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Comment QGIS construit-il les intervalles de classe ?

Comment QGIS construit-il les intervalles de classe ?


J'utilise le style gradué d'un calque de points pour attribuer un dégradé de couleurs aux symboles (carrés). J'ai attribué des valeurs manuelles aux intervalles de classe en spécifiant que les classes doivent être :

0.60 - 0.80 0.80 - 1.00

C'est-à-dire qu'en entrant les limites de classe pour une classe inférieure, j'ai utilisé0.600000comme valeur inférieure et0.800000comme supérieur. Et alors0.800000plus bas pour le cours suivant.

Comment les intervalles de classe sont-ils alors construits dans un tel cas ? Sont-ils:

(0.60 - 0.80) [0.80 - 1.00)

Ou alors:

(0.60 - 0.80] (0.80 - 1.00]…

La deuxième option que vous avez donnée correspond à la façon dont QGIS traite les intervalles :

(0.60 - 0.80] (0.80 - 1.00]

Si une valeur de point est de 0,8, elle sera rendue avec le symbole que vous avez attribué à la première classe,0.60 - 0.80.

Je pense que cela devrait être reflété dans la légende en conséquence. C'est-à-dire que l'on devrait proposer quelque chose pour indiquer aux utilisateurs que même si la même valeur se trouve dans deux classes différentes (dans une classe, c'est la valeur maximale et dans la classe suivante, c'est la valeur minimale), une valeur en points se trouverait dans un seul d'eux. Par exemple:


Les cartes de caractérisation écogéographique des terres comme outil d'évaluation de l'adaptation des plantes et de leurs implications dans les études d'agrobiodiversité

Les informations sur l'adaptation des plantes peuvent être très utiles dans les études sur l'agrobiodiversité. Les cartes de caractérisation écogéographique des terres (CEL) constituent un nouvel outil dans cette direction à fort potentiel. Pour évaluer l'utilité de cette approche, une carte ELC de l'Espagne a été créée à l'aide de méthodes multivariées. Ses performances pour caractériser les préférences en matière d'habitat des plantes ont été comparées aux régions écologiques et aux cartes d'occupation du sol existantes. Les sites de collecte et le poids des graines de huit espèces végétales ont été utilisés pour tester la carte ELC. Les catégories de chaque carte ont été attribuées aux accessions en utilisant les sites de collecte. Des tests du chi carré ont été appliqués pour vérifier si les distributions de fréquence des catégories pour chaque espèce suivaient une distribution proportionnelle à la fréquence relative des catégories dans chaque carte. Les tests ont trouvé des différences significatives dans les huit espèces étudiées. Ainsi, les intervalles de confiance de Bonferroni (BCI) ont classé les catégories à partir des cartes dans les habitats préférés, neutres ou évités. Le poids des graines a été utilisé comme indicateur de l'adaptation des plantes. La comparaison entre le classement observé et attendu des classes BCI et quartiles en termes de poids moyens des graines, et les tests GLM et post-hoc effectués pour tester l'effet de ces classes sur le poids des graines ont montré de meilleurs résultats pour la carte ELC. Les résultats des espèces et les applications des cartes écogéographiques dans la conservation des ressources phytogénétiques sont discutés.

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Migration de retour en fin de vie en Chine continentale : motivations, modèles et influences

Cette étude se concentre sur les modèles et les influences du comportement de migration de retour en Chine continentale, (m = 468 personnes âgées de 50 ans et plus) du point de vue du parcours de vie, à l'aide de l'Étude longitudinale chinoise sur la santé et la retraite (CHARLS) de 2011. En utilisant une analyse spatiale, nous avons trouvé des schémas géographiques de migration de retour principalement des centres frontaliers et urbains vers les provinces centrales, impliquant des travailleurs migrants retournant dans leurs foyers ruraux. Nous avons utilisé une modélisation linéaire logistique pour examiner les corrélations entre les attributs personnels (par exemple, l'âge, le sexe, l'état matrimonial), les aspects environnementaux (par exemple, les caractéristiques de la communauté, les conditions de logement, les attributs géographiques) et la migration de retour. Des facteurs historiques et socio-économiques ont affecté la migration de retour, notamment la disponibilité des parents pour fournir des soins, la détérioration de la santé personnelle, l'amélioration des infrastructures de logement et un meilleur accès aux services communautaires. Nos résultats montrent également le rôle social productif de la prestation de soins en tant que motif de migration, appelant à des politiques flexibles dans le système de protection sociale chinois, à des résidences pour personnes âgées complètes et à des systèmes de soutien adéquats dans les communautés rurales.

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2. Interprétations du temps et sémantique temporelle en ontologie

Le concept de temps en ontologie est généralement illustré comme un continuum de déterminations de choses et aucune chose séparée (Brentano, 1974 Tegtmeier 2009 ). Petnga et Austin ( 2013 ) ont résumé quatre représentations du temps parmi diverses propriétés ontologiques proposées (Hayes 1994 Gruber 1994 ). Nous adoptons et modifions ces quatre modèles de représentation du temps (Petnga et Austin 2013).

Intervalle de temps : périodes de temps situées sur le continuum temporel (ou plénum temporel) qui servent de base ou d'unités de la théorie temporelle

Temps-durée : une certaine quantité de temps qui peut être comparée et qui se distingue de la longueur de l'intervalle de temps est utilisée pour définir l'existence.

Point de temps : une position dans le système de coordonnées temporelles qui n'a pas de durée et est utile pour localiser l'événement sur le plénum de temps. Cette notion de « point » sur une échelle de temps soutient la théorie temporelle.

Dimension temporelle : le temps est considéré comme une dimension physique telle que la longueur ou la masse, avec des propriétés unitaires et physiques. Dans les études d'information géographique, la valeur temporelle - T est une autre dimension comme les dimensions spatiales de X, Y et Z.

Dans cette recherche, nous analysons principalement ces quatre propriétés dans le contexte d'un événement ou d'un processus géographique. L'argument de base est que tout se passe quelque part et à un moment donné. Ou, en d'autres termes, un événement géographique se produit à un ou plusieurs endroits et à un certain moment (point) ou à un intervalle de temps (période). Dans cette recherche, nous utilisons les termes « intervalle de temps » et « période » de manière interchangeable. Si les emplacements et les distributions spatiales d'objets géographiques (choses) ou d'événements sont mesurés, représentés, présentés ou cartographiés à différentes échelles spatiales, les emplacements temporels (point de temps) et les distributions d'objets ou d'événements géographiques doivent pouvoir être mesurés, représentés ou présenté par différentes échelles de temps. « Que se passe-t-il ou s'est-il passé dans l'espace ? » et « Que se passe-t-il ou s'est-il passé pendant une période ou un intervalle de temps ? » sont des questions différentes pour aborder différents événements ou processus géographiques et leurs résultats. Par conséquent, non seulement le temps et l'espace sont des axiomes ou des existences séparés dans les études ontologiques, mais aussi le temps et l'espace sont des entités totalement différentes.

Cependant, c'est très intéressant bien que le temps et l'espace soient des existences différentes, et chacun ait ses propres caractéristiques uniques, ils ne peuvent être séparés dans aucun type de mesures de capteurs des objets ou événements géographiques. Les chercheurs ignorent la dimension temporelle dans l'analyse ou le rapport de leurs études, mais se concentrent sur les dimensions spatiales. Ou, dans certains cas, ils illustrent ce qui se passe ou s'est passé en utilisant les bonnes dimensions ou échelles spatiales, mais une mauvaise échelle de temps. Diverses combinaisons d'échelle de temps et d'échelle spatiale existent dans nos mondes naturels et sociaux. Par conséquent, cette recherche soutient que l'échelle de temps appropriée est nécessaire en combinaison avec l'échelle spatiale dans la conception de la mesure du capteur afin de trouver le raisonnement précis de ce qui se passe ou de ce qui s'est passé ?

2.1 Concepts d'échelle spatiale et de raisonnement spatial revisités

Les applications de la technologie de l'information géographique dans le monde ont accru l'importance de la compréhension et de l'analyse du sens de l'échelle spatiale. Lorsque des ensembles de données spatiales qui ont été créés avec des détails et des origines différents pour être combinés ou compris dans l'environnement de traitement des informations géographiques numériques, les problèmes de différences d'échelle et de compatibilité sont évidemment importants pour les résultats analytiques significatifs.

L'échelle spatiale est un concept fondamental dans les études scientifiques et sociales liées à la surface de la Terre. Selon les recherches de Zhang, Atkinson et Goodchild (2014), diverses définitions du concept d'échelle ont été développées au fil des ans. Ceux-ci peuvent être classés en échelle géographique, échelle opérationnelle, échelle de mesure et échelle cartographique. L'échelle géographique ou l'échelle d'observation désigne la taille spatiale ou la zone d'une étude particulière (Lam et Quattrochi 1992 Atkinson et Curran 1997 Lawrence et Chase 2010 ). L'échelle opérationnelle est également appelée échelle de processus (Wu et Li 2006 2014 (2014)), qui décrivent l'étendue d'un processus ou d'un événement géographique particulier. L'échelle de mesure est également appelée résolution ou résolution spatiale, qui est liée aux capteurs ou capteurs à distance (Tobler 1988 Lam et al. 2004 2014 (2014)).

Zhang, Atkinson et Goodchild ( 2014 ) ont indiqué que seule l'échelle cartographique est définie quantitativement comme le rapport des mesures de distance entre celle sur une carte et celle au sol. Les règles géographiques sont que la carte à grande échelle couvre une petite surface et la carte à petite échelle couvre une grande surface. 2014 (2014) a souligné l'importance de l'étendue temporelle de l'échelle opérationnelle ou du processus et ils ont indiqué que la détermination à l'échelle du processus d'un phénomène géographique ou d'un groupe de phénomènes est une étape cruciale qui aurait un impact fondamental sur les échelles géographiques et de mesure. Cependant, ces chercheurs n'ont pas réussi à identifier l'indépendance de la dimension spatiale et de la dimension temporelle dans les processus ou événements géographiques. Par conséquent, l'échelle spatiale et l'échelle temporelle de la détection ou des mesures des processus ou événements géographiques ont été floues dans la recherche.

2.2 Raisonnement basé sur l'échelle de temps des processus ou événements géographiques

Dans cette recherche, nous comprenons que le temps et l'espace sont deux dimensions ou existences quantificationnelles différentes d'objets ou de phénomènes géographiques, et de processus ou d'événements géographiques. Le temps est indépendant de l'espace bien que les chercheurs analysent toujours les objets et les processus avec les deux préoccupations d'espace-temps. Essentiellement, le temps garantit génétiquement ses propres unités de mesure indépendantes, telles que les secondes, les minutes et les heures, qui sont indépendantes des unités de mesure de distance ou de dimension. Selon Zaheer, Albert et Zaheer (1999), différente de l'échelle spatiale, l'« échelle de temps » fait référence à la taille des intervalles temporels construits subjectivement ou objectivement pour mesurer ou tester la théorie d'un processus, d'un modèle, d'un phénomène ou d'un événement. L'échelle de temps comporte deux propriétés : 1) les échelles de temps divisent ou différencient le continuum temporel en unités de différentes tailles, et 2) l'échelle de temps peut être appliquée à la fois dans des environnements naturels et créés par l'homme. Bittner, Donnelly et Smith (2006) ont étudié l'ontologie spatio-temporelle pour l'intégration de l'information géographique. Cette recherche a identifié que les entités géographiques et les relations sont à la fois à l'étendue spatiale et à l'étendue temporelle. Il est indiqué qu'une entité, telle qu'une cellule sanguine, pourrait exister à l'intérieur d'une entité plus grande, telle que le corps humain pendant un certain temps (par exemple hier) mais peut ne plus exister du tout par la suite. Llavesa et Kuhn ( 2014 ) ont proposé une couche d'abstraction d'événements pour intégrer les données du géocapteur. Dans la partie raisonnement ontologique, la recherche a identifié les deux composants fondamentaux : la région spatiale et l'intervalle de temps. Sur la base de ces composants, le modèle spatio-temporel de la couche d'abstraction des capteurs a été construit.

Carroll et al. ( 2007 ) ont étudié l'échelle de temps évolutive en écologie. Les chercheurs ont reconnu que des changements importants de l'évolution écologique des espèces animales ou végétales ont lieu pendant une période de temps. Certaines espèces se produisent dans les 10 générations ou moins. D'autres peuvent prendre des périodes beaucoup plus longues. Ils ont conclu que l'évolution des espèces végétales et animales se produit à des intervalles de temps ou à des échelles de temps différents. Des chercheurs (Ma et al. 2012 Ma et Fox 2013 Cox et Richard 2015 ) en sciences de la terre ont également étudié l'ontologie à l'échelle des temps géologiques. En tant que partie essentielle des applications du Web sémantique des données géoscientifiques dans un environnement informatique, des modèles ontologiques d'échelles de temps géologiques ont été proposés. Lemke ( 2000 ) a reconnu que différentes échelles de temps existent à la fois dans les systèmes naturels et dans les systèmes sociaux. Le chercheur a fait valoir (Lemke 2000) que les théories scientifiques classiques faites par l'hypothèse principalement ou uniquement sur les échelles de distance, les exemples sont que les molécules sont comprises en termes d'interactions d'atomes, les atomes par le biais d'interactions de particules plus petites et les écosystèmes sont modélisés comme des interactions entre les espèces et des éléments abiotiques. Cependant, la vue et le raisonnement « spatial » ou « sphérique spatial » des systèmes complexes à la surface de la Terre ne nous conduisent pas à des illustrations précises. Le modèle de hiérarchie spatiale ignore le rôle important des topologies de réseaux d'interactions (Lemke 2000). Cela oblige les chercheurs à interpréter les phénomènes et les processus « à plat » à un niveau supérieur ou dans des paramètres dynamiques. Lemke ( 2000 ) a indiqué que des choses se produisent ou se produiront dans un système dynamique complexe. L'unité fondamentale d'analyse est un processus de l'existence, mais la distance de l'existence. Par conséquent, chaque phénomène ou processus se produit sur une certaine échelle de temps. Kuehn ( 2015 ) a validé mathématiquement la notion d'échelle de temps. Kuehn ( 2015 ) a indiqué : « Nous commencerons par étudier les équations différentielles ordinaires (EDO) dans lesquelles certaines variables ont des dérivées de magnitude beaucoup plus grande que celles d'autres variables. Ce scénario donne un système avec différentes échelles de temps. » La méthode la plus simple pour modéliser les choses qui se produisent à différentes échelles de temps est la séparation des grandeurs. Les chercheurs (Wang et Agarwal 2014 Li et Li 2015 ) ont également démontré mathématiquement les répétitions périodiques possibles et les fonctions de l'échelle de temps.

Dans cette recherche, nous proposons un modèle à échelle de temps modifié basé sur les études précédentes de Zaheer, Albert et Zaheer ( 1999 ), Tegtmeier ( 2009 ), Petnga et Austin ( 2013 ). Étant donné que la dimension temporelle peut être illustrée par un mode ponctuel et un mode de durée, les phénomènes géographiques changent, ou les processus ou événements géographiques se produisent à des moments différents et ont des durées différentes. La durée de ce qui se passe ou de ce qui s'est passé peut être détectée ou mesurée à un moment particulier ou à différents niveaux de durée. L'intervalle de temps dans cette recherche fait référence aux périodes de classement du temps standard, telles que la seconde, la minute ou l'heure, dont la durée peut être quantifiée. Le concept de point temporel dans cette étude de l'ontologie des capteurs pourrait être expliqué comme le déploiement du capteur au bon endroit et au bon moment. La mesure de quantification générale au point de temps est le phénomène précoce-tardif (Tegtmeier 2009 ). Si le capteur est déployé plus tôt ou plus tard que le point temporel, il peut ne pas être en mesure de détecter ce qui se passe sur un processus géographique. La durée par contraste peut être quantifiée par des unités d'intervalle de temps standard, telles que les minutes, les heures ou les matins ou après-midi (Figure 1). Dans le contexte des détections de capteurs dans un processus de recherche, nous conceptualisons trois types d'échelles de temps, à savoir 1) la durée d'existence, 2) la durée d'observation des capteurs et 3) la durée de validité.


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Nouvelles cartes, nouvelles informations : les récifs coralliens des Keys de Floride

Barbara H. Lidz, 1 Christopher D. Reich, 1 Russell L. Peterson, 1 Eugene A. Shinn 1

1 U.S. Geological Survey, 600 4th Street South, St. Petersburg, FL 33701, U.S.A., [email protected]

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Une carte numérisée très détaillée représente 22 habitats benthiques sur 3140,5 km 2 du sanctuaire marin national des Florida Keys. La zone dominante est constituée d'une zone d'herbes marines/vase calcaire (zone de la carte 27,5 %) dans tout le chenal Hawk et des zones d'herbes marines/sable carbonaté (18,7 %) et de sable carbonaté nu (17,3 %) sur le plateau externe et dans les sables mouvants. Une zone boueuse-sableuse calcaire couverte d'herbes marines (9,6 %) jouxte les touches. Les communautés à fond dur (13,2 %) sont constituées de coralline nu du Pléistocène et de calcaire oolithique, de décombres coralliens et de récifs coralliens séniles. Les plus petits habitats terrestres (4,0%) et marins, y compris ceux de coraux vivants (récifs en plaques, 0,7%), représentent le reste (13,7%) de la zone.

Dérivé de photomosaïques aériennes, l'ensemble de données sur les fonds marins s'adapte avec précision lorsqu'il est transposé sur une nouvelle carte hydrographique-bathymétrique du Centre national de données géophysiques. Combinées, les cartes indiquent de nouvelles informations sur les morphologies des fonds marins non étudiées, parmi lesquelles un rebord rocheux d'érosion près du rivage bordant le côté mer des Florida Keys et des milliers d'amas de récifs alignés au milieu du chenal Hawk. Les indications préliminaires sont que le rebord peut représenter l'étendue vers la mer des 125 ka Key Largo et Miami Limestone qui forment les clés, et les récifs en plaques ont colonisé les bords vers la terre de deux creux topographiques non coralliens et non dunaires. Les creux, leur substrat et l'emplacement de la plate-forme intérieure le long du côté mer de la dépression du substratum rocheux du canal Hawk sont les premiers de ce type de noyaux à être reconnus dans les archives des récifs de Floride. Ensemble, les ensembles de données cartographiques établissent l'efficacité et la précision de l'utilisation de photographies aériennes pour définir avec des détails extraordinaires les caractéristiques et les habitats des fonds marins dans un environnement de récifs peu profonds.


Voir la vidéo: 4- Gestion des réseaux deau avec QGIS et PostGIS - Régis Haubourg Oslandia