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Como separar detalhes por cor de raster?

Como separar detalhes por cor de raster?


Como separar detalhes por cor de raster? É possível no ArcGIS ou em qualquer outro software? Tentei Analista Espacial.

Quero usar uma imagem RGB .tiff que é um mapa digitalizado. Consiste em todos os detalhes com cores diferentes. Quero separar todos os detalhes como estradas, ferrovias, pois eles têm cores diferentes para que a digitalização automática pela ferramenta ArcScan seja mais fácil.


Se você está preocupado apenas com estradas, pode fazer a amostragem de uma série de estradas e, em seguida, 'consultar' o raster de forma que apenas os pixels com essas cores permaneçam. Para fazer a consulta real, seria necessário fazer algo como reclassificar o raster para que todos os pixels coloridos que não sejam da estrada se tornem brancos.


CADRG é um produto de uso geral, que compreende mapas digitais legíveis por computador e imagens gráficas. Ele oferece suporte a várias armas, gerenciamento de batalha de teatro C3I, planejamento de missão e sistemas de mapas móveis digitais. Os dados CADRG são derivados diretamente do ADRG e de outras fontes digitais por meio de redução da resolução, filtragem, compactação e reformatação para o padrão Raster Product Format (RPF).

Os arquivos CADRG são geralmente formatados fisicamente em uma mensagem do National Imagery Transmission Format (NITF). O CADRG Reader pode ler arquivos CADRG com ou sem o wrapper de mensagem NITF. O CADRG Writer pode criar conjuntos de dados CADRG com ou sem o wrapper de mensagem NITF. Essas opções estão disponíveis nos parâmetros de tipo de recurso do gravador.

O CADRG Reader e Writer implementam os seguintes padrões:

Os dados de imagem CADRG são de tamanho e qualidade apropriados para uso em sistemas de controle e comando militar, sistemas de planejamento de missão em nível de unidade e força baseados em solo e exibições de “mapa móvel” da cabine de comando da aeronave. O esquema de filtragem pós-redução enfatiza a legibilidade do texto e das linhas de contorno para garantir que os mapas digitais exibidos e impressos sejam legíveis e distintos. CADRG se destina a satisfazer as necessidades de uma ampla gama de usuários em sua taxa de compressão, exibição e qualidade de impressão e tamanho da tela exibida.

Os conjuntos de dados CADRG devem estar em conformidade com MIL-STD-2411. Normalmente, ele será produzido diretamente a partir de mapas de origem de todas as escalas, processando e formatando novamente em uma estrutura de arquivo de quadro CADRG. Mapas de escala variada e gráficos ou mapas não DMA podem ser a fonte para a produção CADRG. O processamento inclui redução espacial (redução da resolução de pixels) com filtragem, compactação de imagens de quantização vetorial e quantização de cores.

Para permitir o uso direto pelos monitores da cabine da aeronave, os dados CADRG são organizados em quadros e subframes com tamanhos de pixel constantes e sobreposições que são consistentes com a memória limitada e os recursos de processamento dos computadores aviônicos.


Como criar fatias para cada área selecionada de uma camada separada por transparência ou cor sólida?

Neste exemplo, existem 4 formas desenhadas em uma camada vazia, sobre uma camada de fundo branco sólido. Usando a ferramenta de seleção Magic Wand, cliquei no espaço vazio na camada com formas e, em seguida, através do menu de contexto do botão direito, inverti a seleção. Agora a seleção envolve inteiramente todas as 4 formas, qualquer coisa não selecionada são pixels transparentes:

A partir daqui, gostaria de criar uma fatia definida pelo usuário em torno de cada "ilha" de seleção separada, de modo que cada forma esteja em sua própria fatia, assim (exemplo criado manualmente com a ajuda de réguas):

Existe uma opção de menu ou um script para fazer isso? Especificamente, quero evitar a criação manual de camadas para cada forma separada nos casos em que pode haver dezenas ou centenas de formas separadas em uma imagem. Basicamente, eu gostaria de automatizar o fatiamento do que pode caber na definição de uma "folha de sprite".


A partir de Pars destruens para Pars construens

A revisão do debate acima deixa claro que a modernidade comportamental e as várias listas de traços culturais associados a ela não são ferramentas úteis para estabelecer a maneira como nos tornamos o que somos. Existe agora algum consenso de que a evolução das sociedades humanas nos últimos 300 kyr seguiu uma infinidade de caminhos, não necessariamente de natureza progressiva, nos quais a expressão material da cognição moderna é representada por diferentes mosaicos de inovações culturais. Focar nas trajetórias regionais parece ser a única maneira de documentar as mudanças culturais e, em última análise, os mecanismos por trás dessas mudanças. Ao fazer isso, devemos buscar maneiras de integrar fatores ambientais, ecológicos, demográficos e sociais, bem como contingências históricas, a fim de compreender como as populações humanas se desenvolveram e, em alguns casos, perderam e readquiriram inovações culturais que reconhecemos ser a pedra angular de a experiência humana. Entre aqueles que aceitam esta estrutura de pensamento (d'Errico 2009 Hovers 2009 Kuhn 2013 Stiner 2013 e comentários em Shea 2011 por Lawrence S. Barham, Nicholas J. Conard, James F. O'Connell e Rick Potts), há consenso que embora esses sejam fatores que desempenharam um papel no processo de inovação cultural, a maneira como foram organizados e a interação entre eles ainda precisam ser compreendidos, e faltam ferramentas heurísticas pertinentes para interrogar as evidências empíricas.

Alguns ainda podem questionar se esse esforço deve ser conduzido apenas em registros arqueológicos associados aos AMHs ou também deve incluir hominídeos arcaicos. O primeiro seria um erro claro em nossa visão porque restringiria, quer se admitisse ou não, a análise das trajetórias locais dentro de uma estrutura conceitual na qual inovações comportamentais fundamentais só podem ser consequência da modernidade anatômica. Ao igualar a modernidade comportamental e anatômica, não importa qual equilíbrio de “variabilidade” ou “custo-benefício” seja encontrado, não nos livraremos da mentalidade de que a mudança biológica é o motor principal. Tal postura também nos privaria de examinar um número significativo de trajetórias culturais, comprometendo assim nossa capacidade de comparar como diferentes populações reagem a suítes comparáveis ​​de estímulos externos. Abranger todas as trajetórias locais é, em nossa opinião, a melhor maneira de obter um quadro completo dos muitos experimentos culturais rápidos que são características-chave da evolução cultural de nossa linhagem.

Com este artigo, propomos uma estrutura metodológica que se afasta de explicações “narrativas” em direção a um foco na cultura material e na avaliação da interação potencial entre adaptação cultural e mudança ambiental. Acreditamos que, ao aplicar esta abordagem às muitas instâncias diferentes de mudança cultural, bem como de estase que caracterizam os últimos 300 kyr das sociedades humanas, podemos identificar os mecanismos que nos levaram a nos tornar o que somos e as tendências subjacentes, se houver , que norteou esse processo.


FORMATANDO SEU MANUSCRITO - SUBMISSÃO REVISADA

Se você estiver enviando um manuscrito revisado, deve fornecer os arquivos fonte prontos para publicação. Exigimos que seu manuscrito atenda às nossas diretrizes de formatação antes da aceitação. Instruções adicionais para enviar arquivos de origem aparecem abaixo. O arquivo de texto principal deve incluir alterações de faixa e você pode carregar uma “versão limpa” adicional sem alterações de faixa, como “arquivo adicional para revisão, mas não para publicação”.

Formatação adicional para submissões revisadas

Formato de referência As referências podem estar em qualquer formato, mas deve ser completo. Veja exemplos de formatação de referência e instruções adicionais abaixo.

Ilustrações Os formatos de arquivo preferidos são imagens vetoriais, EPS, TIFF ou PDF. Arquivos rasterizados (pixelados) estão ok, desde que as especificações abaixo sejam seguidas.

Largura: 945 (coluna única), 1476 (coluna 1,5) ou 1961 (coluna dupla) pixels (a 300 dpi). Resolução: 300-600 dpi. Tamanho: & lt50 MB (para exceções no tamanho do arquivo, veja abaixo).

Para fontes nas figuras, use apenas fontes sans-serif comuns, como Geneva, Helvetica ou Arial. Letras, números e símbolos devem aparecer claramente, mas não sobredimensionados.

Leia os detalhes completos dos requisitos de formatação nas seções abaixo nesta página.

Formatação de referência />
► Como todas as referências serão vinculadas eletronicamente aos artigos que citam, é importante que as referências sejam completas. Antes de enviar seu manuscrito, verifique se todas as referências no texto estão listadas na lista de referências e se todas as referências listadas estão citadas no texto. />

Citações no texto
As referências devem ser listadas cronologicamente: (Smith 1999, Dunn 2000, Nilsson et al. 2017). Publicações do (s) mesmo (s) autor (es) no mesmo ano devem ser listadas como 2004a, 2004b, etc. Não use numeração de referência em submissões revisadas.

Lista de referência
A lista de referências pode estar em qualquer formato, desde que as referências sejam listadas em ordem alfabética nos nomes dos autores e cronologicamente por autor.

Todas as referências devem ser completas, contendo nomes de autores, ano de publicação, título, título do periódico usando abreviatura padrão, volume, número da primeira e última página ou número do artigo. Para referências a artigos no prelo, inclua um número Digital Object Identifier (DOI). Para referências como teses, pacotes de software e arquivos de dados do repositório, consulte a tabela abaixo.

/> Formato fonte />

Teses de mestrado / doutorado Persson, M. E. 2006. A ameaça ao salmão do Báltico - uma combinação de poluentes persistentes, parasita e estresse oxidativo. - Tese de doutorado, Lund University, Suécia.

Pacotes de software Hijmans, R. J. et al 2020. raster: análise e modelagem de dados geográficos. - & lthttps: //cran.r-project.org/web/packages/raster/ index.html & gt.

Arquivos de dados do repositório Bergeron, J. A. C. et al. (2017). Dados de: A memória do ecossistema de incêndios florestais afeta a resiliência da biodiversidade de madeira mista boreal após a colheita de retenção. - Dryad Digital Repository, & lthttp: //dx.doi.org/10.5061/dryad.s653s & gt.

Listas de referência que não estejam em conformidade com esses requisitos serão devolvidas para revisão.

Ilustrações
As tabelas e legendas das ilustrações devem ser escritas em espaço duplo em folhas separadas. Não incorpore a legenda na própria figura. As tabelas e legendas das ilustrações devem ser compreensíveis sem referência ao texto. Não use letras em itálico.

Seja consistente em toda a figura com cores, espessuras de linha e estilos. Os painéis dentro da figura devem ser designados com letras minúsculas entre parênteses (por exemplo, (a), (b), (c).).

O Sistema de submissão ScholarOne não aceita arquivo de imagem individual & gt 50 MB. No entanto, arquivos maiores (por exemplo, fotografias de alta resolução de espécimes de plantas) podem ser fornecidos após a aceitação. Entre em contato com o editor administrativo (ecografia [at] oikosoffice.lu.se) para obter instruções.

Figuras coloridas são bem-vindas e serão publicadas gratuitamente. No entanto, pedimos a todos os autores que criem figuras acessíveis a todos os tipos de visão colorida. Ao criar uma figura, use o seguinte conjunto de regras simples: 1) use uma paleta segura para daltonismo (por exemplo, evite usar vermelho e verde juntos), 2) use alto contraste, 3) em imagens vermelho-verde fluorescentes, substitua vermelho por magenta , 4) verifique sua figura usando uma das muitas ferramentas gratuitas que permitem ver como fica para o daltônico, 5) considere maneiras alternativas que não dependem da cor para visualizar seus dados. Por exemplo, você pode querer usar figuras monocromáticas ou diferentes formas, posições e tipos de linha. Você pode fazer uso de paletas de cores R-script e paletas de daltonismo Python. Mais informações sobre como fazer bonecos compatíveis com daltonismo podem ser encontradas aqui.


Como separar detalhes por cor de raster? - Sistemas de Informação Geográfica

ANÁLISE ESPACIAL COM R

Os pacotes de análise espacial R incluem processamento de ponto espacial, autocorrelação espacial, suavização, interpolação, geoestatística, etc. O pacote "sp" em R oferece uma ampla variedade de funções geoestatísticas, como classes de base, interface para sistemas de coordenadas, métodos de plotagem de utilidade, amostragem métodos, etc. Outros pacotes geoespaciais R estão listados na Tabela II.

Tabela II: Programas de análise espacial R

  1. R como uma calculadora: A linguagem R usa os operadores aritméticos usuais e o tipo de dados usado são os modos. Os modos são números lógicos, numéricos e complexos. Uma das tarefas simples possíveis em R é inserir uma operação aritmética e receber um resultado. Por exemplo, se quisermos adicionar dois números, podemos digitar no terminal
    & gt2 + 2
    & gt4
  1. Atribuindo valor às variáveis: R tem variáveis ​​simbólicas como qualquer outra linguagem de programação que é usada para representar o valor para a variável atribuída. O operador “& lt-” é conhecido como operador de atribuição e atribui o valor da expressão à direita ao objeto à esquerda. Por exemplo, podemos atribuir 5 à variável x, que pode ser usada para a expressão aritmética subsequente.
    & gtx & lt-5
    e então digite
    & gtx + x
    para obter 10 como nosso resultado final
  1. Métodos de entrada de dados: R pode manipular vetores de dados inteiros como objetos únicos e existem várias maneiras de inserir dados em R. Podemos digitar os valores diretamente na linha de comando com a função de concatenação “c”. Os dados podem ser inseridos um de cada vez no teclado usando o comando scan ou “read.table”.
    w & lt- c (60, 72, 57, 90, 95, 72)
    y & lt- scan ()
    & gtdata & lt-read.table (“read_my_file.txt”, cabeçalho = T)
    Se os dados forem separados por “tab” ou “espaço”, então eles podem ser especificados no comando
    & gtdata & lt-read.table (“read_my_file.txt”, sep = “/ t”, cabeçalho = T)
    & gtattach (dados)
    & gtnames (dados)
  1. Operaçoes aritimeticas: Em R, muitos cálculos complicados podem ser feitos usando adição, subtração, multiplicação, divisão e exponenciação como operador.
    & gtx & lt-3 + 8
    & gt5 ^ 2-5 * 2
    [1] 15 aparecerá como o resultado. É melhor especificar a ordem de avaliação da expressão usando parênteses e nenhum espaço é necessário para separar os componentes em uma operação aritmética.
    & gt1-3 * 3
    [1] -8

Um exemplo simples é traçar uma curva seno. Primeiro, os intervalos são definidos junto com o número de pontos de dados para apoiar a curva.
& gtx & lt- seq (-2 * pi, 2 * pi, len = 100)
& gtx
& gtstr (x)
& resumo (x)
Em seguida, podemos plotá-lo (o parâmetro type especifica o tipo de linha):
matplot (x, sin (x), tipo = “l”)
Para ter uma ideia sobre as várias opções de “matplot ()”, execute:
& gt? matplot
Você pode ver alguns exemplos de “matplot ()” executando:
& gexample (matplot)
Mais exemplos a seguir:
& gtbarplot (tabela (x), xlab = “DigitalNumbers”, ylab = “Frequency”, col “gray70”) onde x são os dados que já estão sendo inseridos em R
& gt plot (c, xlab = “BANDS”, ylab = “Digital Number”)

& gt boxplot (a, xlab = “BANDAS”, ylab = “Número digital) onde a é o conjunto de dados que o software estatístico R já leu.


Figura 1: Gráfico de linha gerado em R.


Figura 2: Gráfico de linha quadrática obtido em R


Figura 3: Linha com quadrática, cúbica, potência -1 e potência -2 gerada em R

Figura 4: Gráfico de barras


Figura 5: Boxplot

Tabela IV: funções de gráfico padrão

  1. Salvando, armazenando e recuperando trabalho em R: Quando encerramos a sessão R, devemos dizer “sim” para “salvar a imagem do espaço de trabalho”. Quando reiniciamos R, todos os dados e variáveis ​​da sessão anterior estão disponíveis.
  1. Obtendo ajuda em R: Para obter ajuda em R, use a função “help.search” com a consulta entre aspas duplas “”, por exemplo help.search “entrada de dados”.

Tabela V: Embalagens padrão em R.

* Autor correspondente :
Dr. T.V. Ramachandra
Grupo de Pesquisa de Energia e Zonas Úmidas, Centro de Ciências Ecológicas, Instituto Indiano de Ciência, Bangalore - 560 012, Índia.
Tel: + 91-80-2293 3099/2293 3503-ramal 107, Fax: 91-80-23601428 / 23600085/23600683 [CES-TVR]
E-mail: [email protected], [email protected], Web: http://wgbis.ces.iisc.ernet.in/energy, http: //ces.iisc. ernet.in/grass

Ramachandra T. V. obteve seu Ph.D. do Instituto Indiano de Ciência (IISc), Bangalore. Atualmente ele é o Coordenador do Grupo de Pesquisa de Energia e Zonas Úmidas no Centro de Ciências Ecológicas (CES), Professor Associado no Centro de Tecnologias Sustentáveis ​​(CST) e Centro de Infraestrutura, Transporte Sustentável e Planejamento Urbano (CiSTUP) no IISc, Bangalore . Sua área de pesquisa inclui sensoriamento remoto, processamento digital de imagens, expansão urbana: reconhecimento de padrões, modelagem, sistemas de energia, sistemas renováveis, planejamento de energia, conservação de energia, educação em engenharia ambiental, etc. recebeu o prestigioso prêmio Satish Dhawan Young Engineer de 2007 do Governo do Estado de Karnataka, Índia.

Uttam Kumar tem um diploma de Engenharia em Ciência da Computação pela VTU, Belgaum, Índia, mestrado em Ciências da Geoinformação pela University of Twente, Holanda e um Ph.D. do Instituto Indiano de Ciência, Bangalore. Suas áreas de pesquisa são o desenvolvimento de algoritmos para a análise de dados temporais espaciais de sensores multissatélites. Seus interesses de pesquisa são reconhecimento de padrões, sensoriamento remoto, mineração de dados e processamento de imagens usando software livre e de código aberto (FOSS).

Anindita Dasgupta é com o Centro de Ciências Ecológicas, Instituto Indiano de Ciência, Bangalore. Ela tem mestrado em BioTecnologia pela Bangalore University, Índia. Seus interesses de pesquisa incluem Sensoriamento Remoto, Processamento de Imagens, Sistemas de Informação Geográfica, Análise de Dados Espaciais e Expansão Urbana.


4. DISCUSSÃO

Apesar de menções frequentes na literatura, os efeitos da colinearidade do preditor nos modelos Maxent não foram bem compreendidos, portanto, as abordagens para documentar e lidar com a colinearidade têm sido arbitrárias. Nosso estudo esclarece se, quando e como a colinearidade afeta o desempenho do modelo no Maxent. Primeiro, mostramos a diminuição do desempenho do modelo em cenários de transferência de modelo, um fenômeno bem conhecido observado em muitos estudos (Fitzpatrick et al., 2018 Owens et al., 2013 Qiao et al., 2019). Os possíveis mecanismos subjacentes são provavelmente o grau de colinearidade do preditor, a mudança da colinearidade e a novidade ambiental. Para esclarecer o papel desses mecanismos potenciais, mostramos ainda que a transferência de modelo foi acompanhada por um aumento considerável na mudança de colinearidade e novidade ambiental, ambas associadas à diminuição do desempenho do modelo. O grau de colinearidade do preditor pode ser controlado removendo variáveis ​​altamente correlacionadas, mas em nosso estudo essa abordagem não afetou o desempenho do modelo, fornecendo evidência direta da capacidade da Maxent de regular a complexidade do modelo minimizando a importância das variáveis ​​redundantes. Este achado também é confirmado por De Marco Júnior e Nóbrega (2018) usando dados simulados. No entanto, espera-se que a mudança de colinearidade e a novidade ambiental sejam independentes da estratégia de seleção de variáveis ​​e dependentes da diferença ambiental entre as regiões de treinamento e de projeção. Portanto, embora Maxent possa regular a contribuição de variáveis ​​redundantes, ele não é imune à mudança de colinearidade e à novidade ambiental, que é independente do algoritmo de modelagem e pode levar a um desempenho preditivo inferior quando os modelos são transferidos. Em outras palavras, a estratégia de remover variáveis ​​altamente correlacionadas não ajuda a melhorar os modelos Maxent, porque (a) Maxent é capaz de regular variáveis ​​redundantes e aliviar os efeitos da colinearidade variável no treinamento do modelo, e (b) mudança de colinearidade e novidade ambiental são independente do grau de colinearidade do preditor.

4.1 O grau de colinearidade do preditor versus deslocamento da colinearidade

É importante distinguir entre as funções do grau de colinearidade do preditor e da mudança da colinearidade. O primeiro pode impactar a estimativa do modelo, enquanto o último impacta a precisão da previsão do modelo na região de teste. Ambos os aspectos podem impactar negativamente a precisão dos modelos de regressão clássicos, mas Maxent pode equilibrar a compensação entre o ajuste do modelo e a complexidade do modelo por meio da regularização (Elith et al., 2011), portanto, o grau de colinearidade do preditor não deve afetar Maxent.

A mudança de colinearidade pode ocorrer quando os dados de treinamento e teste são ambientalmente diferentes. No contexto de ENM, os modelos são frequentemente transferidos para diferentes regiões e / ou pontos de tempo, portanto, as mudanças de colinearidade são provavelmente comuns em aplicações de ENM. A magnitude da mudança de colinearidade depende da diferença entre os dados de treinamento e teste. Mas as mudanças de colinearidade podem ser reduzidas removendo variáveis ​​altamente correlacionadas no treinamento do modelo? Provavelmente não, porque não se poderia prever a mudança na correlação entre um par de preditores, uma vez que duas variáveis ​​altamente correlacionadas não necessariamente sofrerão mais mudança de correlação do que um par de variáveis ​​menos correlacionadas. De outra perspectiva, a mudança de colinearidade de um conjunto de preditor sempre será predeterminada quando os dados de treinamento e teste são decididos no estágio de design experimental, antes do treinamento e projeção do modelo.

4.2 Colinearidade na modelagem Maxent

Nossos resultados apoiaram a visão de que Maxent é robusto ao grau de colinearidade do preditor (Elith et al., 2011) no contexto de treinamento do modelo. No entanto, dado o papel da mudança de colinearidade e a independência entre o grau de colinearidade do preditor e a mudança de colinearidade, Maxent não é totalmente imune a problemas de colinearidade. Nossos resultados mostraram que a remoção de variáveis ​​altamente correlacionadas não influenciou significativamente a precisão do modelo Maxent (Tabela 1), independentemente do cenário de transferência do modelo, porque Maxent pode regular a contribuição de preditores redundantes, o aspecto que mais importa na modelagem Maxent é a mudança de colinearidade em cenários de transferência de modelo, portanto, recomendamos quantificar a mudança de colinearidade como um proxy da precisão do modelo (por exemplo, Feng et al., 2015).

Embora os efeitos da colinearidade sejam bem compreendidos em modelos de regressão clássicos (Dormann et al., 2013), eles permanecem inconclusivos mesmo nas publicações mais recentes da Maxent (Apêndice S1). Acreditamos que as diferentes funções de grau de colinearidade do preditor e mudança de colinearidade, cenário de transferência de modelo e diferença na estimativa de parâmetro entre Maxent e modelos de regressão clássicos podem ter contribuído para a confusão de colinearidade na comunidade de modelagem Maxent.

4.3 A transferência de modelo é um desafio

4.4 Pesquisa futura

Em nosso desenho de estudo, selecionamos variáveis ​​com base na correlação de preditores para simular uma prática comum na literatura ENM (De Marco Júnior & Nóbrega, 2018). No entanto, em geral, a abordagem de selecionar preditores menos correlacionados não resolve totalmente a questão da colinearidade, pois mesmo um baixo nível de colinearidade pode enviesar os modelos ecológicos (Graham, 2003). Além disso, essa abordagem enfrenta duas questões: a chance de ignorar as contribuições únicas de variáveis ​​omitidas e o problema inferencial em decidir qual variável deve ser descartada entre um par altamente correlacionado (Graham, 2003). Abordagens alternativas têm sido propostas para resolver o problema por meio da natureza funcional da colinearidade. Por exemplo, a análise de componentes principais (PCA) assume contribuições compartilhadas de preditores correlacionados e extratos de vetores para explicar as variações dos preditores, mas a principal limitação da PCA é a falta de interpretação biológica dos componentes principais (Graham, 2003). Além da limitação da interpretabilidade, a abordagem PCA, quando usada para previsões futuras, ainda sofre do problema de deslocamento da colinearidade durante a transferência do modelo. Isso se deve ao fato de que os componentes principais são determinados pela estrutura própria da matriz de covariância da amostra dos preditores (Abdi & Williams, 2010), e a mudança de colinearidade distorce a estrutura própria original e, portanto, altera os componentes principais em um contexto espacial e temporal diferente.

Embora tenhamos nos concentrado em Maxent em nosso estudo com o objetivo de capturar uma prática comum na literatura ENM, muitos outros algoritmos são usados ​​na literatura ENM (por exemplo, 33 Norberg et al., 2019). A vulnerabilidade ao grau de colinearidade do preditor deve variar e depender dos mecanismos em cada algoritmo. De acordo com as comparações feitas por De Marco Júnior e Nóbrega (2018), algoritmos de envelope são mais sensíveis ao grau de colinearidade do que algoritmos mais complexos, como o Maxent. Comparações abrangentes e avaliações de sensibilidade de algoritmos à colinearidade ainda são raras em geral e, portanto, requerem mais investigação. No entanto, os efeitos negativos da mudança de colinearidade e novos ambientes são provavelmente generalizáveis ​​para outros algoritmos de modelagem, porque esses problemas são dependentes da escolha dos dados de treinamento e projeção e independentes dos algoritmos de modelagem.

Nosso projeto experimental reflete práticas comuns usadas na modelagem Maxent (por exemplo, seleção de variáveis ​​com base em coeficientes de correlação, parâmetros Maxent padrão e conjunto de dados climáticos amplamente usados), portanto, os resultados têm amplas implicações para aplicações Maxent. Além disso, nosso estudo foi conduzido em dois continentes com regimes climáticos variados. O uso de paisagens reais torna nosso estudo mais provável para capturar as complexidades que são comuns em estudos empíricos. Vale a pena refletir sobre a frequência com que a mudança de colinearidade e os novos ambientes são acoplados ou desacoplados. Em nosso estudo, o cenário de transferência do modelo foi o principal impulsionador da mudança de colinearidade e novos ambientes, sugerindo que a presença de mudança de colinearidade e novos ambientes podem ser comumente acoplados durante a transferência do modelo (Figura 4). Isso provavelmente é verdade em geral simplesmente por causa da paisagem heterogênea da Terra, ou seja, áreas diferentes raramente têm os mesmos ambientes. No entanto, no cenário de transferência, a força da mudança de colinearidade e a novidade ambiental mostraram correlação muito fraca em nosso caso (Figura S1), sugerindo que a magnitude de ambas provavelmente está desacoplada. Em outras palavras, a magnitude da mudança na correlação de um par de variáveis ​​altamente correlacionadas deve depender do contexto de modelagem, definido pela seleção do preditor e extensão espacial e temporal e resolução dos preditores ambientais (Jiménez-Valverde, Nakazawa, et al., 2009).

Em contraste com o uso de dados do mundo real, há uma tendência crescente de usar espécies virtuais e até mesmo paisagens virtuais em explorações metodológicas no ENM (Feng & Papeş, 2017 Hirzel, Helfer, & Metral, 2001 Leroy, Meynard, Bellard, & Courchamp, 2016 Meynard & Kaplan, 2013 Moudrý, 2015 Qiao et al., 2016). Notavelmente, De Marco Júnior e Nóbrega (2018) estudaram a influência do grau de colinearidade do preditor usando espécies virtuais que têm nichos definidos, com a vantagem óbvia de saber a verdadeira distribuição da espécie na avaliação do modelo. Seu estudo chegou a uma conclusão semelhante sobre a robustez de Maxent na colinearidade. Além disso, o estudo teve um escopo expandido em vários algoritmos de modelagem e encontrou diferentes níveis de sensibilidade do algoritmo para a questão da colinearidade. Da mesma forma, pesquisas futuras podem validar nossas descobertas usando espécies virtuais ou usando uma paisagem simulada com condições ambientais bem controladas e examinar o papel da mudança de colinearidade e novos ambientes em algoritmos ENM além de Maxent, bem como explorar diferentes abordagens no tratamento da colinearidade. No entanto, ao basear nossas investigações em dados empíricos, destacamos as questões que provavelmente estarão presentes em estudos que tratam de sistemas do mundo real.


Telemática

Localização ao vivo

Esta API retorna a localização ao vivo precisa e dados relacionados de veículos, ativos e pessoas com a ajuda de dispositivos / sensores / celulares conectados para fornecer reconhecimento de localização aos usuários de seu aplicativo. A API fornece visibilidade em tempo real de seus objetos rastreados, fornecendo não apenas informações de localização, mas vários campos adicionais que agregam valor ao seu aplicativo. A API pode ser usada para múltiplos casos de uso: seja para transporte - logística ou para serviços de informação pessoal para todos os tipos de plataformas de desenvolvimento web ou móvel.

Viagens e condução

Esta API é usada para solicitar os detalhes da viagem de um veículo em uma conta em nossa plataforma telemática. Um veículo pode ser um dispositivo / sensor conectado à nossa plataforma telemática diretamente ou por meio de um agregador de dados de terceiros que utiliza nossa plataforma telemática para serviços de rastreamento. Uma viagem ou uma viagem é uma lista de geo-posições relatadas de qualquer objeto (como veículos, ativos ou pessoas) de acordo com condições predefinidas.

Geofence

As APIs de geocerca e rota permitem que você gerencie áreas geográficas virtuais ou geocercas para sua conta na plataforma telemática da MapmyIndia. As áreas geográficas são definidas como geometrias na forma de polígonos geográficos, círculos ou pontos que são relevantes para qualquer dispositivo / sensor conectado: A presença ou ausência (entrada ou saída) de um veículo para tais áreas geográficas precisa ser monitorada e / ou eventos gerados com base nessas transições. Os eventos podem ser alarmes ou relatórios de veículos entrando ou saindo de tais cercas geográficas. Essas APIs de cerca geográfica permitem que você crie / edite / atribua / desvincule / atualize cercas geográficas.


Introdução

Compreender a conectividade da paisagem, ou o grau em que a paisagem altera os movimentos entre os recursos (Taylor et al. 1993), é essencial para a ecologia, evolução e conservação (Slatkin 1993, Hanski 1999, Fletcher e Fortin 2018), e está no cerne da emergente subdisciplina da ecologia do movimento (Nathan et al. 2008). No entanto, prever e mapear com precisão a conectividade da paisagem permanece um desafio (Fletcher et al. 2011, Sawyer et al. 2011).

Atualmente, a maioria dos métodos para mapear a conectividade depende de uma perspectiva espacialmente explícita de resistência de matriz ou paisagem. O raciocínio é que aspectos da matriz (por exemplo, uso da terra, topografia) podem alterar as rotas de movimento dos indivíduos que se dispersam pelas paisagens, de modo que incorporar 'resistência de matriz' (ou inversamente, 'permeabilidade de matriz') pode ser crucial para interpretar a conectividade (Zeller et al. 2012). No entanto, a resistência pode surgir por duas razões fundamentalmente diferentes: 1) os organismos podem ser menos propensos a se mover através de um local (Elliot et al. 2014) ou 2) os organismos podem sofrer mortalidade em um local (Nowakowski et al. 2015). Como os efeitos demográficos da mortalidade ao se mover pela paisagem são provavelmente maiores do que aqueles resultantes de mudanças nas rotas de movimento, isolar essas questões pode ajudar a orientar ações de conservação mais eficazes (Vasudev et al. 2015).

Recentemente, introduzimos uma estrutura para conectividade, avançando a teoria do passeio aleatório com cadeias de Markov absorventes que honram a ideia de que a matriz pode influenciar o comportamento do movimento e o risco de mortalidade (Fletcher et al. 2019). Esta estrutura fornece contabilidade probabilística de comportamento de movimento e risco de mortalidade de dispersores em paisagens, fornece previsões de conectividade de curto e longo prazo, pode incorporar diretamente a distribuição e abundância da população em previsões de conectividade e pode quantificar parâmetros demográficos relacionados a dispersão e conectividade bem-sucedidas. Esta estrutura, o que chamamos de "cadeia de Markov de absorção espacial" (SAMC), difere de outras abordagens de mapeamento de conectividade (Calabrese e Fagan 2004, Rudnick et al. 2012, Fletcher et al. 2016) de várias maneiras. Ao contrário da modelagem de conectividade baseada em indivíduos (Bocedi et al. 2014), o SAMC é uma estrutura analítica como a análise de menor custo (Etherington 2016), caminhos mais curtos aleatórios (Saerens et al. 2009) e teoria do circuito (McRae et al. 2008). Overall, it is most similar to circuit theory: SAMC and circuit theory are both rooted in Markov chain theory. Yet, the SAMC describes the general case that accounts for time-specific movement and mortality while circuit theory can be thought of a special case with no explicit absorbing states. Fletcher et al. (2019) evaluated this modeling framework relative to least-cost and circuit theory approaches, finding that the SAMC outperformed other approaches for predicting observed movements of an insect herbivore across 15 experimental landscapes undergoing habitat destruction by accounting explicitly for mortality risk.

Here we introduce the samc package for modeling connectivity within the SAMC framework using the R programming language. First, we begin by providing a brief overview of the SAMC framework and how it is implemented in the samc package, including the methods and features of the package. Second, we illustrate the workflow of using the SAMC framework for quantifying connectivity with the samc package by providing an example for the endangered Florida panther Puma concolor coryi.


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But there is nothing objective about perception. If the goal is to attempt to reproduce the perception, the closest will be to set the white balance from a grey card which is not directly lit with the Sun.

As you say, white balance is a subjective game. The only way to do this in anyway objectively would be to process your photos in conditions where all the factors affecting subjectivity, i.e. the colour temperature of the ambient light, is the same as when the photo was shot.

In my Canon 5D Mk III, for example, this could be done as follows:

  • Shoot the sunset in RAW
  • Choose RAW Image Processing menu item
  • Adjust colour temperature in increments of 100K until what you see on the screen reflects what you see in the actual scene.

But then no doubt when you go home and view your photo on your laptop screen in a room light by your energy saving lightbulbs (you environmentally conscious person, you), your brain will tell you that your photos are more orange than they did when viewing them on your camera screen in the field.

This is the point of using white balance. White balance is to make photos "perceptually correct" not "objectively correct". An "objective" approach would dispense with white balance manipulations altogether.

The unfortunate thing about sunsets is that the sun (and even anything lit by the the combination of direct sunlight and skylight) actually appears orange to the eye, so to "correct" for it doesn't make any sense.

When it comes to the sun, objectivity is harder than that. Color of the setting sun is changing while it's descending - and white balance basically means that you choose the light of the sun as white point. It differs minute-to-minute in last stages of sunset, but overall - you should decrease color temperature if you want to set white balance correctly during sunset.

tldr Start at 5,780 K before sunset and decrease it to your liking

And remember - after sunset the sky is starting to get blue due to Tyndall effect - so after an hour after sunset your white balance should go up.

I'm a little unclear what you're asking, but if you literally want to measure the color temperature of the light from the setting sun, you can take a photograph of the setting sun in raw mode, making sure not to overexpose the disk of the sun. Then, in your processing software, you can set the white balance by clicking the eyedropper on the disk of the sun. You can then read off the custom color temperature and tint that resulted. (Once you set the white balance this way, the disk of the sun will of course be gray or white.) This approach assumes that your camera has a good, accurate profile in Lightroom or whatever software you're using.

If you're asking whether there are instruments that can measure the color temperature of incident light, there are indeed. For example, the Sekonic Prodigi Color C-500 Color Meter, which works a lot like an incident light meter, but for color temperature.

Interesting to consider what "color temp" or "WB" causes the monitor to show the actual same color.

The same spectra would indeed be the same in a real sense. But we don't have that.

The same tristimulus RGB values should "look" the same, at least to a primitive stage in processing in the eye. But the brain interprets that based on the brain's own WB setting, so it still won't look the same even though it's truly identical in the physical meaning!

That's the whole deal with WB. If you remember when other people developed and printed film for you, and they came out orange if shot indoors, that's the thing. The print is "right" but looking at a print doesn't change the mind's current WB to what it was when you were seeing it live. In fact, the pigments on the page are interpreted using the mind's atual WB, so they ideally would cancel out and the print should be made to a standard white point.

You can't capture the complete perception of the sunset. An accurate color space mapping will not evoke as much of the same feeling as a more poetic interpretation would. That's why people still take pictures of the sunset, and why it's "art". You could get a spectrometer and deliver a chart of scientific readings, but that's not what we're after here.

"I'm not worried about it changing in the few seconds between setting the white balance and taking the photo" No, don't "set" the white balance in the camera. You don't care, as the RAW data will be processed later with a more powerful computer and under your guidance. Shoot a test target immediately before, and use that to help you figure things out when you "develop" it. That takes no time or fiddling it's just another photo.


Assista o vídeo: Atividade separando objetos por cor