는 앞가슴배판돌기도 보이구요. 배면의 머리쪽에는 특별한 특징은 없는 것으로 생각됩니다. 다리쪽에는 강모도 없고 깔끔한 모습입니다. 배 말단 쪽에는 꼬리 발톱이 있는 것을 볼 수 있습니다. 날도래목 유충의 특징이라고 할 수 있죠. 용수물날도래의 꼬리발톱 옆면의 모습입니다. 짧은 강모들의 모습이 보이구요. 꼬리발톱에 덧발톱은 없고 2개의 이빨이 나 있는 모습을 볼 수 있습니다. 용수물날도래 유충의 기관아가미 입니다. 기관아가미는 2쌍식 존재합니다. 사진상으로는 하나 밖에 보이지 않네요.. ^^;; 아래서 2번째..

NDVI= Normalized Difference Vegetation Index NDVI 분석을 위해서는 위성 영상자료가 필요함. Landsat8외에도 다양한 영상자료가 존재하나 이번 포스팅에서는 Landsat8을 이용한 NDVI 분석을 실시하고자 함. Landsat8에는 Band1 ~ Band11까지 있는 것으로 확인. 영상자료를 qgis로 불러오기 다음과 같이 어두운 영상사진이 로드 됨 자신이 분석하고자 하는 밴드만 불러오는 것을 추천함 밴드 여러개를 넣어두면 계산할 때 복잡함 래스터 탭의 래스터 계산기로 들어감 NDVI(Landsat8) = (Band 5 - Band 4) / (Band 5 + Band4) 로 계산함 위의 사진과 같이 해당 수식을 적용하면 됨 일반 숫자 계산하는 것 처럼 Band를 ..

먼저 올리고자 하는 파일의 위치가 맞는지 확인해야 하므로 오픈소스 지도를 띄워준다. 왼쪽의 XYZ Tiles에 기본적으로 OpenStreetMap이 다운되어 있다. 자신이 올린 파일의 위치가 맞다면 넘어가도 된다. 하지만 위의 화면 처럼 원하는 곳에 벡터파일이 위치하지 않는다면.. 1. 먼저 프로젝트 좌표계와 내가 올린 벡터의 좌표계가 맞는지 확인한다. 2. 어디선가 다운받은 벡터파일을 확인해 보라. 위의 사진처럼 벡터파일에 ?가 되어 있다면 벡터파일 자체에 프로젝트 좌표가 없는 상태이다. 따라서 먼저 좌표계를 설정해주도록 한다. 벡터파일의 설정에 들어가면 원본 좌표계가 설정되어 있지 않은 상태이다. 따라서 다운 받은 곳에서 데이터 좌표계를 확인하고 좌표계를 입력해준다. 내가 받은 파일의 데이터 좌표계는..

빗자루하루살이 입니다. 빗자루하루살이라는 이름을 들으면 이 종의 특징을 대략적으로 예상할 수 있습니다. 빗자루 처럼 첫번째 다리마디에 긴 털을 나타내고 있는 특징이 있습니다. 하루살이목 빗자루하루살이과 빗자루하루살이속 에 속하는 빗자루하루살이의 옆면 입니다. 빗자루하루살이의 등면에는 머리부터 배 끝까지 긴 하나의 줄이 있는 특징이 있습니다. 희미하게 보이는게 아니라 뚜렷하게 잘 나타나는 특징입니다. 어린 개체들은 흰줄이 잘 안보일 수도 있다고 합니다. 빗자루하루살이의 기관아가미 입니다. 기관아가미의 모양은 나뭇잎 모양으로 1쌍씩 있습니다. 기관아가미의 끝에는 가시(?)처럼 보이는 돌기들이 보입니다. 빗자루하루살이의 옆가시는 옛하루살이처럼 많이 발달되어 있는 모습을 볼 수 있었습니다. 아쉽게도 기관아가미들..

아담스물방개 성충의 등면 입니다. 얼핏보면 애기물방개와 굉장히 유사하게 생긴 곤충입니다. 개인적인 생각일 수도 있지만.. ㅎㅎ 처음 동정을 배울때 애기물방개와 아담스물방개를 잘 못봤었던 것 같습니다. 두 종을 확실하게 구분할 수 있는 동정 키는 머리에 있는 모늬를 보시면 됩니다. 애기물방개와 다르게 아담스물방개의 머리에는 V자 모양의 무늬가 있습니다. 사진상으로도 확실히 보이시죠? 등면의 무늬 패턴이 재미있게 생겨서 한장 찍어보았습니다. 작은 방패판도 함께 촬영을 했구요. 현미경으로 수서곤충을 관찰하면 가끔 재미있는 모습도 볼 수 있어서 좋은 것 같습니다. 아담스물방개의 배면 모습입니다. 배면의 모습은 물방개과에 속하는 녀석들과 크게 다른점은 없습니다. 수컷과 암컷의 구분은 앞다리를 보면 가능합니다. 앞..

충주의 어느 저수지에서 만난 별날도래의 모습입니다. 일반적으로 날도래목은 물의 흐름이 있는 곳에서 많이 서식을 하는데요. 별날도래는 저수지와 같은 물의 흐름이 없는 곳에서 서식하는 것을 확인할 수 있습니다. 머리부분에는 동그란 모양의 무늬가 있는 것을 알 수 있습니다.

r을 조금씩 공부하면서 작고 소소한 부분을 수정하고 싶어지네요.. 할 수 있는 분석들은 굉장히 많은데 나에게 맞는 데이터를 먼저 만들어야 한다는 압박감이 계속듭니다. 이번 포스팅에서는 데이터 프레임을 핸들링하면서 행이름을 변경하기 위해 공부한 내용을 적어보고자 합니다. 먼저 필요한 패키지는 특별히 없습니다. 2020/11/03 - [공부/R] - [R]r에서 엑셀파일, CSV파일 불러오기 [R]r에서 엑셀파일, CSV파일 불러오기 R을 사용하다보면 .txt파일을 이용할 때보다는 엑셀, CSV파일을 불러오는 경우가 많습니다. 저는 그래요..^^;; 그래서 CSV 파일과 엑셀자료를 R로 가지고 오는 방법에 대해 작성해보려고 합니다. 1. fishingbass.tistory.com 제가 몇일전에 작성했던 엑셀..

몇달전 물땡땡이과에 속하는 곤충들을 관찰하기 위해 채집했던 잔물땡땡이가 있었습니다. 상추도 구매해서 급여를 하면서 열정적으로 사육을 했었죠. 그러다 한 개체의 사육장에서 알주머니를 보게되었습니다. 사실 잔물땡땡이의 알주머니는 다른 분들의 블로그나 도감상으로만 봐왔었는데 실제로 사육하면서 받아보니 신기했습니다. 근데... 자세히 보니 알주머니가 열려있더라구요. 이상함을 느껴 사육장 안을 살펴보았습니다. 잔물땡땡이 유충이 알주머니에서 부화를 했더라구요.. 얼마나 많은 개체가 부화를 했을지는 잘 모르겠네요... ㅎㅎ 눈에 보이는 족족 각자의 방으로 옮겨주었습니다. 왜냐하면?! 잔물땡땡이 유충은 다른 작은 수생생물을 포식을 하기 때문에 갓 우화한 녀석들끼리 잡아먹을 수도 있다는 생각이 들었습니다 잔물땡땡이에 대..

R을 사용하다보면 .txt파일을 이용할 때보다는 엑셀, CSV파일을 불러오는 경우가 많습니다. 저는 그래요..^^;; 그래서 CSV 파일과 엑셀자료를 R로 가지고 오는 방법에 대해 작성해보려고 합니다. 1. 먼저 파일을 준비합니다. (저는 c:/에 CSV파일과 엑셀자료를 저장했습니다.) 2. R에서 CSV 파일을 불러옵니다. library(readxl) read.CSV ...3 > read.excel # A tibble: 8 x 3 ...1 ...2 ...3 1 a b c 2 1 2 3 3 2 3 4 4 3 4 5 5 4 5 6 6 5 6 7 7 6 7 8 8 7 8 9 > names(read.excel) [1] "...1" "...2" "...3" .csv 파일에서와 마찬가지로 열의 이름을 지정하지 않..

R프로그램에 대해 인지한지는 대학교 3학년때 통계학을 교수님께 배우며 알게되었습니다. 그때 당시에는 제가 이렇게 어려운 프로그램을 사용하게 될 줄은 몰랐죠..^^;; 그러다 최근 R 프로그램에 공부하기 시작하면서 대단함을 느끼게 되었습니다. 할수 있는 분석.. 편리함.. 등등 다른 프로그램에 비해 처음에 접근함에 있어서 불편함?은 있겠지만, 익숙해지고 나면 이보다 좋은 프로그램은 없을거라 생각합니다. 저도 공부하면서 가끔씩 포스팅을 해보려고 합니다~^^ 우선 첫번째로 R 패키지를 다운받는 방법인데요. install.packages() install.packages는 R을 이용함에 있어서 필요한 패키지들을 다운 받는 코드 입니다. 예를 들어 R에서 기본으로 plot을 그릴 수 있지만, 시각적으로 좀더 좋아..

원주의 논에서 만난 가는실잠자리 유충 입니다. 실잠자리 유충은 끝에 있는 기관아가미의 모양과 무늬에 따라 동정이 가능합니다. 가는실잠자리 유충의 꼬리아가미는 등검은실잠자리 유충과 유사하게 생겼습니다. 등검은실잠자리 유충은 꼬리아가미 가운데에 3개의 점이 있는 반면에 가는실잠자리 유충은 가장자리 위쪽, 아래쪽으로 각각 3개의 무늬가 있는걸 보실 수 있습니다. 가는실잠자리 등 가운데에는 밝은색의 줄이 있고, 옆면에는 8번 배마디까지 2개의 갈색반점이 있는 모습을 확인할 수 있습니다. 아래턱에는 중편강모가 5쌍, 측편강모는 3쌍이 있습니다. 머리는 타원형으로 길이가 짧은 특징을 가지고 있습니다. 가는실잠자리는 대부분의 실잠자리와 유사하게 웅덩이, 연못 등과 같은 정수생태계에서 서식합니다. 주로 하천, 호소 등..

안녕하세요. 처음 인사드립니다~^^ 이번 포스팅에서는 산속 깊은 곳에서 한국고유종인 한국큰그물강도래 라는 수서곤충을 채집하러 떠나보았습니다. #한국고유종 이란? 한국을 제외한 다른 나라(지역)에서는 살지 않는 종으로 한국에서만 만나볼 수 있는 종을 말합니다. 일반적으로 #강도래목 에 속해 있는 생물들은 하천의 상류지역에서 주로 만나볼 수 있으며, 나무가 많고, 수질이 깨끗한 곳에서 만나 볼 수 있습니다. 사진에서 보시다시피 돌과 자갈에 의해 발생하는 여울은 하천밖에 있는 산소가 물속으로 쉽게 녹아들어 갈 수 있도록 도움을 줍니다~^^ 이렇게 물속에 녹아든 산소를 #용존산소 라고하며, 강도래목에 속해있는 생물은 용존산소량이 많은 하천에서 살아갑니다. 하천을 천천히 걸어다니며 사진도 찍어줍니다~^^ #하천 ..