지형에 일관된 식물상과 동물상 저작하기 소스 코드 분석 (2022.04.23)

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소스 코드 링크

파일 구성

실행 시

1. conditions.py
2. flora.py
3. fauna.py

순으로 실행이 됨.

우선 R₀을 conditions.py에서 처리하고, 이후 R₁을 flora.py, R₂를 fauna.py에서 처리할 듯.

conditions.py

간단하게 코드 진행만 봤을 땐,

1. dem_filled.tif 파일을 불러옴
2. 물 데이터 생성
3. 12 개월치의 일조량 데이터 생성
4. 온도 데이터 생성

물 데이터

DEM 데이터를 바탕으로 물 데이터를 생성함.

1. DEM 데이터 dem 행렬에 대해 drain.compute(dem, source)을 호출함
   1. flux.flux(dem, source) 호출함
      1. 열의 개수가 dem의 원소의 개수이고, 행이 4개인 이웃 정수형 행렬 neighbors 생성.
         • 0번째 행은 같은 행 혹은 같은 노드 내에서 낮은 이웃
         • 1번째 행은 같은 행 혹은 같은 노드 내에서 그 다음으로 낮은 이웃
         • 2번째 행은 같은 열 혹은 같은 노드 내에서 낮은 이웃
         • 3번째 행은 같은 열 혹은 같은 노드 내에서 그 다음으로 낮은 이웃
      2. 열의 개수가 dem의 원소의 개수인 정수형 열벡터 parse 생성
      3. flow.compute_neighbors_grad(dem, neighbors, parse) 호출

월별 일조량 데이터

온도 데이터

온도는 단순히 -(dem / 100) 으로 처리함.

flora.py

1. 일조량, 온도, 물, 토양 데이터를 받아옴
   • 온도 데이터는 불러온 후 온도 offset(기본 0) 만큼 더해줌
   • 물 데이터는 자연 로그로 받아오고, 그 후 offset(기본 0) 만큼 더해줌.
   • 토양 데이터는 geology.load(soil_file_path, colors)로 불러옴
     1. soil_file_path로부터 rgb_data 가져옴
     2. 위의 데이터를 정수로 간단화:
        • 즉, 32비트 정수를 8비트로 구분하여, 00000000000000000000000000000000 와 같이 나누겠다는 의미.
     3. 결론적으로 geol라는 행렬/이미지는 각 픽셀별로 해당하는 soil의 index를 갖고 있을 것
2. 데이터로 RAG₀ 구축
   1. 월별 온도. `ecosys.convert(온도 + 월별 평균 온도, 일교차(저점), 일교차(고점))
      • 온도를 [1 - 10] 스케일로 수정
      • 
   2. 월별 배수량
   3. 월별 일조량
      • 월별 배수량, 일조량도 위의 식으로 동일하게 처리.
      • 
      • * conditions = { 월별 일조량, 월별 온도, 월별 배수량 }
3. 식물 간 경쟁 처리 ecosys.plant_compet(plants, conditions, geol)
   • 식물별 데이터:
     • illum: 일조량
     • temp: 온도
     • moisture: 지상 습도
     • 위의 데이터는 각각 (최소, 최대, 경쟁)의 값을 갖고 있음.
     • geology: 각 색깔별로 생존 가능성을 의미 (1이면 생존, 0이면 생존 불가) 1. 각 식물마다
       1. 밀도 계산

       1.   2. 데이터(일조량, 온도, 배수량 등) `gpi` 데이터에 기록
          

4. 결과 tif 파일로 저장

fauna.py

1. 초식동물, 육식동물의 인구 설정
2. 자원 데이터 받아옴
3. 물 데이터 체인화
4. 식생의 밀도 맵 계산
5. 접근성 맵 계산
6. 물 체인 단순화 및 노드화
   1. 물을 마실 수 있는 지역(픽셀) 구하기
   2. 해당 픽셀의 최근접 타원 계산
   3. 각 영역별로 타원 저장
7. 영역 별 노드 저장
8. 동물 밀도 맵 계산
9. 트레일 가중치 계산
10. 자원 간 경로 계산
11. 경로 to 트레일
12. 일상 계획 계산