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Erros de seleção do QGIS Topology Checker

Erros de seleção do QGIS Topology Checker


Eu usei o plugin Topology Checker no QGIS para criar regras para identificar erros em minha camada. Por exemplo, usei-o para pesquisar todos os polígonos sobrepostos. Este plugin é ótimo para encontrar tais erros, mas como posso selecioná-los na minha camada original. Eu tenho um conjunto de dados muito grande e fazer isso manualmente não é uma opção.


Infelizmente, não acho que seja possível. Sua melhor aposta é provavelmente usar ov.cleanferramenta do GRASS para automatizar a correção de erros. Há uma série de funções de limpeza disponíveis nov.cleanferramenta como:

  • Quebra: quebra as linhas em cada interseção
  • snap: alinha as linhas ao vértice no limiar
  • rmdangle: Remove dangles
  • rmline: Remove todas as linhas ou limites de comprimento zero, o limite é ignorado
  • rmsa: remove pequenos ângulos entre as linhas nos nós

Análise de regressão

Na modelagem estatística, análise de regressão é um conjunto de processos estatísticos para estimar as relações entre uma variável dependente (freqüentemente chamada de 'variável de resultado') e uma ou mais variáveis ​​independentes (freqüentemente chamadas de 'preditores', 'covariáveis' ou 'características'). A forma mais comum de análise de regressão é a regressão linear, na qual se encontra a linha (ou uma combinação linear mais complexa) que melhor se ajusta aos dados de acordo com um critério matemático específico. Por exemplo, o método dos mínimos quadrados ordinários calcula a linha única (ou hiperplano) que minimiza a soma das diferenças quadradas entre os dados verdadeiros e essa linha (ou hiperplano). Por razões matemáticas específicas (ver regressão linear), isso permite ao pesquisador estimar a expectativa condicional (ou valor médio da população) da variável dependente quando as variáveis ​​independentes assumem um determinado conjunto de valores. Formas menos comuns de regressão usam procedimentos ligeiramente diferentes para estimar parâmetros de localização alternativos (por exemplo, regressão de quantil ou Análise de condição necessária [1]) ou estimar a expectativa condicional em uma coleção mais ampla de modelos não lineares (por exemplo, regressão não paramétrica).

A análise de regressão é usada principalmente para dois propósitos conceitualmente distintos. Primeiro, a análise de regressão é amplamente usada para predição e previsão, onde seu uso tem uma sobreposição substancial com o campo do aprendizado de máquina. Em segundo lugar, em algumas situações, a análise de regressão pode ser usada para inferir relações causais entre as variáveis ​​independentes e dependentes. É importante notar que as regressões por si só revelam relacionamentos entre uma variável dependente e uma coleção de variáveis ​​independentes em um conjunto de dados fixo. Para usar regressões para previsão ou para inferir relações causais, respectivamente, um pesquisador deve justificar cuidadosamente porque as relações existentes têm poder preditivo para um novo contexto ou porque uma relação entre duas variáveis ​​tem uma interpretação causal. O último é especialmente importante quando os pesquisadores esperam estimar relações causais usando dados observacionais. [2] [3]


Resumo

As florestas angolanas de Miombo, ricas em espécies madeireiras da família Leguminosae, apresentam uma das maiores taxas de desmatamento na África Subsaariana. Este estudo apresenta, com base em informação actualizada sobre a distribuição das espécies madeireiras Leguminosae nativas de Angola, um índice integrado enquadrando as principais ameaças às árvores, que visa apoiar novas medidas de conservação.

Localização

África Subsaariana, República de Angola.

Métodos

As áreas de distribuição atuais de seis espécies de madeira de Leguminosae (ou seja, Afzelia quanzensis, Brachystegia spiciformis, Guibourtia coleosperma, Isoberlinia angolensis, Julbernardia paniculata, e Pterocarpus angolensis) foram previstos por meio de técnicas de modelagem de conjunto. O nível de ameaça para cada espécie foi analisado, comparando a distribuição potencial das espécies com um mapa de índice de ameaças e com as áreas protegidas. O índice de ameaça de fatores antropogênicos e climáticos abrange os efeitos da densidade populacional, agricultura, proximidade de estradas, perda de cobertura de árvores, superexploração, tendências de incêndios florestais e mudanças previstas na temperatura e precipitação.

Resultados

Os nossos resultados revelaram que cerca de 0,5% da área de Angola está classificada como ameaça “Muito alta”, 23,9% como ameaça “Alta” e 66,5% como ameaça “Moderada”. Três das espécies estudadas requerem esforços especiais de conservação, a saber, B. spiciformis e I. angolensis, que têm uma grande fração da distribuição prevista em áreas de alta ameaça, e G. coleosperma já que possui área de distribuição restrita e é uma das espécies mais valiosas nos mercados internacionais. As áreas prioritárias para a conservação de espécies madeireiras de Leguminosae localizam-se em Benguela e Huíla.

Principais conclusões

Este estudo fornece dados atualizados que devem ser aplicados para informar os formuladores de políticas, contribuindo para o planejamento nacional de conservação e proteção da flora nativa em Angola. Além disso, apresenta uma abordagem metodológica para a previsão da distribuição das espécies e para a criação de um mapa índice de ameaças que pode ser aplicado em outras regiões tropicais mal levantadas.


Assista o vídeo: QGIS topology