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Erstellen von Unterabschnitten (Gruppen) von Layern in QGIS?


Ich arbeite an einem Projekt zu Fischarten und Fangmethoden mit vielen Schichten.

Das schafft Verwirrung.

Ich möchte Layer-Unterabschnitte (Gruppen) wie folgt erstellen:

  • Fischarten

    • Spezies 1
    • Spezies 2
    • Spezies 3
  • Angelmethoden

    • Methode 1
    • Methode 2
    • Methode 3

und so weiter.

Eventuell sogar eine Untersektion der 2. Ebene (Ebenengruppe).

Ich habe keine Ahnung, wie ich das angehen soll.

Ich verwende QGIS 2.4.

Zur Verdeutlichung ist unten ein Bild des Projekts.


Es gibt noch eine weitere Option: Mehrere Ebenen auswählen (entweder mit Umschalt-Klick, um eine Gruppe auszuwählen, oder Strg-Klick, um Ebenen einzeln zu Ihrer Auswahl hinzuzufügen). Wenn Sie mehrere ausgewählt haben, klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie "Ausgewählte Gruppe". Ich finde dies weniger fummelig, als zuerst die Gruppe zu erstellen und dann Ebenen darauf zu ziehen (obwohl dies eine absolut gültige Option ist).


Wenn Sie mit der rechten Maustaste in das Fenster der Ebene klicken, sollte ein Gruppe hinzufügen Möglichkeit. Wählen Sie diese Option, um Unterabschnitte zu erstellen, indem Sie Ihre Ebenen hineinziehen.


Die Künste und Werkzeuge zur Verwendung von Routine-Gesundheitsdaten zur Ermittlung von Gebieten mit hoher HIV-Belastung: Der Pilotfall von KwaZulu-Natal, Südafrika

Die für diese Studie analysierten Datensätze stammen aus dem Gesundheitsinformationssystem des Gesundheitsbezirks, das der Abteilung Kwa-Zulu-Natal gehört. Daten können durch Unterzeichnung eines Datennutzungsvertragsformulars mit dem Gesundheitsministerium abgerufen werden, das festlegt, dass die Verwendung von Datensätzen in der Forschungskommunikation, wissenschaftlichen Arbeiten, Zeitschriften und dergleichen unter Anerkennung des Gesundheitsministeriums von Kwa-Zulu als Datenquelle gefördert wird .


Fernerkundung

Humanistisches GIS-Labor – Nutzen Sie GIS mit Humanismus. Globaler Flüchtlingsatlas. Der Global Refugee Atlas visualisiert und erzählt die Kernerfahrungen von Millionen von Flüchtlingen unter dem Mandat des Hohen Flüchtlingskommissars der Vereinten Nationen (UNHCR) unter Verwendung von Fernerkundungsdaten, Crowdsourcing-Daten aus sozialen Medien sowie einer Vielzahl von Datensätzen des UNHCR und anderer internationaler humanitärer Organisationen.

Der Atlas nutzt die Verfügbarkeit dieser Datensätze und basiert auf einer offenen geo-narrativen Plattform, um die Kontexte und Bedingungen zu beleuchten, die Flüchtlingsreisen und -lagern zugrunde liegen. About The Atlas ist in fünf Kapitel unterteilt, die verschiedene Aspekte der Flüchtlingserfahrung untersuchen, von den Ursachen internationaler Krisen bis hin zur Wahrnehmung von Social-Media-Nutzern auf der ganzen Welt. Die Erfahrungen von Flüchtlingen werden durch die Verwendung von Geo-Erzählungen hervorgehoben, wobei als Fallstudien zwei Geschichten verwendet werden: Flüchtlinge, die der Brutalität des burundischen Bürgerkriegs entkommen, und somalische Flüchtlinge, die versuchen, die Mittelmeerküste zu erreichen (Abschnitt „Reisen“). EpiRisiko. Wird geladen. Willkommen bei EpiRisk EpiRisk ist eine Computerplattform, die eine schnelle Einschätzung der Wahrscheinlichkeit ermöglicht, infizierte Personen von Orten, die von einem Krankheitsausbruch betroffen sind, über das Verkehrsnetz der Fluggesellschaften und den täglichen Pendelverkehr in andere Gebiete der Welt zu exportieren.

Es ermöglicht dem Benutzer auch, die Auswirkungen potenzieller Beschränkungen auf den Flugverkehr und die Pendlerströme zu untersuchen. Basierend auf der Anzahl der in einem oder mehreren Gebieten der Welt entdeckten infizierten Personen schätzt die Plattform zwei Hauptgrößen. · Exportierte Fälle: Das Tool berechnet die Wahrscheinlichkeit P(n) für den Export einer bestimmten Anzahl von Fällen n ab dem Ursprung des Seuchenausbruchs.

. · Relatives Importrisiko: Für jeden Standort Y bewertet die Plattform die Wahrscheinlichkeit P(Y), dass eine einzelne infizierte Person aus den Indexgebieten zu diesem spezifischen Ziel Y reist. International-Inlandsverbreitung von 2019-nCoV-V4. Neuartige Coronavirus-Infektionskarte. Diese interaktive Online-Karte ermöglicht es Benutzern, sowohl die globalen als auch die lokalen Trends der Infektion mit dem neuartigen Coronavirus seit dem 21. Januar 2020 zu verfolgen.

Der unterstützende Datensatz wird rechtzeitig aus mehreren offiziellen Quellen gesammelt und dann auf dieser Karte aufgetragen. Datenquellen Die Daten werden hauptsächlich erhoben von 1. National Health Commission (NHC) der Volksrepublik China 2. Chinas Provinz- und Kommunalgesundheitskommission, Chinas Provinz- und Kommunalverwaltungsdatenbank 3. In der Datentabelle gibt jeder Eintrag den Infektionsstatus an im Format "#-#-#-#" -- ein 4-Fortsetzungseintrag geteilt durch Bindestriche. Update-Verfahren. Diferencias entre técnico GIS, analista GIS und GIS-Berater.

Si para un profesional que trabaja con SIG en ocasiones es difícil explicar a un profano a qué nos dedicamos, quizá más complicado establecer una categoría a nuestros conocimientos. Las Habilidades que deberían Tener un técnico GIS, ein analista GIS oder ein Consultant und Sistemas de Información Geográfica son diferentes. Vamos a intentionar esclarecer qué habilidades debería tener cada uno, empezando de menos a más. Neuer Kurs: QField Quickstart - Geospatial Brainstorming. QField ist eine Open-Source-Android-basierte mobile Datenerfassungs- und/oder Anzeigeanwendung, die eng mit QGIS integriert ist. QGIS wird verwendet, um das Projekt mit Standard-QGIS-Tools einzurichten. Wenn die Layer in Ihrem Projekt in einer PostGIS-Datenbank gespeichert sind und eine mobile Datenverbindung verfügbar ist, werden in QField vorgenommene Änderungen direkt an Ihrer Datenbank vorgenommen und sind in Echtzeit für jeden sichtbar, der einen Client für Ihre Datenbank hat. Dies ist meiner Meinung nach die Killer-App für die mobile Datenerfassung. Die QGIS-Symbologie wird in QField neu erstellt.

QGIS-Bearbeitungs-Widgets werden verwendet, um Dateneingabeformulare in QField zu erstellen. Wenn im QGIS-Projekt eine Beziehung eingerichtet ist, werden dieselben Beziehungen in QField verwendet, um untergeordnete Datensätze zu erstellen, wie z. B. die mit einem Punkt verbundene Pflanzenzusammensetzung. Wenn im QGIS-Projekt Drucklayouts erstellt werden, können diese Drucklayouts verwendet werden, um PDF-Dokumente auf dem Gerät zu generieren und per E-Mail an Projektmanager oder Kunden zu senden.

EarthPy: Python-Paket zum Zeichnen und Arbeiten mit räumlichen Daten. Ein räumliches Paket in Python-Sprache namens EarthPy wurde zum kostenlosen Download für räumliche Analysten und Wissenschaftler veröffentlicht, die daran interessiert sind, verschiedene Formen von Analysen durchzuführen, ohne unbedingt viel Hintergrundwissen über Python oder räumliche Analyse zu haben. EarthPy wurde ursprünglich von und für die Erdsystemwissenschaft mit einem starken Schwerpunkt auf Rasterdaten erstellt.

Das Tool hat nun aber auch vektorbasierte und räumliche Methoden integriert, die eine Erweiterung auf andere Anwendungsbereiche ermöglichen. Kostenloser Online-Geocoder. Dieser von LocalFocus entwickelte Online-Geocoder generiert kostenlos Breiten-/Längen-Koordinaten für eine Liste von Adressen. Dieser als „Batch-Geocoder für Journalisten“ aufgeführte Online-Geocoder kann von jedem verwendet werden, der eine Liste von Standorten in Breiten- und Längenkoordinaten umwandeln muss. Der Online-Geocoder basiert auf offenen GIS-Daten von OpenStreetMap, OpenAdressess und Who's on first. Pelias, ein Open-Source-Geocoder, wird verwendet, um die Breiten-/Längen-Koordinaten aus Adressen zu generieren.

GISCI > Startseite. GIS&T-Wissensbestand. Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen. Die Landwirtschaft bietet weltweit 2,5 Milliarden Menschen eine direkte Lebensgrundlage und ernährt den gesamten Planeten. Es muss bis 2050 49 Prozent mehr Nahrungsmittel produzieren als 2012, da die Bevölkerung wächst und sich die Ernährung ändert. Doch Klimawandel, Verlust der biologischen Vielfalt, Landdegradation, Wasserknappheit, Umweltverschmutzung und viele andere Herausforderungen behindern diese Bemühungen, den Planeten zu ernähren. Die Verpflichtung im Rahmen der Agenda 2030 für nachhaltige Entwicklung besteht darin, dass sich jeder mit diesen Themen auseinandersetzt. Es ist jedoch klar, dass ohne fundierte und zeitnahe Daten zur Information und Orientierung der Entscheidungsträger keine sinnvollen und wirksamen Maßnahmen ergriffen werden können. Tutorial Quanten-GIS. Weltbank und Geodaten. UNSD — UN-GGIM. John Snows Datenjournalismus: Die Cholera-Karte, die die Welt verändert hat. Aktualisierte Snow GIS-Daten « Robin's Blog. Kostenlose GIS-Datensätze - Kategorisierte Liste.

PredictionX: John Snow und die Cholera-Epidemie von 1854. So ändern Sie die Projektion eines Shapefiles mit QGIS. Geospatial Revolution-Projekt erforscht. Lehrplan der FOSS4G-Akademie. Lernen Sie GIS kostenlos. Wie sich Redlining-Communitys auf die Gesundheit auswirken - GeoLounge: All Things Geography. Fallstudie: Wie Brindisi, Italien, GIS nutzt, um seine antike Architektur zu erhalten. R-Pakete für die räumliche Analyse. Eine Fallstudie zum Konvertieren einer Geodatabase aus ArcGIS zur Verwendung in QGIS. Mapping-Migration basierend auf Suchdaten. Spatial Data Science mit R — R Spatial. Descarga gratis más de 90.000 increíbles mapas históricos. R-Pakete für die räumliche Analyse. Kostenlose Möglichkeiten, QGIS zu lernen. Techniker für Geoinformatik. Ucla-Erweiterung. Qgis-Shapefile-Ausgabe. Haben Sie die neueste QGIS-Benutzerkonferenz verpasst? Greifen Sie online auf die Videos zu. PyQGIS 101: Hallo Welt! Kostenloses ePDF: Mapping Society: The Spatial Dimensions of Social Cartography - GeoLounge: All Things Geography.

World-Historical Gazetteer – Ein Projekt des World History Center der University of Pittsburgh. Geografisch gewichtete Regression. Die FAO verwendet GIS zum Schutz der Agrarwirtschaft gefährdeter Länder. QGIS-Akademie. Öffentliches partizipatives historisches GIS: Historische Methoden: Ein Journal für quantitative und interdisziplinäre Geschichte: Vol. 0, Nr. 0. Online-Kurs - Einführung in GIS in R. Regressionsanalyse für räumliche Daten (Boulder, CO) Eine Einführung in die räumliche Ökonometrie in R. An Einführung in die räumliche Ökonometrie. Buch. Räumliche Ökonometrie.

Kostenlose GIS-Übungen zur Stadtplanung – GIS Lounge. PyQGIS 101: Einführung in die QGIS Python-Programmierung für Nicht-Programmierer. Dynamische Karten in QGIS mit Python erstellen: QGIS Python Programmierung CookBook. GIS und Digital Humanities. Inicio. Programm - Neue Karten Plus. Zertifikat Geographische Informationssysteme.

GIS und Geoinformatik. TNM-Download. TopoView. Historische Karten an Ihren Fingerspitzen. Geographie des Selbstmords: Ein Blick auf den jüngsten Bericht der CDC – GeoLounge: All Things Geography. Einführung in die QGIS-Python-Programmierung. Dynamische Karten in QGIS mit Python erstellen: QGIS Python Programmierung CookBook. Lehrplan der FOSS4G-Akademie. Die Landeskarte: Historische topografische Kartensammlung.

Übersicht - Karten. Google Earth-Engine. Geographie und Geoinformationswissenschaft – Graduate Certificate in Geospatial Intelligence. College-Akkreditierung - USGIF. Die Importancia de usar R und GIS. Zwei Jahrhunderte US-Immigration visualisiert. Bills Kurzanleitung zu Karten und GIS-Daten online. Nach der Karte. Regressionsanalyse von Geodaten - Beale - 2010 - Ecology Letters.

Erdzeit. CGA-Webkarten. DARMC 1.3.1. HDV - Visualisierung historischer Daten. Harvard-CGA.


1. EINLEITUNG

Sieben Arten von Labeobarbus gibt es im südlichen Afrika. Fünf davon (Labeobarbus aeneus, Labeobarbus capensis, Labeobarbus Kimberleyensis, L. natalensis, und Labeobarbus polylepis) stammt wahrscheinlich von einem gemeinsamen Vorfahren, der in das Orange River Basin eindrang c. 2-3 Millionen Jahre (Skelton, 1986). Geologische Großereignisse c. 5,1 Millionen Jahre führten zu tiefen Flusstälern, die aktuelle Entwässerungssysteme in der Provinz KwaZulu-Natal in Südafrika trennen (Partridge & Maud, 2000 Rivers-Moore, Goodman & Nkosi, 2007), die später von Vorfahren des endemischen KwaZulu-Natal-Gelbfischs besiedelt wurden. L. natalensis de Castelnau, 1861. Die Verbreitung von physischen Barrieren wie Wasserfällen beeinflusste diesen Prozess zweifellos, indem sie die Bewegung von Süßwasserfischen einschränkte oder zu einer einseitigen Bewegung führte. Dies, kombiniert mit der stenohalinen Natur des Fisches, macht es schwierig, die Ausbreitungswege zu verstehen, die zum mittlerweile weit verbreiteten Vorkommen der Art in den KwaZulu-Natal-Flüssen führten.

Frühere Analysen auf der Grundlage von mitochondrialer DNA (mtDNA) zeigten erhebliche Unterschiede zwischen Populationen von L. natalensis über seine Verteilung (Bloomer et al., 2007 Bloomer et al. Unveröffentlichte Daten). Zwischen diesen Populationen wurde mehr Variation gemeldet als zwischen zwei anderen südafrikanischen Arten, L. aeneus und L. Kimberleyensis (Bloomer et al., 2007). Sechs primäre mitochondriale Haplogruppen wurden identifiziert für L. natalensis, passend zu den wichtigsten Entwässerungssystemen – von Norden nach Süden: die Systeme Umfolozi, Tugela, Umgeni, Mbokodweni, Mkomaas und Mzimkhulu (Bloomer et al. Unveröffentlichte Daten). Dies deutet auf eine historische Isolation zwischen diesen Entwässerungssystemen hin. Die bemerkenswerteste Kluft bestand zwischen den nördlichen und südlichen Entwässerungssystemen. Diese Disjunktion entspricht keinem bekannten biogeographischen Übergang. Im Allgemeinen hat KwaZulu-Natal eine reiche und geografisch vielfältige Süßwasserfauna, aber diese Vielfalt tritt als komplexes regionales Mosaik auf, das den historischen Austausch zwischen tropischen und gemäßigten Faunenelementen mit erheblichem lokalem Endemismus widerspiegelt (Perera, Ratnayake-Perera & Proches, 2011 Rivers -Moore et al., 2007). Die Initiale L. natalensis Die phylogeographische Studie basierte ausschließlich auf mitochondrialen Markern und muss daher noch mit genomischen Daten verifiziert werden. Auch die Prozesse, die möglicherweise zur genetischen Struktur geführt haben, müssen noch identifiziert werden.

Derzeit gibt es kein enges Referenzgenom für Labeobarbus, bei dem die Hexaploidie der Vorfahren zu großen und hochparalogen Genomen geführt hat. Folglich entschieden wir uns, einen Ansatz mit reduzierter Repräsentation zu verwenden, die Restriktionsstellen-assoziierte DNA (RAD)-Sequenzierung (Baird et al., 2008 Miller, Dunham, Amores, Cresko & Johnson, 2007), um die genomische Diversität zu verstehen L. natalensis. Diese Methode ist beliebt und wurde seit ihrer Einführung in vielen Studien verwendet (Abbildung S1). Die RAD-Sequenzierung wurde insbesondere bei Fischen verwendet, um Populationsdivergenzen zu identifizieren (Boehm, Waldman, Robinson & Hickerson, 2015, Ferchaud & Hansen, 2016 Larson et al., 2014), für die SNP-Identifizierung bei polyploiden Fischen (Hohenlohe, Amish, Catchen , Allendorf, & Luikart, 2011 Ogden et al., 2013 Palti et al., 2014 ), in phylogeographischen Studien (Macher et al., 2015 Reitzel, Herrera, Layden, Martindale, & Shank, 2013 ), zur QTL-Analyse (Gagnaire , Normandeau, Pavey, & Bernatchez, 2013 Houston et al., 2012 Yoshizawa et al., 2015 ), für Kopplungskartierung (Brieuc, Waters, Seeb & Naish, 2014 Henning, Lee, Franchini & Meyer, 2014), in Hybridisierungsstudien (Hand et al., 2015 Lamer et al., 2014 Pujolar et al., 2014), zur Erforschung der Genomarchitektur und Evolution (Brawand et al., 2014 Kai et al., 2014 Waples, Seeb & Seeb, 2016 ) und in phylogenetischen Analysen (Gonen, Bishop & Houston, 2015 Wagner et al., 2013 ). Diese Methodik sollte besonders für phylogeographische Studien geeignet sein, da die Inferenzkraft einer großen Anzahl von Markern Muster identifizieren kann, die in traditionellen Analysen auf der Grundlage relativ weniger Loci nicht leicht sichtbar sind (Davey et al., 2011). Die Qualitätskontrolle ist für RAD-Sequenzierungsanalysen von entscheidender Bedeutung und wird in verschiedenen Phasen über eine analytische Pipeline durchgeführt, bevor die Ergebnisse auf aussagekräftige biologische Zusammenhänge hin interpretiert werden (Davey et al., 2013).

Polyploidie erschwert die meisten genetischen Analysen von Labeobarbus. Viele Studien zu Polyploiden befürworten die Analyse nichtnukleärer Marker oder des Transkriptoms (Everett, Grau & Seeb, 2011). Eine Reihe von Studien mit RAD-Sequenzierung haben sich jedoch kürzlich dieser Herausforderung gestellt, insbesondere bei tetraploiden Fischen. Es haben sich mehrere Strategien herausgebildet, um das komplizierte Problem der Paralogie zu umgehen (überprüft in McKinney, Waples, Seeb & Seeb, 2017). Dazu gehören das Entfernen von dialelischen Markern, die mehr als zwei Allele oder Haplotypen pro Individuum ergeben, und das Ausschließen von Loci, bei denen mehr als die Hälfte der genotypisierten Individuen heterozygot erscheinen (Hohenlohe et al., 2011, 2013). Kürzlich haben McKinney et al. ( 2017 ) schlugen den H Dplot-Ansatz vor, der die Heterozygotie an jedem dialelischen Locus in einer Population mit der Lesetiefe für jedes Allel vergleicht.

In dieser Studie verwendeten wir die ddRAD-Sequenzierung von Proben aus der gesamten Verteilung von L. natalensis um phylogeographische Muster und Prozesse zu identifizieren, die diese Art betreffen. Zu diesem Zweck haben wir eine Pipeline entwickelt, um Sequenzierungsartefakte und Paraloge aus dialelischen SNP-Daten zu filtern, was zu einer hochwertigen genomischen Ressource für den Einsatz in Labeobarbus.


Datentypen

Nachdem die Metadatendatenbank mit den Tabellen und den definierten Beziehungen zwischen ihnen organisiert wurde (Abb. 1), einigten sich die Ökologie- und Datenbankexperten auf die Art der verschiedenen Parameter (Attribute), die für jede Station gemessen wurden. Außerdem wurden für jedes Attribut in den Tabellen Typ (z. B. String, Numerisch oder Text) und Länge definiert. Sie enthielten Details zu den grundlegenden physikalischen Eigenschaften des Sees. Jeder See („Standort“ in der Metadatendatenbank) könnte mehr als eine Station haben, einschließlich Freiwasser- und Küstenstationen, zugehörige landgestützte Stationen am Seeufer (z. B. meteorologische Stationen) und Stationen am Zu- und Abfluss. Neben den allgemeinen physikalischen Eigenschaften des Sees umfassten die Standortmetadaten den trophischen Status des Sees, das Durchmischungsregime und das Vorhandensein von Eisbedeckung, unabhängig davon, ob er als farbiger oder klarer See eingestuft wurde und ob er als Trinkwasserquelle verwendet wurde. Die Metadaten der einzelnen Stationen wurden über einen einfachen Datenzugriffslink mit den Anbietern verknüpft. Die wichtigsten Metadaten für die eigentlichen Hochfrequenz-Monitoring-Daten waren in der Tabelle „Parameter-für-Stationen“ enthalten. Wichtig ist, dass die Umfrage der Hochfrequenz-Monitoring-Community während der Datenbankentwurfsphase die Notwendigkeit eines kontrollierten Vokabulars ergab, da viele verschiedene Abkürzungen für denselben Parameter von verschiedenen Datenanbietern verwendet wurden. Dies war auf Unterschiede in der lokalen allgemeinen Verwendung zurückzuführen, aber auch auf Unterschiede in den Namen, die in proprietärer Software verwendet werden, die von verschiedenen Sensor- und Loggerherstellern bereitgestellt wird. Von den Stationen, an denen die Wassertemperatur gemessen wurde (im kontrollierten Vokabular als Water_Temperature definiert), wurden beispielsweise 19 verschiedene „Benutzerabkürzungen“ aufgezeichnet, darunter Water_temp, Sonde_Temperature, Temperature, wt und Temp. Aus diesem Grund wurden Metadaten sowohl unter Verwendung eines vereinbarten kontrollierten Vokabulars (basierend auf einem von GLEON Winslow et al. 2008 entwickelten) als auch der Benutzerabkürzung gesammelt. In dieser Tabelle wurden auch Metadaten zu dem Zeitraum, für den Daten verfügbar waren, der allgemeinen Datenhäufigkeit (dh untertägig, stündlich und unterstündlich), dem Uhrzeit- und Datumsformat des Benutzers und einem Indikator für den Datenzugriffsstatus (offen oder eingeschränkter Zugang). Ein weiterer Eintrag für diese Station wurde verwendet, um anzuzeigen, wo an einem beliebigen Standort ein neuer Sensor für einen bestimmten Parameter eingesetzt wurde.


Ergebnisse

562 bzw. 711 Bilder wurden im August 2017 bzw. 2018 aufgenommen, beide in zwei aufeinanderfolgenden Flügen mit einer Gesamtflugzeit von ca. 35 bis 45 Minuten Flug, was zu einem 33479*33082 (ca. 1,1 Gigapixel) und einem 46.948*41.491 Pixel führte ( ca. 1,95 Gigapixel) georeferenzierte Orthofotos in den Jahren 2017 bzw. 2018 mit einer geschätzten Auflösung von 0,5 cm/Pixel (Abb. 2A). Der DSM wurde aus der dichten Punktwolke abgeleitet, was ebenfalls zu einer Auflösung von 0,5 cm/Pixel führte (Abb. 2B).

Die maximale Abweichung zwischen den Spurbreitenmessungen mit den manuellen Messungen und den drohnenbildbasierten Messungen betrug 3,1 cm (Abb. 3), mit einer durchschnittlichen Abweichung von 0,02 cm (1. Quartil = −0,3 cm, 3. Quartil = 0,6 cm): nur 4 der 85 Messungen hatten eine Abweichung von mehr als 2 cm. Die Abweichung zwischen den Messungen war in a . nicht signifikant t-Prüfung (P = 0,81, 95 %-KI -0,18 0,22). Die Variabilität der Messungen war bei der manuellen Methode höher als bei den Drohnenmessungen (Abb. 3).

Messungen der maximalen Trailtiefe (Trail Incision) zeigten eine Divergenz zwischen manuellen und Drohnenmessungen, mit einer maximalen Überschätzung von 4,49 cm gegenüber der manuellen Messung (Abb. 4): 22 der 85 Messungen wiesen eine Divergenz von über 2 cm auf. Drohnenmessungen neigten dazu, die Tiefe um ca. 1,05 cm zu überschätzen (1. Quartil = -2 cm, 3. Quartil = -0,22 cm). Die Tiefenmessungen zeigten ein ähnliches Muster in der Messvariabilität wie die Breitenmessungen (Abb. 4), wobei die manuellen Messungen variabler waren als die Drohnenmessungen. Obwohl der Unterschied in einem t-Test statistisch signifikant ist (P < 0,001, 95% CI −1,3 −0,79 cm), die Korrektur der Drohnenmessungen um die gemessene Divergenz führte zu nicht signifikanten Unterschieden in den Messungen (P = 0,99, 95 % CI –0,26 0,25 cm).

Die Orthofotos von 2018 und 2017 wurden auf die nächsten 0,5 cm ausgerichtet und die gleiche Ausrichtung wurde auf das DSM angewendet. Die mittlere Divergenz zwischen den beiden Schichten betrug 15,52 cm. Nachdem die Schichten um die systematische Divergenz korrigiert wurden (d. h. 15,52 cm zum DSM von 2018 hinzugefügt), lag die Divergenz zwischen -0,12 (1. Quartil) und 0,09 cm (3. Quartil).

Die überwachte Klassifikation führte zu einer hochauflösenden Karte, in der die Hauptkategorien der Landbedeckung klar unterschieden wurden (Abb. 5), wodurch die Wege mit exponierten nackten Böden und Unterschieden in den Vegetationstypen (z.

Visuelle Inspektion

Die visuelle Inspektion des Orthophotos ermöglichte es, von Menschenhand geschaffene Strukturen wie Feuerstellen sowie höchstwahrscheinlichen Kot von Schafen zu erkennen, was darauf hindeutet, dass die Methode auch für die Überwachung von Wildtierhinweisen verwendet werden könnte (Abb. 6). Auch Vegetationsstörungen wie Trampling-Ereignisse konnten identifiziert werden, da bei einer sorgfältigen Sichtkontrolle Stellen von Totholzstrukturen identifiziert werden konnten (Abb. 6).


Danksagung

J. Bartlett wird von einem Natural Environment Research Council (NERC) durch die Central England NERC Training Alliance (CENTA DTP) (RRBN19276) finanziert. Ihr Promotionsstipendium wird von der University of Birmingham und dem British Antarctic Survey (BAS, 2018) unterstützt. P. Convey wird durch die NERC-Kernfinanzierung des BAS-Teams „Biodiversity, Evolution and Adaptation“ unterstützt. Die Feldarbeit in dieser Studie wurde von BAS durch ein NERC-CASS-Stipendium (CASS-121) unterstützt und vom britischen Außen- und Commonwealth-Büro durch Fachaktivitäten in der Antarktis (Nr. Die Autoren danken auch den Mitarbeitern der Signy Research Station für ihre praktische und moralische Unterstützung und Kristian Morin für die Hilfe bei der Vorbereitung der QGIS-Rasterschichten. Diese Studie trägt zum SCAR-Programm „State of the Antarctic Ecosystem“ (AntEco) bei.


Fazit

Wir haben ein einfaches und schnelles GIS- und Fernerkundungs-basiertes Verfahren entwickelt, das Open-Access-Daten verwendet, um Stickstoff oder andere Schadstoffe abzuschätzen, die die optischen Wassereigenschaften verändern und in die Küstenzone geschwemmt werden. Das in dieser Studie verwendete Modell zur Analyse der oberflächlichen Konnektivität ermöglichte die Schätzung des Stickstoffeintrags in die Küstenzonen. Die entwickelte Methode erlaubt es, Felddaten einzubeziehen und auf beliebige landwirtschaftliche Flächen zu extrapolieren.

Mit den Ergebnissen dieser Studie schließen wir, dass die Mengen an Stickstoffdünger, die aus dem landwirtschaftlichen Abfluss in die Küstenzone gelangen, einen ökologischen Effekt haben, indem sie die Klarheit des Wassers in der Küstenzone verringern. Es ist unbestreitbar, dass sowohl aus den Bewässerungsgebieten des Río Mayo als auch aus anderen landwirtschaftlichen Gebieten ein Eintrag von Nährstoffen und anderen Schadstoffen erfolgt. Daher sind Werkzeuge erforderlich, die eine schnelle Quantifizierung und Analyse ermöglichen, um eine öffentliche Politik zum Schutz des Golfs von Kalifornien zu erstellen. Wir schlagen vor, dass diese Ergebnisse und diese Methodik dazu beitragen können, ein einfaches und schnelleres Inventar von landwirtschaftlichem Stickstoffabfluss für die Küstenzone des Golfs von Kalifornien und andere marine Küstenzonen weltweit zu erstellen.


6 Deep Learning für die RFID-Datenanalyse

RFID und GPS tauchen als Technologien auf, um den Standort von Geräten oder Vermögenswerten zu ermitteln. Im Vergleich zu GPS ermöglicht RFID jedoch den Aufbau standortsensitiver Anwendungen für eine kürzere geografische Abdeckung. Im Gegensatz zu einem GPS-Mechanismus ist RFID eine kostengünstige Alternative zum Messen von Anlagenstandorten in Bezug auf einen RFID-Tracker. GPS-fähige Geräte liefern absolute Standortinformationen in Bezug auf Längen- und Breitengrad.

Das Potenzial von RFID, den Standort von Geräten in Bezug auf einen RFID-Tracker genau zu messen, wird zunehmend in automatisierten Fertigungsanlagen genutzt. Unter Verwendung der Standortdaten, die von einem RFID-getaggten Gerät übertragen werden, wurden verschiedene intelligente Anwendungen unter Anwendung von DL-Techniken entwickelt. Diese Anwendungen sollen Muster erkennen und Aktivitäten in einem Fertigungs- oder Geschäftsprozess erkennen.

DL-Techniken haben sich als besonders effektiv erwiesen, wenn Aktivitäten in einer räumlich-zeitlichen Dimension stattfinden. Zum Beispiel in der Medizin, um Aktivitäten während der Trauma-Reanimation zu erkennen [26].

In solchen Situationen wird die Aktivitätserkennung als ein Klassifikationsproblem mit mehreren Klassen dargestellt. Im Falle einer Trauma-Wiederbelebung sind die Aktivitäten beispielsweise die Sauerstoffaufbereitung, die Blutdruckmessung, die Temperaturmessung und die Platzierung der kardialen Elektroden. Um diese Aktivitäten zu erkennen, wird ein Hardware-Setup eines RFID-getaggten Geräts zusammen mit einem RFID-Tracker verwendet, um die Daten zu sammeln. Die gesammelten Daten werden mit CNN analysiert, um relevante Merkmale zu extrahieren und die Aktivität während der Trauma-Reanimation zu erkennen.

In einer anderen Anwendung aus Fertigungsprozessen wurden die Deep-Learning-Techniken verwendet, um die Auftragsfertigstellungszeit genau vorherzusagen. Die herkömmlichen Methoden der Job-Abschlusszeit beruhen auf der Verwendung von historischen Daten. Solche Vorhersagen weichen stark von der tatsächlichen Fertigstellungszeit des Jobs ab. Das in [45] vorgeschlagene Verfahren verwendet RFID-Tags und -Tracker, um Echtzeitdaten zu sammeln. Die gesammelten Daten werden dann mithilfe von CNN historischen Daten zugeordnet, um die Fertigstellungszeit des Jobs vorherzusagen.


Erhaltungsgenomik zeigt geringe genetische Vielfalt und multiple Abstammung bei der bedrohten Süßwassermuschel, Margaritifera hembeli

Margaritifera hembeli ist eine staatlich bedrohte Süßwassermuschelart, die auf drei zentrale Entwässerungsgebiete von Louisiana beschränkt ist. Derzeit werden Managementbemühungen ohne Verständnis der genetischen Muster auf Populationsebene formuliert, was zu suboptimalen Erhaltungsergebnissen führen könnte. Insbesondere werden Informationen über genetische Muster von Flusslandschaften benötigt, um effektive Vermehrungs- und Wiederansiedlungspläne zu entwerfen. Wir wenden einen genomischen Ansatz (RADseq) an, um die genetische Vielfalt und Struktur von vier Wildpopulationen aus dem gesamten Artenspektrum zu bewerten. Wir bewerten auch die genetische Vielfalt einer in Gefangenschaft aufgezogenen Kohorte, die aus einem einzigen Weibchen stammt. Wir stellten die Populationsdifferenzierung zwischen Individuen, die nördlich und südlich des Red River beprobt wurden, fest. Alle Standorte wiesen ähnlich geringe Heterogenität und andere Maße der genetischen Vielfalt auf. Die Kohorte in Gefangenschaft zeigte eine höhere genetische Diversität als erwartet und repräsentiert wahrscheinlich einen Fall mehrfacher Vaterschaft. Zukünftige Vermehrungsbemühungen werden wahrscheinlich in der Lage sein, genetisch unterschiedliche Kohorten aus einer kleinen Anzahl wild gefangener Weibchen zu produzieren, und wir empfehlen, dass zukünftige Wiederansiedlungsbemühungen Brutvögel innerhalb der Unterentwässerung verwenden, die der Wiederansiedlung am nächsten ist.

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Schau das Video: Lesson 3: QGIS Tutorial to clip vector layer in Hindi (Oktober 2021).