أكثر

إنشاء أقسام فرعية (مجموعات) من الطبقات في QGIS؟


أنا أعمل في مشروع يتعلق بأنواع الأسماك وطرق الصيد ذات الطبقات المتعددة.

هذا يخلق الارتباك.

أرغب في إنشاء أقسام فرعية (مجموعات) طبقة مثل ما يلي:

  • أنواع الأسماك

    • الأنواع 1
    • الأنواع 2
    • الأنواع 3
  • طرق الصيد

    • طريقة 1
    • الطريقة 2
    • الطريقة 3

وما إلى ذلك وهلم جرا.

ربما حتى قسم فرعي من المستوى الثاني (مجموعة طبقات).

ليس لدي أي فكرة عن كيفية معالجة هذا.

أنا أستخدم QGIS 2.4.

لتوضيح صورة المشروع أدناه.


هناك خيار آخر: حدد طبقات متعددة (باستخدام إما النقر مع الضغط على مفتاح Shift لتحديد مجموعة أو النقر فوق Ctrl لإضافة طبقات فردية إلى اختيارك). عندما يكون لديك العديد من التحديدات ، انقر بزر الماوس الأيمن واختر "Group Selected". أجد أن هذا أقل تعقيدًا من إنشاء المجموعة أولاً ثم سحب الطبقات إليها (على الرغم من أن هذا خيار صالح تمامًا).


إذا قمت بالنقر بزر الماوس الأيمن في نافذة الطبقة ، فيجب أن يكون هناك ملف أضف مجموعة اختيار. حدد هذا لإنشاء أقسام فرعية عن طريق سحب طبقاتك إليها.


الفنون والأدوات لاستخدام البيانات الصحية الروتينية لإنشاء مناطق عالية العبء بفيروس نقص المناعة البشرية: الحالة التجريبية لكوازولو ناتال جنوب إفريقيا

مجموعات البيانات التي تم تحليلها لهذه الدراسة مأخوذة من نظام المعلومات الصحية للمنطقة الصحية المملوك لقسم Kwa-Zulu-Natal. يمكن الحصول على البيانات من خلال التوقيع على نموذج اتفاقية مستخدم البيانات مع وزارة الصحة التي تنص على تشجيع استخدام مجموعات البيانات في الاتصالات البحثية والأوراق العلمية والمجلات وما شابه ذلك مع الاعتراف بوزارة الصحة في Kwa-Zulu كمصدر للبيانات .


الاستشعار عن بعد

مختبر نظم المعلومات الجغرافية الإنسانية - الاستفادة من نظم المعلومات الجغرافية مع الإنسانية. أطلس اللاجئين العالمي. يرصد الأطلس العالمي للاجئين ويروي التجارب الأساسية لملايين اللاجئين تحت ولاية مفوضية الأمم المتحدة السامية لشؤون اللاجئين (UNHCR) باستخدام بيانات الاستشعار عن بعد وبيانات وسائل التواصل الاجتماعي التي يتم الحصول عليها من الجمهور بالإضافة إلى مجموعة من مجموعات البيانات من المفوضية والوكالات الإنسانية الدولية الأخرى.

من خلال استغلال توفر مجموعات البيانات هذه ، تم إنشاء نظام أطلس على منصة سردية جغرافية مفتوحة لإلقاء الضوء على السياقات والظروف الكامنة وراء رحلات اللاجئين والمخيمات. حول الأطلس مقسم إلى خمسة فصول تستكشف جوانب مختلفة من تجربة اللاجئين ، من الأسباب التي تولد أزمات دولية إلى تصور مستخدمي وسائل التواصل الاجتماعي في جميع أنحاء العالم. يتم تسليط الضوء على تجارب اللاجئين من خلال استخدام السرد الجغرافي باستخدام قصتين كدراسات حالة: اللاجئون الهاربون من وحشية الحرب الأهلية البوروندية واللاجئون الصوماليون الذين يحاولون الوصول إلى شواطئ البحر الأبيض المتوسط ​​(قسم الرحلات). EpiRisk. جار التحميل. مرحبًا بك في EpiRisk EpiRisk عبارة عن منصة حسابية مصممة للسماح بتقدير سريع لاحتمال تصدير الأفراد المصابين من المواقع المتأثرة بتفشي المرض إلى مناطق أخرى في العالم من خلال شبكة النقل الجوي وأنماط التنقل اليومية.

كما أنه يتيح للمستخدم استكشاف آثار القيود المحتملة المطبقة على حركة الطيران وتدفقات التنقل. بناءً على عدد الأفراد المصابين الذين تم اكتشافهم في منطقة واحدة أو أكثر من مناطق العالم ، تقدر المنصات كميتين رئيسيتين. · الحالات المصدرة: تحسب الأداة احتمال P (n) لتصدير عدد معين من الحالات n من أصل تفشي المرض.

. · مخاطر الاستيراد النسبية: لكل موقع Y تقوم المنصة بتقييم احتمال P (Y) أن ينتقل فرد مصاب واحد من مناطق المؤشر إلى تلك الوجهة المحددة Y. ​​الانتشار الدولي المحلي لـ 2019-nCoV-V4. خريطة عدوى فيروس كورونا المستجد. تتيح هذه الخريطة التفاعلية عبر الإنترنت للمستخدمين تتبع الاتجاهات العالمية والمحلية لعدوى فيروس كورونا المستجد منذ 21 يناير 2020.

يتم جمع مجموعة البيانات الداعمة في الوقت المناسب من مصادر رسمية متعددة ثم يتم رسمها على هذه الخريطة. مصادر البيانات يتم جمع البيانات بشكل أساسي من 1. اللجنة الوطنية للصحة (NHC) في جمهورية الصين الشعبية 2. لجنة الصحة الإقليمية والبلدية في الصين ، قاعدة بيانات حكومة المقاطعات والبلديات في الصين 3. في جدول البيانات ، يشير كل إدخال إلى حالة الإصابة بصيغة & quot # - # - # - # & quot - إدخال مكون من 4 أجزاء مقسومة على شرطات. إجراء التحديث. Diferencias entre técnico GIS ، محلل GIS ومستشار GIS.

إذا كان الأمر كذلك ، فإن الأمر يتعلق بممارسة المهنة في المناسبات والأحداث. Las habilidades que deberían tener un técnico GIS، un analista GIS o un Consultants en Sistemas de Información Geográfica son diferentes. Vamos a intentar esclarecer qué habilidades debería tener cada uno، empezando de menos a más. دورة جديدة: QField Quickstart - العصف الذهني الجغرافي المكاني. QField هو تطبيق مفتوح المصدر لجمع بيانات الهاتف المحمول و / أو عرضه يعمل بنظام Android ويتكامل بإحكام مع QGIS. يتم استخدام QGIS لإنشاء المشروع باستخدام أدوات QGIS القياسية. إذا تم تخزين الطبقات في مشروعك في قاعدة بيانات PostGIS وكان اتصال بيانات الجوال متاحًا ، فسيتم إجراء التغييرات التي تم إجراؤها في QField مباشرةً على قاعدة البيانات الخاصة بك وتكون مرئية في الوقت الفعلي لأي شخص لديه عميل لقاعدة البيانات الخاصة بك. هذا ، في رأيي ، هو التطبيق القاتل لجمع بيانات الجوال. تم إعادة إنشاء رموز QGIS في QField.

تُستخدم أدوات تحرير QGIS لإنشاء نماذج إدخال البيانات في QField. إذا تم إعداد صلة في مشروع QGIS ، فسيتم استخدام نفس الارتباطات في QField لإنشاء سجلات فرعية ، مثل تكوين المصنع المرتبط بنقطة. إذا تم إنشاء تخطيطات الطباعة في مشروع QGIS ، فيمكن استخدام تخطيطات الطباعة هذه لإنشاء مستندات PDF على الجهاز وإرسالها بالبريد الإلكتروني إلى مديري المشروع أو العملاء.

EarthPy: حزمة Python للتخطيط والعمل مع البيانات المكانية. تم إصدار حزمة مكانية للغة Python ، تسمى EarthPy ، للتنزيل المجاني للمحللين المكانيين والعلماء المهتمين بإجراء أشكال مختلفة من التحليلات دون الحاجة بالضرورة إلى وجود الكثير من المعرفة الأساسية حول Python أو التحليل المكاني. تم إنشاء EarthPy في البداية بواسطة علم نظام الأرض مع التركيز الشديد على البيانات النقطية.

ومع ذلك ، فقد أدرجت الأداة الآن أيضًا أساليب تعتمد على المتجهات والطرق المكانية التي تسمح بتوسيعها إلى مجالات التطبيق الأخرى. مكود جغرافي مجاني على الإنترنت. تم تطويره بواسطة LocalFocus ، سيقوم هذا المكود الجغرافي عبر الإنترنت بإنشاء إحداثيات خطوط الطول / العرض لقائمة من العناوين مجانًا. تم إدراج هذا المكود الجغرافي على الإنترنت باعتباره "مُشفرًا جغرافيًا دفعيًا للصحفيين" ، ويمكن استخدامه بواسطة أي شخص يحتاج إلى تحويل قائمة المواقع إلى إحداثيات خطوط الطول والعرض. تم إنشاء المكود الجغرافي عبر الإنترنت باستخدام بيانات GIS المفتوحة من OpenStreetMap و OpenAdressess و Who’s on first. يستخدم Pelias ، وهو مكود جغرافي مفتوح المصدر ، لإنشاء إحداثيات خطوط الطول / العرض من العناوين.

الصفحة الرئيسية GISCI & gt. GIS & ampT Body of Knowledge. منظمة الأغذية والزراعة للأمم المتحدة. توفر الزراعة على الصعيد العالمي سبل العيش المباشرة لـ 2.5 مليار شخص وتغذي الكوكب بأسره. يجب أن ينتج بحلول عام 2050 طعامًا أكثر بنسبة 49 في المائة مما كان عليه في عام 2012 مع نمو السكان وتغير النظم الغذائية. ومع ذلك ، فإن تغير المناخ وفقدان التنوع البيولوجي وتدهور الأراضي وندرة المياه والتلوث والعديد من التحديات الأخرى تعرقل هذه الجهود لإطعام الكوكب. إن التعهد بموجب خطة التنمية المستدامة لعام 2030 هو أن يعالج الجميع هذه القضايا ، ومن الواضح أنه لا يمكن اتخاذ أي إجراء هادف وفعال بدون بيانات سليمة وفي الوقت المناسب لإعلام وتوجيه صانعي القرار. البرنامج التعليمي الكم نظم المعلومات الجغرافية. البنك الدولي والبيانات الجغرافية المكانية. UNSD - UN-GGIM. صحافة بيانات جون سنو: خريطة الكوليرا التي غيرت العالم. تحديث بيانات Snow GIS «مدونة Robin & # 39s. مجموعات بيانات GIS المجانية - قائمة مصنفة.

التنبؤ X: جون سنو ووباء الكوليرا عام 1854. كيفية تغيير إسقاط ملف الشكل باستخدام QGIS. استكشاف مشروع الثورة الجغرافية المكانية. منهج أكاديمية FOSS4G. تعلم GIS مجانًا. كيف يؤثر Redlining المجتمعات على الصحة - GeoLounge: جغرافيا كل الأشياء. دراسة حالة: كيف تستخدم برينديزي ، إيطاليا نظم المعلومات الجغرافية للمساعدة في الحفاظ على هندستها المعمارية القديمة. حزم R للتحليل المكاني. دراسة حالة حول تحويل قاعدة بيانات جغرافية من ArcGIS للاستخدام في QGIS. رسم الخرائط على أساس بيانات البحث. علم البيانات المكانية مع R - R Spatial. تحميل مجاني مع 90.000 من الخرائط التاريخية. حزم R للتحليل المكاني. طرق مجانية لتعلم QGIS. فني نظم معلومات جغرافية. Uclaextension. طبعة ملف شكل Qgis. هل فاتك مؤتمر مستخدمي QGIS الأخير؟ الوصول إلى مقاطع الفيديو عبر الإنترنت. PyQGIS 101: أهلاً بالعالم! ePDF المجاني: مجتمع رسم الخرائط: الأبعاد المكانية لرسم الخرائط الاجتماعية - GeoLounge: جغرافيا كل الأشياء.

المعجم التاريخي العالمي - مشروع مركز تاريخ العالم في جامعة بيتسبرغ. الانحدار الموزون جغرافيا. منظمة الأغذية والزراعة تستخدم نظم المعلومات الجغرافية لحماية الاقتصاد الزراعي للبلدان الضعيفة. أكاديمية QGIS. نظم المعلومات الجغرافية التاريخية التشاركية العامة: الأساليب التاريخية: مجلة التاريخ الكمي والمتعدد التخصصات: المجلد 0 ، العدد 0. دورة عبر الإنترنت - مقدمة إلى نظم المعلومات الجغرافية في تحليل الانحدار للبيانات المكانية (بولدر ، أول أكسيد الكربون) مقدمة في الاقتصاد القياسي المكاني في R. مقدمة في الاقتصاد القياسي المكاني. كتاب. الاقتصاد القياسي المكاني.

تمارين نظم المعلومات الجغرافية المجانية للتخطيط العمراني - صالة GIS. PyQGIS 101: مقدمة في برمجة QGIS Python لغير المبرمجين. إنشاء خرائط ديناميكية في QGIS باستخدام Python: QGIS Python Programming CookBook. نظم المعلومات الجغرافية والعلوم الإنسانية الرقمية. إينيسيو. البرنامج - خرائط جديدة بلس. شهادة نظم المعلومات الجغرافية.

نظم المعلومات الجغرافية والتكنولوجيا الجغرافية المكانية. تنزيل TNM. TopoView. الخرائط التاريخية في متناول يدك. جغرافيا الانتحار: نظرة على التقرير الأخير لمركز السيطرة على الأمراض والوقاية منها - GeoLounge: All Things Geography. مقدمة في QGIS Python Programming. إنشاء خرائط ديناميكية في QGIS باستخدام Python: QGIS Python Programming CookBook. منهج أكاديمية FOSS4G. الخريطة الوطنية: مجموعة الخرائط الطبوغرافية التاريخية.

نظرة عامة - الخرائط. محرك جوجل إيرث. الجغرافيا وعلوم المعلومات الجغرافية - شهادة دراسات عليا في الذكاء الجغرافي المكاني. الاعتماد الجامعي - USGIF. La importancia de usar R en GIS. قرنان من الهجرة إلى الولايات المتحدة تصور. دليل Bill & # 39 السريع للخرائط وبيانات GIS عبر الإنترنت. بعد الخريطة. تحليل انحدار البيانات المكانية - بيل - 2010 - رسائل علم البيئة.

إيرث تايم. خرائط الويب CGA. دارمك 1.3.1. HDV - تصور البيانات التاريخية. هارفارد CGA.


1 المقدمة

سبعة أنواع من لابوباربوس موجودة في جنوب إفريقيا. خمسة من هؤلاء (Labeobarbus اينيوس, Labeobarbus capensis, Labeobarbus kimberleyensis, L. natalensis، و Labeobarbus polylepis) من المحتمل أن يكون قد نشأ من سلف مشترك غزا حوض نهر أورانج ج. 2-3 ميا (سكيلتون ، 1986). الأحداث الجيولوجية الكبرى ج. 5.1 mya أدت إلى وديان نهرية عميقة تفصل أنظمة الصرف الحالية عبر مقاطعة كوازولو ناتال في جنوب إفريقيا (Partridge & Maud، 2000 Rivers-Moore، Goodman، & Nkosi، 2007) والتي استعمرتها فيما بعد أسلاف أسماك كوازولو ناتال الصفراء المتوطنة ، L. natalensis دي كاستيلناو ، 1861. انتشار الحواجز المادية مثل الشلالات أثر بلا شك على هذه العملية ، حيث حد من حركة أسماك المياه العذبة أو أدى إلى حركة أحادية الاتجاه. هذا ، جنبًا إلى جنب مع الطبيعة الملحية للأسماك ، يجعل من الصعب فهم مسارات التشتت التي تؤدي إلى الانتشار الواسع الآن للأنواع في أنهار كوازولو ناتال.

أظهرت التحليلات السابقة المستندة إلى بيانات الحمض النووي للميتوكوندريا (mtDNA) اختلافات جوهرية بين مجموعات L. natalensis عبر توزيعها (Bloomer et al. ، 2007 Bloomer et al. بيانات غير منشورة). تم الإبلاغ عن تباين أكبر بين هذه المجموعات مقارنة بنوعين آخرين من جنوب إفريقيا ، L. aeneus و L. kimberleyensis (بلومر وآخرون ، 2007). تم تحديد ستة مجموعات هابلوغرافية للميتوكوندريا الأولية L. natalensis، مطابقة أنظمة الصرف الرئيسية - من الشمال إلى الجنوب: أنظمة Umfolozi و Tugela و Umgeni و Mbokodweni و Mkomaas و Mzimkhulu (Bloomer et al. بيانات غير منشورة). هذا يشير إلى العزلة التاريخية بين أنظمة الصرف هذه. كان الانقسام الأبرز بين أنظمة الصرف الشمالية والجنوبية. هذا الانفصال لا يتوافق بشكل وثيق مع أي انتقال جغرافي حيوي معروف. بشكل عام ، تمتلك كوازولو ناتال حيوانات مياه عذبة غنية ومتنوعة جغرافيًا ، ولكن هذا التنوع يحدث على شكل فسيفساء إقليمية معقدة ، مما يعكس التبادل التاريخي بين العناصر الحيوانية الاستوائية والمعتدلة مع التوطن المحلي الكبير (Perera ، Ratnayake-Perera ، & Proches ، 2011 Rivers) مور وآخرون ، 2007). الأولي إل. ناتالنسيس استندت دراسة علم الجغرافيا الجغرافية بالكامل على علامات الميتوكوندريا ، وبالتالي لا يزال يتعين التحقق من البيانات الجينية. كما أن العمليات التي ربما أدت إلى تكوين جيني لم يتم تحديدها بعد.

في الوقت الحاضر ، لا يوجد جينوم مرجعي وثيق لـ لابوباربوس، حيث نتج عن سداسي الصيغة الصبغية الأسلاف جينومات كبيرة وشبيهة للغاية. وبالتالي ، قررنا استخدام نهج التمثيل المنخفض ، وتسلسل الحمض النووي المرتبط بالموقع (RAD) (Baird et al. ، 2008 Miller ، Dunham ، Amores ، Cresko ، & Johnson ، 2007) ، لفهم التنوع الجيني في L. natalensis. هذه الطريقة شائعة وقد تم استخدامها في العديد من الدراسات منذ نشأتها (الشكل S1). تم استخدام تسلسل RAD ، خاصة في الأسماك ، لتحديد التباعد السكاني (Boehm، Waldman، Robinson، & Hickerson، 2015 Ferchaud & Hansen، 2016 Larson et al.، 2014) لتحديد SNP في الأسماك متعددة الصيغ الصبغية (Hohenlohe، Amish، Catchen ، Allendorf، & Luikart، 2011 Ogden et al.، 2013 Palti et al.، 2014) ، في دراسات علم الجغرافيا (Macher et al.، 2015 Reitzel، Herrera، Layden، Martindale، & Shank، 2013) ، لتحليل QTL (Gagnaire ، Normandeau، Pavey، & Bernatchez، 2013 Houston et al.، 2012 Yoshizawa et al.، 2015) ، لرسم خرائط الروابط (Brieuc، Waters، Seeb، & Naish، 2014 Henning، Lee، Franchini، Meyer، 2014) ، في دراسات التهجين (Hand et al.، 2015 Lamer et al.، 2014 Pujolar et al.، 2014) لاستكشاف بنية الجينوم وتطوره (Brawand et al.، 2014 Kai et al.، 2014 Waples، Seeb، & Seeb، 2016) ، وفي تحليلات علم الوراثة (Gonen، Bishop، & Houston، 2015 Wagner et al.، 2013). يجب أن تكون هذه المنهجية مناسبة بشكل خاص لدراسات علم الجغرافيا لأن قوة الاستدلال من عدد كبير من العلامات قد تحدد أنماطًا لا يمكن رؤيتها بسهولة في التحليلات التقليدية بناءً على عدد قليل نسبيًا من المواقع (Davey et al. ، 2011). تعد مراقبة الجودة أمرًا بالغ الأهمية لتحليلات تسلسل RAD ويتم إجراؤها في مراحل مختلفة عبر خط أنابيب تحليلي قبل تفسير النتائج لعلاقات بيولوجية ذات مغزى (Davey et al. ، 2013).

تعدد الصبغيات يعقد معظم التحليلات الجينية لـ لابوباربوس. تؤيد العديد من الدراسات حول polyploids تحليل الواسمات غير النووية أو الترنسكريبتوم (Everett، Grau، & Seeb، 2011). ومع ذلك ، فإن عددًا من الدراسات التي تستخدم تسلسل RAD قد عالجت التحدي مؤخرًا ، لا سيما في الأسماك الرباعية الصبغية. ظهرت عدة استراتيجيات للتحايل على مسألة علم الشلل المعقدة (تمت مراجعتها في McKinney و Waples و Seeb و Seeb ، 2017). وتشمل هذه إزالة العلامات الديالي التي تنتج أكثر من اثنين من الأليلات أو الأنماط الفردانية لكل فرد وباستثناء المواضع التي يظهر فيها أكثر من نصف الأفراد الذين تم تنميطهم الجيني متغاير الزيجوت (Hohenlohe et al. ، 2011 ، 2013). في الآونة الأخيرة ، McKinney et al. (2017) اقترح نهج H Dplot ، الذي يقارن تغاير الزيجوت في كل موضع ديلي عبر مجموعة سكانية بعمق قراءة لكل أليل.

في هذه الدراسة ، استخدمنا تسلسل ddRAD للعينات عبر توزيع L. natalensis لتحديد الأنماط والعمليات الجغرافية التي تؤثر على هذا النوع. للقيام بذلك ، قمنا بتطوير خط أنابيب لتصفية القطع الأثرية المتسلسلة والمشابهات من بيانات SNP الديالي ، مما أدى إلى مورد جينومي عالي الجودة للاستخدام في لابوباربوس.


أنواع البيانات

بعد تنظيم قاعدة البيانات الوصفية مع تحديد الجداول والعلاقات بينها (الشكل 1) ، اتفق خبراء البيئة وقاعدة البيانات على نوع المعلمات المختلفة (السمات) التي تم قياسها لكل محطة. علاوة على ذلك ، تم تحديد النوع (على سبيل المثال ، سلسلة أو رقمية أو نص) والطول لكل سمة في الجداول. تضمنت تفاصيل عن الخصائص الفيزيائية الأساسية للبحيرة. يمكن أن تحتوي أي بحيرة ("موقع" في قاعدة البيانات الوصفية) على أكثر من محطة واحدة ، بما في ذلك المياه المفتوحة والمحطات الساحلية ، والمحطات الأرضية المرتبطة على شاطئ البحيرة (مثل محطات الأرصاد الجوية) ، والمحطات على التدفق الداخلي والخارجي. بالإضافة إلى الخصائص الفيزيائية العامة للبحيرة ، تضمنت البيانات الوصفية للموقع حالة البحيرة التغذوية ونظام الخلط ووجود غطاء جليدي سواء تم تصنيفه على أنه بحيرة ملونة أو صافية وما إذا كان يستخدم كمصدر لمياه الشرب. تم ربط البيانات الوصفية للمحطات الفردية بمقدمي الخدمة باستخدام ارتباط بسيط للوصول إلى البيانات. تم تضمين البيانات الشرحية الرئيسية لبيانات المراقبة الفعلية عالية التردد في جدول "معلمات للمحطات". الأهم من ذلك ، أن استطلاع مجتمع المراقبة عالي التردد أثناء مرحلة تصميم قاعدة البيانات حدد الحاجة إلى مفردات مضبوطة ، حيث تم استخدام العديد من الاختصارات المختلفة لنفس المعلمة من قبل موفري البيانات المختلفين. كان هذا بسبب الاختلافات في الاستخدام المحلي الشائع ، ولكن أيضًا للاختلافات في الأسماء المستخدمة في البرامج الاحتكارية المقدمة من مختلف مصنعي أجهزة الاستشعار والمسجلات. من بين المحطات التي تم فيها قياس درجة حرارة الماء (المعرفة على أنها درجة حرارة الماء في المفردات التي يتم التحكم فيها) ، على سبيل المثال ، تم تسجيل 19 "اختصار مستخدم" مختلف ، بما في ذلك Water_temp و Sonde_Temperature ودرجة الحرارة و Wt و Temp. لهذا السبب ، تم جمع البيانات الوصفية باستخدام كل من المفردات التي تم التحكم فيها (بناءً على واحدة تم تطويرها بواسطة GLEON Winslow et al.2008) ، واختصار المستخدم. قام هذا الجدول أيضًا بتجميع البيانات الوصفية حول الفترة الزمنية التي توفرت فيها البيانات ، وتكرار البيانات العامة (أي ، يوميًا ، وكل ساعة ، وكل ساعة فرعية) ، ووقت المستخدم وتنسيق التاريخ ، ومؤشر حالة الوصول إلى البيانات (مفتوح أو الوصول المقيد). تم استخدام إدخال آخر لتلك المحطة لإظهار مكان نشر جهاز استشعار جديد في أي موقع لمعلمة معينة.


نتائج

تم التقاط 562 و 711 صورة في أغسطس 2017 و 2018 ، على التوالي ، في رحلتين متتاليتين مع إجمالي وقت الرحلة من 35 إلى 45 دقيقة تقريبًا ، مما أدى إلى 33479 * 33082 (حوالي 1.1 جيجا بكسل) و 46948 * 41491 بكسل ( حوالي 1.95 جيجا بكسل) orthophotos ذات المرجعية الجغرافية في عامي 2017 و 2018 ، على التوالي ، بدقة تقديرية تبلغ 0.5 سم / بكسل (الشكل 2 أ). تم اشتقاق DSM من سحابة النقطة الكثيفة ، مما أدى أيضًا إلى استبانة 0.5 سم / بكسل (الشكل 2 ب).

كان الحد الأقصى للتباعد بين قياسات عرض الممر باستخدام القياسات اليدوية والقياسات القائمة على صورة الطائرة بدون طيار 3.1 سم (الشكل 3) ، بمتوسط ​​تباعد قدره 0.02 سم (الربع الأول = 0.3 سم ، الربع الثالث = 0.6 سم): فقط 4 من الـ 85 قياسات كان لها انحراف فوق 2 سم. كان الاختلاف بين القياسات غير مهم في ر-اختبار (ص = 0.81 ، 95٪ فاصل الثقة −0.18 0.22). كان التباين في القياسات أعلى في الطريقة اليدوية منه في قياسات الطائرات بدون طيار (الشكل 3).

أظهرت قياسات أقصى عمق للمسار (شق درب) تباعدًا بين القياسات اليدوية وقياسات الطائرات بدون طيار ، مع تقدير مبالغ فيه بحد أقصى 4.49 سم مقارنة بالقياس اليدوي (الشكل 4): 22 من أصل 85 قياسًا كان لها تباعد فوق 2 سم. تميل قياسات الطائرات بدون طيار إلى المبالغة في تقدير العمق بحوالي 1.05 سم (الربع الأول = -2 سم ، الربع الثالث = -0.22 سم). أظهرت قياسات العمق نمطًا مشابهًا في تغير القياس مثل قياسات العرض (الشكل 4) ، مع كون القياسات اليدوية أكثر تنوعًا من قياسات الطائرات بدون طيار. على الرغم من أن الاختلاف ذو دلالة إحصائية في اختبار t (ص & lt 0.001، 95٪ CI −1.3 −0.79 cm) ، أدى تصحيح قياسات الطائرات بدون طيار عن طريق الاختلاف المقاس إلى اختلافات غير مهمة في القياسات (ص = 0.99 ، 95٪ CI −0.26 0.25 سم).

تمت محاذاة orthophotos 2018 و 2017 إلى أقرب 0.5 سم وتم تطبيق نفس المحاذاة على DSM. كان متوسط ​​التباعد بين الطبقتين 15.52 سم. بمجرد تصحيح الطبقات من أجل الاختلاف المنهجي (أي إضافة 15.52 سم إلى DSM 2018) ، تراوح الاختلاف بين 0.12 (الربع الأول) و 0.09 سم (الربع الثالث).

أدى التصنيف الخاضع للإشراف إلى خريطة عالية الدقة حيث تم تمييز فئات الغطاء الأرضي الرئيسية بوضوح (الشكل 5) ، مما يسمح بتحديد المسارات ذات التربة العارية المكشوفة والاختلافات في أنواع الغطاء النباتي (مثل الأعشاب والعرعر والأعشاب).

الفحص العيني

سمح الفحص البصري للصورة التقويمية باكتشاف الهياكل التي يصنعها الإنسان مثل حفر النار ، وكذلك فضلات الأغنام المحتملة للغاية ، مما يشير إلى أنه يمكن أيضًا استخدام الطريقة لرصد إشارات الحياة البرية (الشكل 6). يمكن أيضًا تحديد اضطرابات الغطاء النباتي مثل أحداث الدوس حيث يمكن تحديد بقع الهياكل الخشبية الميتة من خلال الفحص البصري الدقيق (الشكل 6).


شكر وتقدير

يتم تمويل J. Bartlett من قبل مجلس أبحاث البيئة الطبيعية (NERC) من خلال تحالف تدريب وسط إنجلترا NERC (CENTA DTP) (RRBN19276). يتم دعم منحة الدكتوراه الخاصة بها من قبل جامعة برمنغهام والمسح البريطاني لأنتاركتيكا (BAS ، 2018). يتم دعم P. Convey من خلال التمويل الأساسي من NERC لفريق BAS "التنوع البيولوجي والتطور والتكيف". تم دعم العمل الميداني في هذه الدراسة من قبل BAS من خلال منحة NERC-CASS (CASS-121) وسمح بها وزارة الخارجية البريطانية والكومنولث من خلال الأنشطة المتخصصة في أنتاركتيكا (رقم 22/2016). يشكر المؤلفون أيضًا العاملين في Signy Research Station على دعمهم العملي والمعنوي ، و Kristian Morin للمساعدة في إعداد طبقات QGIS النقطية. تساهم هذه الدراسة في برنامج SCAR "حالة النظام البيئي في القطب الجنوبي" (AntEco).


استنتاج

لقد طورنا طريقة سهلة وسريعة تعتمد على نظم المعلومات الجغرافية والاستشعار عن بعد تستخدم بيانات الوصول المفتوح لتقدير النيتروجين أو أي ملوث يغير خصائص المياه البصرية وينتقل إلى المنطقة الساحلية. سمح نموذج تحليل الربط السطحي المستخدم في هذه الدراسة بتقدير مدخلات النيتروجين في المناطق الساحلية. تسمح الطريقة المطورة بدمج البيانات الميدانية والاستقراء لأي منطقة زراعية.

بالنتائج التي تم الحصول عليها في هذه الدراسة نستنتج أن كميات السماد الآزوتي التي تدخل المنطقة الساحلية من الجريان السطحي الزراعي لها تأثير بيئي من خلال تقليل نقاء المياه في المنطقة الساحلية. لا يمكن إنكار أن هناك مدخلات من العناصر الغذائية والملوثات الأخرى من مناطق الري في R & # x00EDo Mayo والمناطق الزراعية الأخرى. لذلك من الضروري أن يكون لديك أدوات تسمح بالتقدير والتحليل السريع لوضع سياسات عامة تحمي خليج كاليفورنيا. نقترح أن تساعد هذه النتائج وهذه المنهجية في إنشاء جرد نيتروجين زراعي سهل وأسرع في المنطقة الساحلية لخليج كاليفورنيا والمناطق الساحلية البحرية الأخرى في جميع أنحاء العالم.


6 التعلم العميق لتحليلات بيانات RFID

تظهر RFID و GPS كتقنيات للتأكد من مواقع الأجهزة أو الأصول. ومع ذلك ، فإن RFID بالمقارنة مع GPS يسمح ببناء تطبيقات حساسة للموقع لتغطية جغرافية أقصر. على عكس آلية GPS ، يعد RFID بديلاً منخفض التكلفة لقياس مواقع الأصول فيما يتعلق بتتبع RFID. توفر الأجهزة التي تدعم نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) معلومات مطلقة عن الموقع من حيث خطوط الطول والعرض.

إن إمكانية RFID لقياس موقع الأجهزة بدقة فيما يتعلق بمتعقب RFID يتم استخدامها بشكل متزايد في مصانع التصنيع الآلية. باستخدام بيانات الموقع المرسلة بواسطة جهاز يحمل علامات RFID ، تم تصميم العديد من التطبيقات الذكية من خلال تطبيق تقنيات DL. تهدف هذه التطبيقات إلى تحديد الأنماط والتعرف على الأنشطة في عملية التصنيع أو الأعمال.

تم العثور على تقنيات DL فعالة بشكل خاص عندما تحدث الأنشطة في البعد المكاني والزماني. على سبيل المثال ، في مجال الطب ، كشف الأنشطة أثناء إنعاش الصدمة [26].

في مثل هذه الحالات ، يتم تمثيل التعرف على النشاط كمشكلة تصنيف متعددة الفئات. على سبيل المثال ، في حالة الإنعاش بسبب الصدمة ، فإن الأنشطة هي تحضير الأكسجين ، وقياس ضغط الدم ، وقياس درجة الحرارة ، ووضع الرصاص القلبي. لاكتشاف هذه الأنشطة ، يتم استخدام جهاز معد لجهاز يحمل علامة RFID جنبًا إلى جنب مع متعقب RFID لجمع البيانات. يتم تحليل البيانات التي تم جمعها باستخدام CNN لاستخراج الميزات ذات الصلة والتعرف على النشاط أثناء إنعاش الصدمة.

في تطبيق آخر من عمليات التصنيع ، تم استخدام تقنيات التعلم العميق للتنبؤ بدقة بوقت الانتهاء من العمل. تعتمد الطرق التقليدية لوقت إنجاز العمل على استخدام البيانات التاريخية. تختلف هذه التوقعات اختلافًا كبيرًا عن وقت الانتهاء الفعلي للوظيفة. تعتمد الطريقة المقترحة في [45] علامات ومتعقبات RFID لجمع البيانات في الوقت الفعلي. ثم يتم تعيين البيانات التي تم جمعها إلى البيانات التاريخية باستخدام CNN للتنبؤ بوقت الانتهاء من العمل.


يكشف علم جينوم الحفظ عن تنوع وراثي منخفض وتعدد النسب في بلح البحر المهدّد بالمياه العذبة ، Margaritifera hembeli

Margaritifera hembeli هو أحد أنواع بلح البحر الذي يعيش في المياه العذبة المهددة فيدرالياً ويقتصر على ثلاثة مصارف في وسط لويزيانا. في الوقت الحالي ، تتم صياغة جهود الإدارة دون فهم الأنماط الجينية على مستوى السكان ، والتي يمكن أن تؤدي إلى نتائج حفظ دون المستوى الأمثل. على وجه الخصوص ، هناك حاجة إلى معلومات حول الأنماط الجينية للنهر لتصميم خطط انتشار وإعادة إنتاج فعالة. نحن نطبق نهجًا جينيًا (RADseq) لتقييم التنوع الجيني والبنية بين أربعة مجموعات برية تم أخذ عينات منها من مجموعة الأنواع. نقوم أيضًا بتقييم التنوع الجيني لفوج مربي في الأسر ناتج عن أنثى واحدة. استعدنا التمايز السكاني بين الأفراد الذين تم أخذ عيناتهم من شمال وجنوب النهر الأحمر. جميع المواقع لديها مستويات منخفضة بالمثل من عدم التجانس ومقاييس أخرى للتنوع الجيني. أظهر الفوج الأسير مستويات أعلى من التنوع الجيني مما كان متوقعًا ومن المحتمل أن يمثل حالة أبوة متعددة. من المحتمل أن تكون جهود التكاثر المستقبلية قادرة على إنتاج مجموعات متنوعة وراثيًا من عدد صغير من الإناث التي يتم صيدها من البرية ، ونحن نوصي بجهود إعادة التكاثر المستقبلية باستخدام الحضانات داخل الصرف الفرعي الأقرب إلى جهد إعادة الإدخال.

هذه معاينة لمحتوى الاشتراك ، والوصول عبر مؤسستك.