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Compreendendo os valores mínimo e máximo com Mosaic to New Raster?

Compreendendo os valores mínimo e máximo com Mosaic to New Raster?


Tenho que combinar vários rasters DEM em um a partir desta fonte: http://srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputCoord.asp, então uso a ferramenta Mosaic to New Raster.

Eu configurei a ferramenta:

  1. Eu insiro os rasters (todos da mesma fonte, mesmo tamanho e sem projeção);
  2. Configure o tipo de pixel (ponto flutuante de 32 bits como nos rasters originais);
  3. Configure o tamanho da célula como rasters originais;
  4. Número de bandas = 1 como rasters originais; Operador de mosaico, fiz isso com BLEND e MEAN (obtenho o mesmo resultado).

O problema que tenho é que o mosaico resultante mostra uma faixa diferente de valores máximos e mínimos do que os valores máximo e mínimo do raster individual, por exemplo, raster 1 (-5123,8, 23,25), raster 2 (-5974,6, 40,09), raster 3 (-57770,2, 38), raster 4 (-2534,3, 23,55) e raster mosaico final (-5975,8, 81,1).

Acho que essa solução não está certa, pelo menos eu não esperava conseguir isso. Alguém tem uma ideia se isso está ok, e se não estiver, como resolver e obter um raster de mosaico adequado com valores máximos e mínimos corretos?

Estou usando o ArcGIS 10.2.2 for Desktop.


Como o whuber mencionou, muitas vezes as estatísticas encontradas nas propriedades raster às vezes são aproximadas ou estão desatualizadas. Eles são propriedades predeterminadas que podem ser enganosas em relação aos valores raster reais.

Calculou seus próprios valores mínimo / máximo de 100% dos dados reais usando matrizes NumPy. Consulte Trabalhando com NumPy no ArcGIS e RasterToNumPyArray (arcpy). Por exemplo.:

import arcpy inrast = r'C:  data  inRaster.tif 'my_array = arcpy.RasterToNumPyArray (inrast) print ((my_array.min (), my_array.max ()))

Se você tiver valores ausentes (NODATA), uma matriz mascarada será necessária para obter as estatísticas corretas:

import numpy as np my_array = arcpy.RasterToNumPyArray (inrast) my_masked_array = np.ma.masked_equal (my_array, arcpy.Raster (inrast) .noDataValue) print ((my_masked_array.min (), my_masked_array.max ()

Além disso, você não precisa do ArcGIS para ler rasters como arrays NumPy; por exemplo. GDAL ou rasterio podem fazer o mesmo.


Como dizem as outras respostas, as estatísticas provavelmente estão desatualizadas. Se você preferir usar o ArcGIS, experimente a ferramenta Calculate Statistics na caixa de ferramentas Data Management. Isso deve atualizar as estatísticas para você.


Compreendendo os valores mínimo e máximo com Mosaic to New Raster? - Sistemas de Informação Geográfica

O Oracle Inventory executa o planejamento mínimo-máximo para seus itens no nível da organização ou no nível do sub-inventário. Quando você planeja mín-máx no nível da organização, pode opcionalmente incluir pedidos de vendas em aberto e trabalhar nos requisitos de componentes do processo como demanda no cálculo de planejamento mín-máx. As requisições de compra para itens de compra e trabalhos não liberados WIP para itens de fabricação para as quantidades de reabastecimento sugeridas podem ser criadas opcionalmente. Você pode então transformar essas requisições em pedidos de compra ou pedidos internos e os trabalhos não liberados em trabalhos para os itens necessários.

Quando você planeja mín-máx no nível de subinventário, pode opcionalmente incluir apenas pedidos de vendas em aberto como demanda no cálculo de planejamento mín-máx. As requisições para as quantidades de reabastecimento sugeridas podem ser criadas opcionalmente. Além disso, o planejamento em nível de sub-inventário não pode gerar empregos e não considera os trabalhos WIP como suprimento ou componentes WIP como demanda. Você pode então transformar essas requisições em ordens de compra ou ordens internas para os itens necessários.

Planejamento mínimo-máximo em nível de organização

Para usar o planejamento mínimo-máximo no nível da organização, você deve definir os atributos do item usados ​​pelo planejamento mínimo-máximo. Você pode começar definindo o atributo de item Método de planejamento de estoque como planejamento Mín-máx. Você estabelece seus níveis mínimo e máximo usados ​​no cálculo usando os atributos de item Quantidade Mín-Máx. Mínima e Quantidade Máxima Mín-Máx. Você pode, opcionalmente, definir os atributos do item modificador de quantidade do pedido (Quantidade mínima do pedido, Quantidade máxima do pedido e Multiplicador de tamanho de lote fixo) para controlar ainda mais as quantidades de pedido sugeridas geradas pelo planejamento mín-máx. Defina o sinalizador Make ou Buy como Make para gerar opcionalmente trabalhos não liberados e como Buy para gerar requisições opcionalmente. Consulte: Grupo de atributos de planejamento geral.

Para itens repetitivos, uma vez que você não pode gerar planos repetitivos, você tem a opção de gerar requisições, trabalhos não planejados ou apenas um relatório.

O planejamento Mín-Máx é executado executando o Relatório de Planejamento Mín-Máx. Ao selecionar o planejamento em nível de organização, você executa o planejamento mínimo-máximo para sua organização. Além da opção de nível de planejamento, o Oracle Inventory oferece as opções de Pedidos Líquidos Reservados, Pedidos Líquidos Não Reservados, Demanda Líquida de WIP e Incluir Quantidades de Estoque Não-Netáveis ​​ao calcular a disponibilidade. Você também especifica uma Data de corte de demanda e uma Data de corte de suprimento. Se você escolher Não para todas as opções de demanda líquida, o Oracle Inventory executa o seguinte cálculo:

    • Quantidade líquida disponível + no pedido = Total disponível, onde:
        • Quantidade líquida disponível é a soma das quantidades disponíveis para o item em todos os sub-inventários líquidos dentro da sua organização. Quantidades não líquidos podem ser incluídas opcionalmente
            • No pedido é a soma dos pedidos de compra em aberto, requisições, pedidos internos e trabalhos em processo programados para recebimento na ou antes da Data de Corte de Fornecimento
              • Se Total Disponível e Quantidade Mínima, sugira um novo pedido, onde:
                  • Quantidade Mínima é o valor para o atributo de item Quantidade Mínima Mínima.
                    • Quantidade do pedido = Quantidade máxima - Total disponível, ajustado para modificadores de quantidade do pedido:
                        • O estoque da Oracle revisa a quantidade do pedido, se necessário, para que a quantidade seja um múltiplo do multiplicador de tamanho de lote fixo
                            • A quantidade do pedido deve ser maior ou igual à quantidade mínima, ou o Oracle Inventory revisa a quantidade para cima ao mínimo
                                • A quantidade do pedido deve ser menor ou igual à quantidade máxima ou o Oracle Inventory revisa a quantidade até o máximo.
                                  • Quantidade líquida disponível + no pedido - Demanda aberta = Total disponível, onde
                                      • Quantidade disponível que pode ser líquida é a soma das quantidades disponíveis para o item em todos os sub-inventários que podem ser líquidos dentro da sua organização. Quantidades não líquidos podem ser incluídas opcionalmente.
                                          • No pedido é a soma dos pedidos de compra em aberto, requisições e pedidos internos e trabalhos em processamento programados para recebimento na ou antes da Data de Corte de Fornecimento
                                              • Demanda aberta é a soma de pedidos de vendas não reservados, pedidos de vendas reservados e demanda de componente WIP programada para emissão na ou antes da Data de Corte de Demanda
                                                • Se Total Disponível e Quantidade Mínima, sugira um novo pedido, onde
                                                    • Quantidade Mínima é o valor para o atributo de item Quantidade Mínima Máxima.
                                                      • Quantidade do pedido = Quantidade máxima - Total disponível, ajustado para modificadores de quantidade do pedido:
                                                          • O estoque da Oracle revisa a quantidade do pedido, se necessário, para que a quantidade seja um múltiplo do multiplicador de tamanho de lote fixo
                                                              • A quantidade do pedido deve ser maior ou igual à quantidade mínima, ou o Oracle Inventory revisa a quantidade para cima ao mínimo
                                                                  • A quantidade do pedido deve ser menor ou igual à quantidade máxima ou o Oracle Inventory revisa a quantidade até o máximo.

                                                                  O exemplo a seguir mostra como o Oracle Inventory executa o planejamento mínimo-máximo. Suponha que um item tenha os seguintes valores de quantidade e configurações de atributo de item:

                                                                    • Quantidade líquida disponível = 25
                                                                      • Quantidade de oferta aberta = 50
                                                                        • Quantidade de pedido de venda reservado aberto = 90
                                                                          • Método de planejamento de estoque = planejamento mínimo-máximo
                                                                            • Quantidade mínima mín. Máx. = 100
                                                                              • Quantidade máxima mínimo-máximo = 500
                                                                                • Total disponível: 25 + 50 = 75
                                                                                    • Assumimos que todo o fornecimento está dentro da data de corte de fornecimento, para um fornecimento total de 50
                                                                                        • A quantidade total disponível é 75
                                                                                          • Abaixo da verificação mínima: 75 e 100
                                                                                              • A quantidade total disponível é menor que a quantidade mínima mínimo-máximo, então o Oracle Inventory planeja um novo pedido
                                                                                                • Quantidade máxima menos o total disponível: 500 - 75 = 425
                                                                                                    • Para trazer a quantidade disponível de volta ao máximo mínimo-máximo, o Oracle Inventory planejará um pedido de 425.
                                                                                                      • Total disponível: (25 + 50) - 90 = (-15)
                                                                                                          • Assumimos que todo o fornecimento está dentro da data de corte de fornecimento, para um fornecimento total de 50
                                                                                                              • Assumimos que toda a demanda está dentro da data de corte de demanda, portanto, os pedidos reservados abertos totalizam 90
                                                                                                                  • A quantidade total disponível é (-15)
                                                                                                                    • Abaixo da verificação mínima: (-15) e lt 100
                                                                                                                        • A quantidade total disponível é menor que a quantidade mínima mínimo-máximo, então o Oracle Inventory planeja um novo pedido
                                                                                                                          • Quantidade máxima menos total disponível: 500 - (-15) = 515
                                                                                                                              • Para trazer a quantidade disponível de volta ao máximo mínimo-máximo, o Oracle Inventory planejará um pedido de 515.

                                                                                                                              Planejamento mínimo-máximo de nível de sub-inventário

                                                                                                                              Para realizar o planejamento mínimo-máximo no nível do sub-inventário, você estabelece os seguintes valores no nível do sub-inventário usando os itens do sub-inventário ou as janelas dos sub-inventários de itens:

                                                                                                                                • Quantidade mínima mín. Máx.
                                                                                                                                  • Quantidade máxima mín. Máx.
                                                                                                                                    • Método de planejamento definido para planejamento mínimo-máximo
                                                                                                                                      • Múltiplo de lote fixo (opcional)
                                                                                                                                        • Quantidade máxima do pedido
                                                                                                                                          • Quantidade mínima de pedido
                                                                                                                                            • Detalhes de origem do item
                                                                                                                                                • Tipo de fornecimento (fornecedor ou estoque)
                                                                                                                                                    • Organização de fornecimento (se o tipo for estoque)
                                                                                                                                                        • Subinventário de terceirização (se o tipo for estoque) (opcional)
                                                                                                                                                          • Prazos de entrega (opcional)

                                                                                                                                                          Veja também

                                                                                                                                                          Cálculos de relatório de planejamento mínimo-máximo

                                                                                                                                                            • Quantidade disponível + no pedido = Total disponível, onde:
                                                                                                                                                                • Quantidade disponível é a quantidade no subinventário que você especificou no Relatório de planejamento Mín-Máx.
                                                                                                                                                                    • No pedido é a soma de pedidos de compra em aberto, requisições e pedidos de vendas internos programados para recebimento no subinventário especificado antes ou antes da Data de Corte de Fornecimento. Observe que os pedidos de suprimento que fazem referência a um subinventário diferente, ou sem subinventário especificado, não estão incluídos
                                                                                                                                                                      • Se Total Disponível e Quantidade Mínima, sugira um novo pedido, onde:
                                                                                                                                                                          • Quantidade Mínima é o valor da Quantidade Mínima Mín-Máx definida no nível do item / sub-inventário.
                                                                                                                                                                            • Quantidade do pedido = Quantidade máxima - Total disponível, ajustado para os modificadores de quantidade do pedido do item / sub-estoque:
                                                                                                                                                                                • O estoque da Oracle revisa a quantidade do pedido, se necessário, para que a quantidade seja um múltiplo do multiplicador de tamanho de lote fixo
                                                                                                                                                                                    • A quantidade do pedido deve ser maior ou igual à quantidade mínima, ou o Oracle Inventory revisa a quantidade para cima ao mínimo
                                                                                                                                                                                        • A quantidade do pedido deve ser menor ou igual à quantidade máxima ou o Oracle Inventory revisa a quantidade até o máximo.
                                                                                                                                                                                          • Quantidade disponível + no pedido - Demanda aberta = Total disponível, onde
                                                                                                                                                                                              • Quantidade disponível é a quantidade no subinventário especificada no Relatório de planejamento Mín-Máx.
                                                                                                                                                                                                  • No pedido é a soma dos pedidos de compra em aberto, requisições e pedidos internos programados para recebimento no subinventário especificado na Data de Corte de Fornecimento ou antes dela. Observe que os pedidos que fazem referência a um subinventário diferente, ou sem subinventário especificado, não estão incluídos
                                                                                                                                                                                                      • Demanda aberta é a soma de pedidos de vendas em aberto e reservas de estoque programadas para envio deste subinventário na data de corte de demanda ou antes dela. Observe que os pedidos de venda e as reservas de estoque que fazem referência a um subinventário diferente, ou sem subinventário especificado, não estão incluídos
                                                                                                                                                                                                        • Se Total Disponível e Quantidade Mínima, sugira um novo pedido, onde:
                                                                                                                                                                                                            • Quantidade Mínima é o valor da Quantidade Mínima Mín-Máx especificada no nível do item / sub-inventário.
                                                                                                                                                                                                              • Quantidade do pedido = Quantidade máxima - Total disponível, ajustado para modificadores de quantidade do pedido especificados no nível do item / sub-estoque:
                                                                                                                                                                                                                  • O estoque da Oracle revisa a quantidade do pedido, se necessário, para que a quantidade seja um múltiplo do multiplicador de tamanho de lote fixo
                                                                                                                                                                                                                      • A quantidade do pedido deve ser maior ou igual à quantidade mínima, ou o Oracle Inventory revisa a quantidade para cima ao mínimo
                                                                                                                                                                                                                          • A quantidade do pedido deve ser menor ou igual à quantidade máxima ou o Oracle Inventory revisa a quantidade até o máximo.

                                                                                                                                                                                                                          O exemplo a seguir mostra como o Oracle Inventory executa o planejamento mínimo-máximo. Suponha que um item tenha os seguintes valores de quantidade e configurações de atributos de item:


                                                                                                                                                                                                                          Perspectiva histórica

                                                                                                                                                                                                                          O método Min / Max foi um dos primeiros métodos de reposição automatizada de estoque a ser usado em software empresarial dedicado ao gerenciamento de estoque. O principal benefício desse método é sua extrema simplicidade de implementação.

                                                                                                                                                                                                                          Este método rastreia o nível de estoque total atual, que normalmente é a soma do estoque disponível mais o estoque disponível para cada SKU. Quando o estoque total atinge o valor mínimo, um novo pedido é acionado. A quantidade de novo pedido tem como alvo o valor Máx para o novo nível de estoque total, portanto, a quantidade de novo pedido é a diferença entre Máx e Mín (ou seja, Máx menos Mín).

                                                                                                                                                                                                                          Em sua forma original, o pedido Mín / Máx era considerado um método bastante estático de controle de estoque, em que os valores Mín / Máx raramente eram alterados, talvez algumas vezes por ano. A Análise ABC foi freqüentemente usada para orientar os profissionais a gastar mais tempo revisando os itens “A” que tradicionalmente requerem mais atenção do que os itens “B” ou “C”.


                                                                                                                                                                                                                          Novos projetos de código aberto usando NHDPlus

                                                                                                                                                                                                                          Dois novos projetos de código aberto, Xstrm e FCPGtools, foram lançados e fornecem funcionalidades baseadas em versões do NHDPlus. Ambos os projetos fornecem ferramentas para resumir as características da paisagem usando o NHDPlus V2 mais antigo, e também funcionarão com o NHDPlus HR. Ambos os projetos são baseados em Python e funcionam em plataformas de Computação de Alto Desempenho baseadas em Linux e em sistemas Windows.

                                                                                                                                                                                                                          Xstrm

                                                                                                                                                                                                                          O pacote Python xstrm e a ferramenta de linha de comando associada, 'network_calculator', tem como objetivo auxiliar na sumarização da rede para cima e para baixo das variáveis ​​atribuídas a um segmento de fluxo. Os métodos são construídos de uma forma generalizada e destinam-se a apoiar os esforços de qualquer rede de fluxo com topologia geral, ou seja, de e para os nós. Especificamente, este pacote foi construído para apoiar análises baseadas em pesca usando várias versões do National Hydrography Database Plus (NHDPlus) que representam riachos dentro dos Estados Unidos junto com HydroBasins que representam áreas de drenagem global. O pacote atualmente inclui o seguinte:

                                                                                                                                                                                                                          Métodos Python (build_network.py, network_calc.py, xstrm.py) e ferramenta de linha de comando (network_calculator.py) para suportar resumos upstream ou downstream de informações atribuídas a segmentos de fluxo locais ou drenagens. Os tipos de resumo atualmente suportados incluem soma, mínimo, máximo ou média ponderada.

                                                                                                                                                                                                                          Capacidade de exportar uma rede completa para o formato de arquivo hdf5. Observe que as redes são exportadas usando valores de índice para melhorar a eficiência do processamento e reduzir o tamanho do arquivo hdf5.

                                                                                                                                                                                                                          Para uma determinada rede, retorne todos os segmentos upstream ou downstream ou identificadores de drenagem.

                                                                                                                                                                                                                          Uma rede simulada está incluída na pasta de testes para conveniência de teste e compreensão da funcionalidade. Uma imagem da rede, diagram_of_test_data.JPG, junto com os dados da rede, test_local_data.csv, estão incluídos.

                                                                                                                                                                                                                          _Pasta de redes, contém etapas de processamento para redes de fluxo comumente usadas, como NHDPlusV2.1.

                                                                                                                                                                                                                          Esta ferramenta pode ser usada para resumir as características do canal de captação ou fluxo em toda a rede. Para informações completas, consulte:

                                                                                                                                                                                                                          Wieferich, D.J., Williams, B., Falgout, J.T., Foks, N.L. 2021. xstrm. Lançamento do software U.S. Geological Survey. https://doi.org/10.5066/P9P8P7Z0.

                                                                                                                                                                                                                          FCPGtools

                                                                                                                                                                                                                          As ferramentas Flow-Conditioned Parameter Grid (FCPG) são uma biblioteca Python 3 para fazer FCPGs para regiões de Código de Unidade Hidrológica de dois dígitos (HUC2), regiões de Código de Unidade Hidrológica de quatro dígitos (HUC4) ou outros esquemas de blocos geoespaciais. Ele se baseia em uma representação raster da rede de fluxo. Essas ferramentas podem ser usadas em um ambiente de computação de alto desempenho (HPC) baseado em Linux ou localmente em seu sistema.

                                                                                                                                                                                                                          Os FCGPs combinam rasters de direção de fluxo e de acumulação de fluxo (de NHDPlus ou outra fonte) com rasters de parâmetros, como elevação, declive, cobertura da terra ou qualquer outro parâmetro que possa ser representado em formato raster. Desta forma, um FCGP pode fornecer o valor médio de um parâmetro sobre toda a área de drenagem a montante, avaliado para cada célula da grade raster. Por exemplo, um FCGP de declive contém o declive médio de toda a área de drenagem a montante. Esse valor pode ser consultado muito rapidamente e os parâmetros representados dessa forma são ideais para uso em aplicativos de aprendizado de máquina.

                                                                                                                                                                                                                          Para obter informações completas sobre o FCPGtools, consulte:

                                                                                                                                                                                                                          Barnhart, TB, Sando, R., Siefken, SA, McCarthy, PM, and Rea, AH, 2020, Flow-Conditioned Parameter Grid Tools: US Geological Survey Software Release, DOI: https://doi.org/10.5066/P9W8UZ47 .

                                                                                                                                                                                                                          Os FCPGtools têm sido usados ​​no ambiente USGS Yeti High Performance Computing para produzir FCGPs para diversos parâmetros para os Estados Unidos Conterminous (CONUS). FCPGs foram gerados descrevendo a elevação média da bacia a montante, declive, classe de cobertura do solo, latitude e climatologias de 30 anos de precipitação média anual total, temperatura mínima diária do ar e temperatura máxima diária do ar. Esses dados são fornecidos como mosaicos raster virtuais (vrt) de GeoTIFFs otimizados para nuvem para permitir consultas pontuais dos dados (consulte Informações de distribuição) sem exigir o download de todo o conjunto de dados.


                                                                                                                                                                                                                          Compreendendo os valores mínimo e máximo com Mosaic to New Raster? - Sistemas de Informação Geográfica

                                                                                                                                                                                                                          Descrição do Serviço: O Projeto de Ortofotografia SGIC fornece fotografia aérea orto-retificada do nadir em toda a província e dados de elevação da superfície da Terra para uso em sistemas de informação geográfica (GIS). O programa pretende adquirir imagens com um buffer de 100 metros além da fronteira provincial. As ortofotos coloridas são pré-mosaicas e cortadas em ladrilhos de township antes de serem entregues à colaboração. Imagens infravermelhas coloridas, imagens RAW, arquivos AT e um modelo de elevação digital também existem para esta área de imagens. O Saskatchewan Geospatial Imagery Collaborative (SGIC) foi formado para adquirir novas fotografias aéreas e imagens de satélite da província. O SGIC é composto por 29 organizações participantes, incluindo Governo Provincial, Corporações da Coroa, Municípios, Governo Federal, Universidades, Primeiras Nações, Organizações Comunitárias e Indústria. Uma lista atual de membros SGIC pode ser encontrada no site de acesso a imagens em www.flysask.ca.

                                                                                                                                                                                                                          Nome: SGIC_Public_Orthophotos

                                                                                                                                                                                                                          Descrição: O Projeto de Ortofotografia SGIC fornece fotografia aérea orto-retificada do nadir em toda a província e dados de elevação da superfície da Terra para uso em sistemas de informação geográfica (GIS). O programa pretende adquirir imagens com um buffer de 100 metros além da fronteira provincial. As ortofotos coloridas são pré-mosaicas e cortadas em ladrilhos de township antes de serem entregues à colaboração. Imagens infravermelhas coloridas, imagens RAW, arquivos AT e um modelo de elevação digital também existem para esta área de imagens. O Saskatchewan Geospatial Imagery Collaborative (SGIC) foi formado para adquirir novas fotografias aéreas e imagens de satélite da província. O SGIC é composto por 29 organizações participantes, incluindo Governo Provincial, Corporações da Coroa, Municípios, Governo Federal, Universidades, Primeiras Nações, Organizações Comunitárias e Indústria. Uma lista atual de membros SGIC pode ser encontrada no site de acesso a imagens em www.flysask.ca.

                                                                                                                                                                                                                          Cache de mapa único fundido: falso

                                                                                                                                                                                                                            XMin: 133719.9922000002
                                                                                                                                                                                                                            YMin: 5427344.227446125
                                                                                                                                                                                                                            XMax: 766090.7900503365
                                                                                                                                                                                                                            YMax: 6661937.5
                                                                                                                                                                                                                            Referência espacial: 2151 (2957)

                                                                                                                                                                                                                            XMin: 133719.9922000002
                                                                                                                                                                                                                            YMin: 5427344.227446125
                                                                                                                                                                                                                            XMax: 766090.7900503365
                                                                                                                                                                                                                            YMax: 6661937.5
                                                                                                                                                                                                                            Referência espacial: 2151 (2957)

                                                                                                                                                                                                                            XMin: 133719.9922000002
                                                                                                                                                                                                                            YMin: 5427344.227446125
                                                                                                                                                                                                                            XMax: 766090.7900503365
                                                                                                                                                                                                                            YMax: 6661937.5
                                                                                                                                                                                                                            Referência espacial: 2151 (2957)

                                                                                                                                                                                                                            Campo de hora de início: Year_of_Data
                                                                                                                                                                                                                            Campo de hora de término: Year_of_Data
                                                                                                                                                                                                                            Extensão de tempo:
                                                                                                                                                                                                                              [2008/01/01 00:00:00 UTC, 2018/01/01 00:00:00 UTC]

                                                                                                                                                                                                                            Tamanho do pixel Y: 0.3999936733375436

                                                                                                                                                                                                                            Capacidades de mensuração:

                                                                                                                                                                                                                            Possui histogramas: falso

                                                                                                                                                                                                                            Tem Multi Dimensões: falso

                                                                                                                                                                                                                            Texto de direitos autorais: Saskatchewan Geospatial Imagery Collaborative (SGIC)


                                                                                                                                                                                                                            Média de RasterLayer não computa (Pacote R Raster)

                                                                                                                                                                                                                            Portanto, empilhei vários rasters (x1, x2, x3, x4,.) E calculei com sucesso um raster médio de todos eles (xmaster). No entanto, quero então o valor médio de pixel desse raster (xmaster). Normalmente, eu exibiria as estatísticas resumidas e chamaria o valor médio. no entanto, nenhuma média aparece no resumo para 'xmaster'! Não tenho certeza do porquê - estou me perguntando se alguém poderia gentilmente me ajudar com uma solução alternativa. Por favor, veja meu script abaixo:

                                                                                                                                                                                                                            "> camada de resumo (xmaster) Mín. 11488 1º Qu. 18016 Mediana 20048 3º Qu. 21968 Máx. 28704 NA's 0"

                                                                                                                                                                                                                            Como vocês podem ver, nenhum valor médio aparece para o raster. Claro que posso salvar o raster e extrair a média em outro software - mas isso consome muito tempo. Alguém pode me ajudar a saber por que isso não está mostrando a média?


                                                                                                                                                                                                                            Compreendendo os valores mínimo e máximo com Mosaic to New Raster? - Sistemas de Informação Geográfica

                                                                                                                                                                                                                            Muitos de nossos aplicativos neste capítulo irão girar em torno dos valores mínimo e máximo de uma função. Embora possamos todos visualizar os valores mínimo e máximo de uma função, queremos ser um pouco mais específicos em nosso trabalho aqui. Em particular, queremos diferenciar entre dois tipos de valores mínimos ou máximos. A definição a seguir fornece os tipos de valores mínimos e / ou máximos que veremos.

                                                                                                                                                                                                                            Definição

                                                                                                                                                                                                                            1. Dizemos que (f left (x right) ) tem um máximo absoluto (ou global) em (x = c ) se (f left (x right) le f left (c right) ) para cada (x ) no domínio em que estamos trabalhando.

                                                                                                                                                                                                                            Observe que quando dizemos um "intervalo aberto em torno de (x = c )", queremos dizer que podemos encontrar algum intervalo ( left ( right) ), não incluindo os terminais, de modo que (a & lt c & lt b ). Ou, em outras palavras, (c ) estará contido em algum lugar dentro do intervalo e não será nenhum dos pontos de extremidade.

                                                                                                                                                                                                                            Além disso, chamaremos coletivamente os pontos mínimo e máximo de uma função de extremo da função. Assim, extremos relativos se referem aos mínimos e máximos relativos, enquanto os extremos absolutos se referem aos mínimos e máximos absolutos.

                                                                                                                                                                                                                            Agora, vamos falar um pouco sobre a diferença sutil entre o absoluto e o relativo na definição acima.

                                                                                                                                                                                                                            Teremos um máximo (ou mínimo) absoluto em (x = c ) desde que (f left (c right) ) seja o maior (ou menor) valor que a função irá assumir no domínio que nós estão trabalhando. Além disso, quando dizemos o "domínio em que estamos trabalhando", isso significa simplesmente o intervalo de (x ) 's que escolhemos trabalhar para um determinado problema. Pode haver outros valores de (x ) que podemos realmente inserir na função, mas os excluímos por algum motivo.

                                                                                                                                                                                                                            Um máximo ou mínimo relativo é ligeiramente diferente. Tudo o que é necessário para um ponto ser um máximo ou mínimo relativo é que esse ponto seja um máximo ou mínimo em algum intervalo de (x ) 's em torno de (x = c ). Pode haver valores maiores ou menores da função em algum outro lugar, mas em relação a (x = c ), ou local a (x = c ), (f left (c right) ) é maior ou menor do que todos os outros valores de função próximos a ele.

                                                                                                                                                                                                                            Observe também que, para que um ponto seja um extremo relativo, devemos ser capazes de olhar para os valores da função em ambos os lados de (x = c ) para ver se ele realmente é um máximo ou mínimo naquele ponto. Isso significa que extremos relativos não ocorrem nos pontos finais de um domínio. Eles só podem ocorrer no interior do domínio.

                                                                                                                                                                                                                            Na verdade, há algum debate sobre o ponto anterior. Algumas pessoas acham que extremos relativos podem ocorrer nos pontos finais de um domínio. No entanto, nesta aula usaremos a definição que diz que eles não podem ocorrer nos pontos finais de um domínio. Isso será discutido com um pouco mais de detalhes no final da seção, uma vez que tenhamos considerado um fato relevante.

                                                                                                                                                                                                                            Normalmente, é mais fácil ter uma ideia das definições dando uma rápida olhada em um gráfico.

                                                                                                                                                                                                                            Para a função mostrada neste gráfico, temos máximos relativos em (x = b ) e (x = d ). Ambos os pontos são máximos relativos, uma vez que são internos ao domínio mostrado e são o maior ponto no gráfico em algum intervalo em torno do ponto. Também temos um mínimo relativo em (x = c ) uma vez que este ponto é interior ao domínio e é o ponto mais baixo no gráfico em um intervalo em torno dele. O ponto final da extrema direita, (x = e ), não será um mínimo relativo, pois é um ponto final.

                                                                                                                                                                                                                            A função terá um máximo absoluto em (x = d ) e um mínimo absoluto em (x = a ). Esses dois pontos são os maiores e os menores que a função jamais será. Também podemos notar que os extremos absolutos de uma função ocorrerão nos pontos finais do domínio ou nos extremos relativos. Usaremos essa ideia em seções posteriores, por isso é mais importante do que pode parecer no momento.

                                                                                                                                                                                                                            Vamos dar uma olhada rápida em alguns exemplos para ter certeza de que temos as definições de extremos absolutos e extremos relativos retos.

                                                                                                                                                                                                                            Uma vez que esta função é fácil de representar graficamente, vamos fazer isso. No entanto, queremos apenas o gráfico no intervalo ( left [<- 1,2> right] ). Aqui está o gráfico,

                                                                                                                                                                                                                            Observe que usamos pontos no final do gráfico para nos lembrar que o gráfico termina nesses pontos.

                                                                                                                                                                                                                            Agora podemos identificar os extremos do gráfico. Parece que temos um mínimo relativo e absoluto de zero em (x = 0 ) e um máximo absoluto de quatro em (x = 2 ). Observe que (x = - 1 ) não é um máximo relativo, pois está no ponto final do intervalo.

                                                                                                                                                                                                                            Esta função não tem máximos relativos.

                                                                                                                                                                                                                            Como vimos no exemplo anterior, as funções não precisam ter extremos relativos. É totalmente possível que uma função não tenha um máximo relativo e / ou mínimo relativo.

                                                                                                                                                                                                                            Aqui está o gráfico para esta função.

                                                                                                                                                                                                                            Nesse caso, ainda temos um mínimo relativo e absoluto de zero em (x = 0 ). Ainda temos um máximo absoluto de quatro. No entanto, ao contrário do primeiro exemplo, isso ocorrerá em dois pontos, (x = - 2 ) e (x = 2 ).

                                                                                                                                                                                                                            Novamente, a função não tem nenhum máximo relativo.

                                                                                                                                                                                                                            Como este exemplo mostrou, pode haver apenas um único valor máximo absoluto ou mínimo absoluto, mas eles podem ocorrer em mais de um local no domínio.

                                                                                                                                                                                                                            Neste caso, não fornecemos domínio e, portanto, presume-se que usaremos o maior domínio possível. Para esta função, isso significa todos os números reais. Aqui está o gráfico.

                                                                                                                                                                                                                            Neste caso, o gráfico não para de aumentar em nenhuma das extremidades e, portanto, não há máximos de qualquer tipo para esta função. Não importa qual ponto escolhermos no gráfico, haverá pontos maiores e menores do que ele em cada lado, então não podemos ter nenhum máximo (de qualquer tipo, relativo ou absoluto) em um gráfico.

                                                                                                                                                                                                                            Ainda temos um valor mínimo relativo e absoluto de zero em (x = 0 ).

                                                                                                                                                                                                                            Portanto, alguns gráficos podem ter mínimos, mas não máximos. Da mesma forma, um gráfico pode ter máximos, mas não mínimos.

                                                                                                                                                                                                                            Aqui está o gráfico para esta função.

                                                                                                                                                                                                                            Esta função tem um máximo absoluto de oito em (x = 2 ) e um mínimo absoluto de oito negativos em (x = - 2 ). Esta função não tem extremos relativos.

                                                                                                                                                                                                                            Portanto, uma função não precisa ter extremos relativos, como este exemplo mostrou.

                                                                                                                                                                                                                            Novamente, não estamos restringindo o domínio desta vez, então aqui está o gráfico.

                                                                                                                                                                                                                            Nesse caso, a função não tem extremos relativos e absolutos.

                                                                                                                                                                                                                            Como vimos no exemplo anterior, as funções não precisam ter nenhum tipo de extremo, relativo ou absoluto.

                                                                                                                                                                                                                            Não restringimos o domínio para esta função. Aqui está o gráfico.

                                                                                                                                                                                                                            Coseno tem extremos (relativos e absolutos) que ocorrem em muitos pontos. O cosseno tem máximos relativos e absolutos de 1 em

                                                                                                                                                                                                                            [x = ldots - 4 pi, , - 2 pi, , , 0, , , 2 pi, , , 4 pi, ldots ]

                                                                                                                                                                                                                            O cosseno também tem mínimos relativos e absolutos de -1 em

                                                                                                                                                                                                                            [x = ldots - 3 pi, , - pi, , , pi, , , 3 pi, ldots ]

                                                                                                                                                                                                                            Como este exemplo mostrou, um gráfico pode de fato ter extremos ocorrendo em um grande número (infinito neste caso) de pontos.

                                                                                                                                                                                                                            Já trabalhamos com alguns exemplos e podemos usar esses exemplos para ver um bom fato sobre extremos absolutos. Primeiro, vamos notar que todas as funções acima eram funções contínuas. Em seguida, observe que toda vez que restringimos o domínio a um intervalo fechado (ou seja o intervalo contém seus pontos finais), obtivemos máximos e mínimos absolutos. Finalmente, em apenas um dos três exemplos em que não restringimos o domínio, obtivemos um máximo absoluto e um mínimo absoluto.

                                                                                                                                                                                                                            Essas observações nos levam ao seguinte teorema.

                                                                                                                                                                                                                            Teorema de valor extremo

                                                                                                                                                                                                                            Suponha que (f left (x right) ) seja contínuo no intervalo ( left [ right] ) então há dois números (a le c, d le b ) de modo que (f left (c right) ) é um máximo absoluto para a função e (f left (d right) ) é um mínimo absoluto para a função.

                                                                                                                                                                                                                            Então, se tivermos uma função contínua em um intervalo ( left [ right] ) então temos a garantia de ter um máximo absoluto e um mínimo absoluto para a função em algum lugar no intervalo. O teorema não nos diz onde eles ocorrerão ou se ocorrerão mais de uma vez, mas pelo menos nos diz que eles existem em algum lugar. Às vezes, tudo o que precisamos saber é que eles existem.

                                                                                                                                                                                                                            Este teorema não diz nada sobre extremos absolutos se não estivermos trabalhando em um intervalo. Vimos exemplos de funções acima que tinham extremos absolutos, um extremo absoluto e nenhum extremo absoluto quando não nos restringíamos a um intervalo.

                                                                                                                                                                                                                            O requisito de que uma função seja contínua também é necessário para que possamos usar o teorema. Considere o caso de

                                                                                                                                                                                                                            Esta função não é contínua em (x = 0 ) conforme avançamos em direção a zero, a função está se aproximando do infinito. Portanto, a função não possui um máximo absoluto. Observe que, no entanto, ele tem um mínimo absoluto. Na verdade, o mínimo absoluto ocorre duas vezes em (x = - 1 ) e (x = 1 ).

                                                                                                                                                                                                                            Se mudássemos um pouco o intervalo para dizer,

                                                                                                                                                                                                                            a função agora teria ambos extremos absolutos. Só podemos ter problemas se o intervalo contiver o ponto de descontinuidade. Se não, então o teorema será válido.

                                                                                                                                                                                                                            Devemos também apontar que só porque uma função não é contínua em um ponto, isso não significa que ela não terá ambos os extremos absolutos em um intervalo que contém esse ponto. Abaixo está o gráfico de uma função que não é contínua em um ponto no intervalo dado e ainda tem ambos extremos absolutos.

                                                                                                                                                                                                                            Este gráfico não é contínuo em (x = c ), embora tenha um máximo absoluto ( (x = b )) e um mínimo absoluto ( (x = c )). Observe também que, neste caso, um dos extremos absolutos ocorreu no ponto de descontinuidade, mas não é necessário. O mínimo absoluto poderia facilmente estar no outro ponto final ou em algum outro ponto no interior da região. O ponto aqui é que este gráfico não é contínuo e ainda assim tem ambos extremos absolutos

                                                                                                                                                                                                                            O ponto de tudo isso é que precisamos ter cuidado para usar apenas o Teorema do Valor Extremo quando as condições do teorema forem atendidas e não interpretar mal os resultados se as condições não forem atendidas.

                                                                                                                                                                                                                            Para usar o Teorema de Valor Extremo, devemos ter um intervalo que inclua seus pontos finais, geralmente chamado de intervalo fechado, e a função deve ser contínua nesse intervalo. Se não tivermos um intervalo fechado e / ou a função não for contínua no intervalo, a função pode ou não ter extremos absolutos.

                                                                                                                                                                                                                            We need to discuss one final topic in this section before moving on to the first major application of the derivative that we’re going to be looking at in this chapter.

                                                                                                                                                                                                                            Fermat’s Theorem

                                                                                                                                                                                                                            If (fleft( x ight)) has a relative extrema at (x = c) and (f'left( c ight)) exists then (x = c) is a critical point of (fleft( x ight)). In fact, it will be a critical point such that (f'left( c ight) = 0).

                                                                                                                                                                                                                            To see the proof of this theorem see the Proofs From Derivative Applications section of the Extras chapter.

                                                                                                                                                                                                                            Also note that we can say that (f'left( c ight) = 0) because we are also assuming that (f'left( c ight)) exists.

                                                                                                                                                                                                                            This theorem tells us that there is a nice relationship between relative extrema and critical points. In fact, it will allow us to get a list of all possible relative extrema. Since a relative extrema must be a critical point the list of all critical points will give us a list of all possible relative extrema.

                                                                                                                                                                                                                            Consider the case of (fleft( x ight) = ). We saw that this function had a relative minimum at (x = 0) in several earlier examples. So according to Fermat’s theorem (x = 0) should be a critical point. The derivative of the function is,

                                                                                                                                                                                                                            Sure enough (x = 0) is a critical point.

                                                                                                                                                                                                                            Be careful not to misuse this theorem. It doesn’t say that a critical point will be a relative extrema. To see this, consider the following case.

                                                                                                                                                                                                                            [fleft( x ight) = hspace<0.25in>hspace<0.25in>f'left( x ight) = 3]

                                                                                                                                                                                                                            Clearly (x = 0) is a critical point. However, we saw in an earlier example this function has no relative extrema of any kind. So, critical points do not have to be relative extrema.

                                                                                                                                                                                                                            Also note that this theorem says nothing about absolute extrema. An absolute extrema may or may not be a critical point.

                                                                                                                                                                                                                            Before we leave this section we need to discuss a couple of issues.

                                                                                                                                                                                                                            First, Fermat’s Theorem only works for critical points in which (f'left( c ight) = 0). This does not, however, mean that relative extrema won’t occur at critical points where the derivative does not exist. To see this consider (fleft( x ight) = left| x ight|). This function clearly has a relative minimum at (x = 0) and yet in a previous section we showed in an example that (f'left( 0 ight)) does not exist.

                                                                                                                                                                                                                            What this all means is that if we want to locate relative extrema all we really need to do is look at the critical points as those are the places where relative extrema may exist.

                                                                                                                                                                                                                            Finally, recall that at that start of the section we stated that relative extrema will not exist at endpoints of the interval we are looking at. The reason for this is that if we allowed relative extrema to occur there it may well (and in fact most of the time) violate Fermat’s Theorem. There is no reason to expect end points of intervals to be critical points of any kind. Therefore, we do not allow relative extrema to exist at the endpoints of intervals.


                                                                                                                                                                                                                            Project 5: Explore the Data: Descriptive Statistics and Histograms

                                                                                                                                                                                                                            In the third chunk of RMarkdown, you will produce several descriptive statistics and plot histograms of the data.

                                                                                                                                                                                                                            Exploring your data through descriptive statistics and graphical summaries assists understanding if your data meets the assumptions of regression. Many statistical tests require that specific assumptions be met in order for the results of the test to be meaningful. The basic regression assumptions are as follows:

                                                                                                                                                                                                                            1. The relationship between the y and x variables is linear and that relationship can be expressed as a linear equation.
                                                                                                                                                                                                                            2. The errors (or residuals) have a mean of 0 and a constant variance. In other words, the errors about the regression line do not vary with the value of x.
                                                                                                                                                                                                                            3. The residuals are independent and the value of one error is not affected by the value of another error.
                                                                                                                                                                                                                            4. For each value of x, the errors are normally distributed around the regression line.

                                                                                                                                                                                                                            Before you start working with any dataset, it is important to explore the data using descriptive statistics and view the data’s distribution using histograms (or another graphical summary method). Descriptive statistics enable you to compare various measures across the different variables. These include mean, mode, standard deviation, etc. There are many kinds of graphical summary methods such as histograms and boxplots. For this part of the assignment, we will use histograms to examine the distribution of the variables.

                                                                                                                                                                                                                            Figure 5.4 shows a summary of the various descriptive statistics that are provided by the describe() function. In Figure 5.4, X1, X2, X3, and X4 represent the percent of families below the poverty level, the percent of individuals without health insurance, the median household income, and the percent of unemployed individuals, respectively.

                                                                                                                                                                                                                            Figure 5.4: A summary of descriptive statistics for the Ohio poverty dataset
                                                                                                                                                                                                                            X1 X2 X3 X4
                                                                                                                                                                                                                            vars
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            1 2 3 4
                                                                                                                                                                                                                            n
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            88 88 88 88
                                                                                                                                                                                                                            significar
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            24.55 7.87 51742.20 6.08
                                                                                                                                                                                                                            SD
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            8.95 3.99 10134.75 1.75
                                                                                                                                                                                                                            mediana
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            24.20 7.30 49931.50 5.85
                                                                                                                                                                                                                            trimmed
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
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                                                                                                                                                                                                                            louco
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            9.86 2.08 8158.75 1.70
                                                                                                                                                                                                                            min
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            5.8 3.3 36320.0 2.6
                                                                                                                                                                                                                            max
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            43.1 40.2 100229.0 10.8
                                                                                                                                                                                                                            alcance
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            37.3 36.9 63909.0 8.2
                                                                                                                                                                                                                            skew
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            0.00 6.04 1.82 0.41
                                                                                                                                                                                                                            kurtosis
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            -0.86 46.36 5.22 0.08
                                                                                                                                                                                                                            se
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            0.95 0.42 1080.37 0.19

                                                                                                                                                                                                                            We begin our examination of the descriptive statistics by comparing the mean and median values of the variables. In cases where the mean and median values are similar, the data’s distribution can be considered approximately normal. Note that a similarity in mean and median values can be seen in rows X1 and X4. For X1, the difference between the mean and median is 0.35 percent and for X4 the difference is 0.23 percent. There is a larger difference between the mean and median for the variables in rows X2 and X3. The difference between the mean and median for X2 and X3 is 0.57 and $48,189, respectively. Based on this comparison, variables X1 and X4 would seem to be more normally distributed than X2 and X3.

                                                                                                                                                                                                                            We can also examine the skewness values to see what they report about a given variable’s departure from normality. Skewness values that are “+” suggest a positive skew (outliers are on located on the higher range of the data values and are pulling the mean in the positive direction). Skewness values that are “–“ suggest a negative skew (outliers are located on the lower end of the range of data values and are pulling the mean in the negative direction). A skewness value close to 0.0 suggests a distribution that is approximately normal. As skewness values increase, the severity of the skew also increases. Skewness values close to ±0.5 are considered to possess a moderate skew while values above ±1.0 suggests the data are severely skewed. From Figure 5.4, X2 and X3 have skewness values of 6.04 and 1.82, respectively. Both variables are severely positively skewed. Variables X1 and X4 (reporting skewness of 0.00 and 0.41, respectively) appear to be more normal although X4 appears to have a moderate level of positive skewness. We will examine each distribution more closely in a graphical and statistical sense to determine whether an attribute is considered normal.

                                                                                                                                                                                                                            The histograms in Figures 5.5 and 5.6 both reflect what was observed from the mean and median comparison and the skewness values. Figure 5.5 shows a distribution that appears rather symmetrical while Figure 5.6 shows a distribution that is distinctively positively skewed (note the data value located on the far right-hand side of the distribution).


                                                                                                                                                                                                                            Moving through the mosaic: identifying critical linkage zones for large herbivores across a multiple‐use African landscape

                                                                                                                                                                                                                            Reduced connectivity across grassland ecosystems can impair their functional heterogeneity and negatively impact large herbivore populations. Maintaining landscape connectivity across human-dominated rangelands is therefore a key conservation priority.

                                                                                                                                                                                                                            Objetivo

                                                                                                                                                                                                                            Integrate data on large herbivore occurrence and species richness with analyses of functional landscape connectivity to identify important areas for maintaining or restoring connectivity for large herbivores.

                                                                                                                                                                                                                            Métodos

                                                                                                                                                                                                                            The study was conducted on a landscape with a mosaic of multiple land uses in Laikipia County, Kenya. We used occupancy estimates for four herbivore species [African elephant (Loxodonta africana), reticulated giraffe (Giraffa reticulata), plains zebra (Equus quagga), and Grevy’s zebra (Equus grevyi)] and species richness estimates derived from aerial surveys to create resistance surfaces to movement for single species and a multi-species assemblage, respectively. We validated single-species resistance surfaces using telemetry data. We used circuit theory and least cost-path analyses to model linkage zones across the landscape and prioritize areas for connectivity restoration.

                                                                                                                                                                                                                            Resultados

                                                                                                                                                                                                                            Resistance layers approximated the movements of our focal species. Results for single-species and multi-species connectivity models were highly correlated (rp > 0.9), indicating similar spatial patterns of functional connectivity between individual species and the larger herbivore assemblage. We identified critical linkage zones that may improve permeability to large-herbivore movements.

                                                                                                                                                                                                                            Conclusão

                                                                                                                                                                                                                            Our analysis highlights the utility of aerial surveys in modeling landscape connectivity and informing conservation management when animal movement data are scarce. Our results can guide management decisions, providing valuable information to evaluate the trade-offs between improving landscape connectivity and safeguarding livelihoods with electrified fences across rangelands.


                                                                                                                                                                                                                            Change the Spanning Tree Protocol Timers

                                                                                                                                                                                                                            As the Spanning Tree Protocol Timers section mentions, each BPDU includes the hello, forward delay, and max age STP timers. An IEEE bridge is not concerned about the local configuration of the timers value. The IEEE bridge considers the value of the timers in the BPDU that the bridge receives. Effectively, only a timer that is configured on the root bridge of the STP is important. If you lose the root, the new root starts to impose its local timer value on the entire network. So, even if you do not need to configure the same timer value in the entire network, you must at least configure any timer changes on the root bridge and on the backup root bridge.

                                                                                                                                                                                                                            If you use a Cisco switch that runs Catalyst OS (CatOS) software, there are some macros that enable you to set up the root and tune the parameters in accordance with the formulas. Issue the set spantree root vlan dia diameter hello hello_time command in order to set the diameter and hello time. Here is an example:

                                                                                                                                                                                                                            If you have the STP network diameter configured, the configured diameter value is not displayed in either the configuration or in the output of any mostrar comando.