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Créer des sous-sections (groupes) de couches dans QGIS ?

Créer des sous-sections (groupes) de couches dans QGIS ?


Je travaille sur un projet concernant les espèces de poissons et les méthodes de pêche à plusieurs niveaux.

Cela crée de la confusion.

Je voudrais créer des sous-sections de calques (groupes) comme suit :

  • Espèces de poissons

    • espèce 1
    • espèce 2
    • espèce 3
  • Méthodes de pêche

    • méthode 1
    • méthode 2
    • méthode 3

etc.

Peut-être même une sous-section de 2ème niveau (groupe de couches).

Je n'ai aucune idée de comment aborder cela.

J'utilise QGIS 2.4.

Pour clarifier une image du projet est ci-dessous.


Il existe une autre option : sélectionnez plusieurs calques (en utilisant soit la touche Maj enfoncée pour sélectionner un groupe, soit la touche Ctrl pour ajouter individuellement des couches à votre sélection). Lorsque vous en avez plusieurs sélectionnés, faites un clic droit et choisissez "Groupe sélectionné". Je trouve cela moins compliqué que de créer d'abord le groupe, puis de faire glisser des calques vers celui-ci (bien que ce soit une option parfaitement valable).


Si vous faites un clic droit dans la fenêtre de la couche, il devrait y avoir un Ajouter un groupe option. Sélectionnez cette option pour créer des sous-sections en y faisant glisser vos calques.


Les arts et les outils pour utiliser les données de santé de routine pour établir les zones à forte charge de VIH : le cas pilote du KwaZulu-Natal en Afrique du Sud

Les ensembles de données analysés pour cette étude proviennent du système d'information sanitaire du district sanitaire appartenant au département du Kwa-Zulu-Natal. Les données peuvent être obtenues en signant un formulaire d'accord d'utilisation des données avec le ministère de la Santé qui stipule que l'utilisation d'ensembles de données dans la communication de la recherche, les articles savants, les revues et autres est encouragée avec la reconnaissance du ministère de la Santé du Kwa-Zulu comme source de données .


Télédétection

Laboratoire SIG humaniste – Tirer parti du SIG avec l'humanisme. Atlas mondial des réfugiés. L'Atlas mondial des réfugiés visualise et raconte les expériences fondamentales des millions de réfugiés relevant du mandat du Haut Commissariat des Nations Unies pour les réfugiés (HCR) à l'aide de données de télédétection, de données issues des médias sociaux ainsi que de nombreux ensembles de données du HCR et d'autres agences humanitaires internationales.

En exploitant la disponibilité de ces ensembles de données, l'Atlas est construit sur une plate-forme géo-narrative ouverte pour éclairer les contextes et les conditions sous-jacents aux voyages et aux camps de réfugiés. À propos de L'Atlas est divisé en cinq chapitres qui explorent différents aspects de l'expérience des réfugiés, des causes qui génèrent des crises internationales à la perception des utilisateurs des médias sociaux à travers le monde. Les expériences des réfugiés sont mises en évidence à travers l'utilisation de géo-récits utilisant comme études de cas deux histoires : des réfugiés fuyant la brutalité de la guerre civile burundaise et des réfugiés somaliens essayant d'atteindre les rivages méditerranéens (section Voyages). EpiRisk. Chargement. Bienvenue dans EpiRisk EpiRisk est une plate-forme informatique conçue pour permettre une estimation rapide de la probabilité d'exporter des individus infectés depuis des sites touchés par une épidémie vers d'autres régions du monde via le réseau de transport aérien et les trajets quotidiens.

Il permet également à l'utilisateur d'explorer les effets des restrictions potentielles appliquées au trafic aérien et aux flux de navettage. Sur la base du nombre d'individus infectés détectés dans une ou plusieurs régions du monde, les plateformes estiment deux quantités principales. · Cas exportés : l'outil calcule la probabilité P(n) d'exporter un nombre donné de cas n depuis l'origine du foyer de la maladie.

. · Risque relatif d'importation : pour chaque emplacement Y, la plate-forme évalue la probabilité P(Y) qu'un seul individu infecté voyage des zones d'indexation vers cette destination spécifique Y. Diffusion internationale-domestique du 2019-nCoV-V4. Nouvelle carte d'infection à coronavirus. Cette carte interactive en ligne permet aux utilisateurs de suivre les tendances mondiales et locales de l'infection par le nouveau coronavirus depuis le 21 janvier 2020.

L'ensemble de données à l'appui est collecté en temps opportun à partir de plusieurs sources officielles, puis tracé sur cette carte. Sources de données Les données sont principalement collectées auprès de 1. Commission nationale de la santé (NHC) de la République populaire de Chine 2. Commission provinciale et municipale de la santé de la Chine, base de données du gouvernement provincial et municipal de la Chine 3. Dans le tableau de données, chaque entrée indique le statut de l'infection au format "#-#-#-#" -- une entrée de 4 suites divisée par des tirets. Procédure de mise à jour. Diferencias entre técnico GIS, analista GIS y consultant GIS.

Si para un profesional que trabaja con SIG en ocasiones es difícil explicar a un profano a qué nos dedicamos, quizá más complicado es establecer una categoría a nuestros conocimientos. Las habilidades que deberían tener un técnico GIS, un analista GIS o un consultor en Sistemas de Información Geográfica son diferentes. Vamos a intentar esclarecer qué habilidades debería tener cada uno, empezando de menos a más. Nouveau cours : QField Quickstart - Brainstorming géospatial. QField est une application open source de collecte et/ou de visualisation de données mobiles basée sur Android et étroitement intégrée à QGIS. QGIS est utilisé pour configurer le projet à l'aide des outils QGIS standard. Si les couches de votre projet sont stockées dans une base de données PostGIS et qu'une connexion de données mobile est disponible, les modifications apportées dans QField sont apportées directement à votre base de données et visibles en temps réel pour toute personne ayant un client dans votre base de données. Ceci, à mon avis, est l'application qui tue la collecte de données mobiles. La symbologie QGIS est recréée dans QField.

Les widgets d'édition QGIS sont utilisés pour créer des formulaires de saisie de données dans QField. Si une relation est configurée dans le projet QGIS, les mêmes relations sont utilisées dans QField pour créer des enregistrements enfants, tels que la composition végétale associée à un point. Si des mises en page imprimées sont créées dans le projet QGIS, ces mises en page imprimées peuvent être utilisées pour générer des documents PDF sur l'appareil et envoyées par courrier électronique aux chefs de projet ou aux clients.

EarthPy : package Python pour le traçage et l'utilisation de données spatiales. Un package spatial en langage Python, appelé EarthPy, a été publié en téléchargement gratuit pour les analystes spatiaux et les scientifiques intéressés par la conduite de diverses formes d'analyses sans nécessairement avoir beaucoup de connaissances de base sur Python ou l'analyse spatiale. EarthPy a été initialement créé par et pour la science du système Terre en mettant fortement l'accent sur les données raster.

Cependant, l'outil a maintenant également intégré des méthodes vectorielles et spatiales qui permettent de l'étendre à d'autres domaines d'application. Géocodeur en ligne gratuit. Développé par LocalFocus, ce géocodeur en ligne générera gratuitement les coordonnées lat/long d'une liste d'adresses. Répertorié comme « géocodeur par lots pour les journalistes », ce géocodeur en ligne peut être utilisé par toute personne ayant besoin de convertir une liste de lieux en coordonnées de latitude et de longitude. Le géocodeur en ligne est construit à l'aide de données SIG ouvertes d'OpenStreetMap, OpenAdressess et Who's on first. Pelias, un géocodeur open source, est utilisé pour générer les coordonnées lat/long à partir des adresses.

GISCI > Accueil. GIS&T Corps de connaissances. Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture. L'agriculture, à l'échelle mondiale, fournit des moyens de subsistance directs à 2,5 milliards de personnes et nourrit la planète entière. Elle doit, d'ici 2050, produire 49 pour cent de nourriture de plus qu'en 2012 à mesure que la population augmente et que les régimes alimentaires changent. Pourtant, le changement climatique, la perte de biodiversité, la dégradation des terres, la pénurie d'eau, la pollution et de nombreux autres défis entravent ces efforts pour nourrir la planète. L'engagement pris dans le cadre du Programme de développement durable à l'horizon 2030 est que tout le monde s'attaque à ces problèmes, mais il est clair qu'aucune action significative et efficace ne peut être entreprise sans des données solides et opportunes pour informer et guider les décideurs. Tutoriel SIG Quantique. Banque mondiale et données géospatiales. UNSD — UN-GGIM. Le journalisme de données de John Snow : la carte du choléra qui a changé le monde. Mise à jour des données du SIG Neige « Blog de Robin. Ensembles de données SIG gratuits - Liste catégorisée.

PredictionX: John Snow et l'épidémie de choléra de 1854. Comment modifier la projection d'un fichier de formes à l'aide de QGIS. Projet de révolution géospatiale exploré. Programme d'études de l'Académie FOSS4G. Apprenez le SIG gratuitement. Comment les communautés rouges affectent la santé - GeoLounge: All Things Geography. Étude de cas : Comment Brindisi, en Italie, utilise le SIG pour aider à préserver son architecture ancienne. Packages R pour l'analyse spatiale. Une étude de cas sur la conversion d'une géodatabase à partir d'ArcGIS pour une utilisation dans QGIS. Cartographie de la migration basée sur les données de recherche. Science des données spatiales avec R — R Spatial. Descarga gratis más of 90.000 increíbles mapas históricos. Packages R pour l'analyse spatiale. Moyens gratuits pour apprendre QGIS. Technicien en Systèmes d'Information Géographique. Uclaextension. Édition du fichier de formes Qgis. Vous avez manqué la dernière conférence des utilisateurs de QGIS ? Accédez aux vidéos en ligne. PyQGIS 101 : Bonjour tout le monde ! ePDF gratuit : Mapping Society : Les dimensions spatiales de la cartographie sociale - GeoLounge : All Things Geography.

World-Historical Gazetteer - Un projet du World History Center de l'Université de Pittsburgh. Régression pondérée géographiquement. La FAO utilise le SIG pour protéger l'économie agricole des pays vulnérables. Académie QGIS. SIG historique participatif public : Méthodes historiques : Un journal d'histoire quantitative et interdisciplinaire : Vol 0, No 0. Cours en ligne - Introduction au SIG dans R. Analyse de régression pour les données spatiales (Boulder, CO) An Introduction to Spatial Econometrics in R. An Introduction à l'économétrie spatiale. Sbook. Econométrie spatiale.

Exercices SIG d'urbanisme gratuits – GIS Lounge. PyQGIS 101 : Introduction à la programmation QGIS Python pour les non-programmeurs. Création de cartes dynamiques dans QGIS à l'aide de Python : QGIS Python Programming CookBook. SIG et humanités numériques. Inicio. Programme - Nouvelles Cartes Plus. Certificat en Systèmes d'Information Géographique.

SIG et technologie géospatiale. Téléchargement TNM. TopoView. Des cartes historiques à portée de main. Géographie du suicide : un regard sur le récent rapport du CDC - GeoLounge : All Things Geography. Introduction à la programmation Python QGIS. Création de cartes dynamiques dans QGIS à l'aide de Python : QGIS Python Programming CookBook. Programme d'études de l'Académie FOSS4G. La carte nationale : Collection de cartes topographiques historiques.

Aperçu - Cartes. Moteur Google Earth. Géographie et sciences de la géoinformation – Certificat d'études supérieures en intelligence géospatiale. Accréditation collégiale - USGIF. La importancia de usar R en GIS. Deux siècles d'immigration américaine visualisés. Guide rapide de Bill's sur les cartes et les données SIG en ligne. Après la carte. Analyse de régression des données spatiales - Beale - 2010 - Ecology Letters.

Temps de la Terre. Cartes Web CGA. DARM 1.3.1. HDV - Visualisation des données historiques. CGA de Harvard.


1. INTRODUCTION

Sept espèces de Labéobarbus existent en Afrique australe. Cinq d'entre eux (Labeobarbus aeneus, Labeobarbus capensis, Labeobarbus kimberleyensis, L. natalensis, et Labeobarbus polylepis) provient probablement d'un ancêtre commun envahissant le bassin de la rivière Orange c. 2-3 millions d'années (Skelton, 1986). Événements géologiques majeurs c. 5,1 millions d'années ont entraîné la formation de vallées fluviales profondes séparant les systèmes de drainage actuels de la province du KwaZulu-Natal en Afrique du Sud (Partridge & Maud, 2000 Rivers-Moore, Goodman et Nkosi, 2007) qui ont ensuite été colonisés par les ancêtres du poisson jaune endémique du KwaZulu-Natal, L. natalensis de Castelnau, 1861. La prévalence des barrières physiques telles que les chutes d'eau a sans doute affecté ce processus, limitant le mouvement des poissons d'eau douce ou conduisant à un mouvement unidirectionnel. Ceci, combiné à la nature sténohaline du poisson, rend difficile la compréhension des voies de dispersion entraînant la présence désormais répandue de l'espèce dans les rivières KwaZulu-Natal.

Des analyses antérieures basées sur des données d'ADN mitochondrial (ADNmt) ont montré des différences substantielles entre les populations de L. natalensis à travers sa distribution (Bloomer et al., 2007 Bloomer et al. Données non publiées). Plus de variation a été signalée entre ces populations qu'entre deux autres espèces sud-africaines, L. aeneus et L. kimberleyensis (Bloomer et al., 2007). Six haplogroupes mitochondriaux primaires ont été identifiés pour L. natalensis, correspondant aux principaux systèmes de drainage—du nord au sud : les systèmes Umfolozi, Tugela, Umgeni, Mbokodweni, Mkomaas et Mzimkhulu (Bloomer et al. Données non publiées). Cela suggère un isolement historique entre ces systèmes de drainage. La division la plus notable était entre les systèmes de drainage nord et sud. Cette disjonction ne correspond étroitement à aucune transition biogéographique connue. En général, le KwaZulu-Natal possède une faune d'eau douce riche et géographiquement variée, mais cette diversité se présente sous la forme d'une mosaïque régionale complexe, reflétant les échanges historiques entre les éléments fauniques tropicaux et tempérés avec un endémisme local important (Perera, Ratnayake-Perera, & Proches, 2011 Rivers -Moore et al., 2007 ). La première L. natalensis L'étude phylogéographique était entièrement basée sur des marqueurs mitochondriaux et reste donc à vérifier avec des données génomiques. Les processus qui ont pu aboutir à la structure génétique restent également à identifier.

A l'heure actuelle, il n'existe pas de génome de référence proche pour Labéobarbus, dans laquelle l'hexaploïdie ancestrale a donné lieu à des génomes volumineux et hautement paralogues. Par conséquent, nous avons décidé d'utiliser une approche de représentation réduite, le séquençage de l'ADN associé au site de restriction (RAD) (Baird et al., 2008 Miller, Dunham, Amores, Cresko, & Johnson, 2007), pour comprendre la diversité génomique dans L. natalensis. Cette méthode est populaire et a été utilisée dans de nombreuses études depuis sa création (figure S1). Le séquençage RAD a été utilisé, en particulier chez les poissons, pour identifier la divergence des populations (Boehm, Waldman, Robinson, & Hickerson, 2015 Ferchaud & Hansen, 2016 Larson et al., 2014), pour l'identification des SNP chez les poissons polyploïdes (Hohenlohe, Amish, Catchen , Allendorf, & Luikart, 2011 Ogden et al., 2013 Palti et al., 2014 ), dans des études phylogéographiques (Macher et al., 2015 Reitzel, Herrera, Layden, Martindale, & Shank, 2013 ), pour l'analyse QTL (Gagnaire , Normandeau, Pavey, & Bernatchez, 2013 Houston et al., 2012 Yoshizawa et al., 2015 ), pour la cartographie des liens (Brieuc, Waters, Seeb, & Naish, 2014 Henning, Lee, Franchini, & Meyer, 2014 ), dans études d'hybridation (Hand et al., 2015 Lamer et al., 2014 Pujolar et al., 2014 ), pour l'exploration de l'architecture et de l'évolution du génome (Brawand et al., 2014 Kai et al., 2014 Waples, Seeb, & Seeb, 2016 ) et dans les analyses phylogénétiques (Gonen, Bishop, & Houston, 2015 Wagner et al., 2013 ). Cette méthodologie devrait être particulièrement adaptée aux études phylogéographiques, car le pouvoir d'inférence d'un grand nombre de marqueurs peut identifier des modèles qui ne sont pas facilement visibles dans les analyses traditionnelles basées sur relativement peu de loci (Davey et al., 2011). Le contrôle de la qualité est essentiel pour les analyses de séquençage RAD et est effectué à différentes étapes via un pipeline analytique avant d'interpréter les résultats pour des relations biologiques significatives (Davey et al., 2013).

La polyploïdie complique la plupart des analyses génétiques de Labéobarbus. De nombreuses études sur les polyploïdes préconisent l'analyse de marqueurs non nucléaires ou du transcriptome (Everett, Grau, & Seeb, 2011). Cependant, un certain nombre d'études utilisant le séquençage RAD ont récemment relevé le défi, en particulier chez les poissons tétraploïdes. Plusieurs stratégies ont émergé pour contourner le problème compliqué de la paralogie (revue dans McKinney, Waples, Seeb et Seeb, 2017). Celles-ci incluent la suppression des marqueurs dialléliques produisant plus de deux allèles ou haplotypes par individu et l'exclusion des loci où plus de la moitié des individus génotypés semblent hétérozygotes (Hohenlohe et al., 2011 , 2013 ). Récemment, McKinney et al. (2017) ont suggéré l'approche H Dplot, qui compare l'hétérozygotie à chaque locus diallélique dans une population avec une profondeur de lecture pour chaque allèle.

Dans cette étude, nous avons utilisé le séquençage ddRAD d'échantillons de toute la distribution de L. natalensis pour identifier les modèles et les processus phylogéographiques affectant cette espèce. Pour ce faire, nous avons développé un pipeline pour filtrer les artefacts de séquençage et les paralogues à partir de données SNP dialléliques, résultant en une ressource génomique de haute qualité à utiliser dans Labéobarbus.


Types de données

Une fois la métadatabase organisée avec les tableaux et les relations entre eux définis (Fig. 1), les experts en écologie et en base de données se sont mis d'accord sur le type de différents paramètres (attributs) qui ont été mesurés pour chaque station. De plus, le type (par exemple, chaîne, numérique ou texte) et la longueur ont été définis pour chaque attribut dans les tableaux. Ils comprenaient des détails sur les caractéristiques physiques de base du lac. Tout lac (« site » dans la métadatabase) peut avoir plus d'une station, y compris des stations en eau libre et littorales, des stations terrestres associées au bord du lac (par exemple, des stations météorologiques) et des stations sur les entrées et les sorties. En plus des caractéristiques physiques générales du lac, les métadonnées du site comprenaient l'état trophique du lac, le régime de mélange et la présence d'une couverture de glace, qu'il soit classé comme lac coloré ou clair et qu'il soit utilisé comme source d'eau potable. Les métadonnées des stations individuelles ont été liées aux fournisseurs à l'aide d'un simple lien d'accès aux données. Les principales métadonnées des données réelles de surveillance à haute fréquence étaient contenues dans le tableau « paramètres pour les stations ». Il est important de noter que le sondage de la communauté de surveillance à haute fréquence au cours de la phase de conception de la base de données a identifié le besoin d'un vocabulaire contrôlé, car de nombreuses abréviations différentes étaient utilisées pour le même paramètre par différents fournisseurs de données. Cela était dû à des différences dans l'usage local commun, mais aussi à des différences de noms utilisés dans les logiciels propriétaires fournis par divers fabricants de capteurs et d'enregistreurs. Parmi les stations auxquelles la température de l'eau a été mesurée (définie comme Water_Temperature dans le vocabulaire contrôlé), par exemple, 19 « abréviations utilisateur » différentes ont été enregistrées, y compris Water_temp, Sonde_Temperature, Temperature, wt et Temp. Pour cette raison, les métadonnées ont été collectées en utilisant à la fois un vocabulaire contrôlé convenu (basé sur celui développé par GLEON Winslow et al. 2008 ) et l'abréviation de l'utilisateur. Ce tableau a également rassemblé des métadonnées sur la période pour laquelle les données étaient disponibles, la fréquence générale des données (c'est-à-dire, sous-journalière, horaire et sous-horaire), le format de l'heure et de la date de l'utilisateur, et un indicateur de l'état d'accès aux données (ouvert ou accès restreint). Une autre entrée pour cette station a été utilisée pour montrer où un nouveau capteur avait été déployé sur n'importe quel site pour un paramètre donné.


Résultats

562 et 711 images ont été prises en août 2017 et 2018, respectivement, toutes deux lors de deux vols consécutifs avec un temps de vol total d'environ 35 à 45 minutes de vol, résultant en un 33479*33082 (environ 1,1 gigapixels) et un 46 948*41 491 pixel ( environ 1,95 gigapixels) d'orthophotos géoréférencées en 2017 et 2018, respectivement, avec une résolution estimée à 0,5 cm/pixel (Fig. 2A). Le DSM a été dérivé du nuage de points dense, résultant également en une résolution de 0,5 cm/pixel (Fig. 2B).

La divergence maximale entre les mesures de largeur de piste utilisant les mesures manuelles et les mesures basées sur l'image du drone était de 3,1 cm (Fig. 3), avec une divergence moyenne de 0,02 cm (1er quartile = -0,3 cm, 3e quartile = 0,6 cm) : seules 4 des 85 mesures présentaient une divergence supérieure à 2 cm. La divergence entre les mesures était non significative dans un t-test (P = 0,81, IC à 95 % -0,18 0,22). La variabilité des mesures était plus élevée dans la méthode manuelle que dans les mesures par drone (Fig. 3).

Les mesures de la profondeur maximale du sentier (incision du sentier) ont montré une divergence entre les mesures manuelles et par drone, avec une surestimation maximale de 4,49 cm par rapport à la mesure manuelle (Fig. 4) : 22 des 85 mesures avaient une divergence supérieure à 2 cm. Les mesures des drones avaient tendance à surestimer la profondeur d'environ 1,05 cm (1er quartile = -2 cm, 3e quartile = -0,22 cm). Les mesures de profondeur ont montré un modèle de variabilité de mesure similaire à celui des mesures de largeur (Fig. 4), les mesures manuelles étant plus variables que les mesures de drones. Bien que la différence soit statistiquement significative dans un test t (P < 0,001, IC à 95% -1,3 -0,79 cm), la correction des mesures du drone par la divergence mesurée a entraîné des différences non significatives dans les mesures (P = 0,99, IC à 95 % -0,26 0,25 cm).

Les orthophotos de 2018 et 2017 ont été alignées au 0,5 cm près et le même alignement a été appliqué au DSM. La divergence moyenne entre les deux couches était de 15,52 cm. Une fois les couches corrigées de la divergence systématique (c'est-à-dire ajoutées de 15,52 cm au DSM 2018), la divergence entre s'échelonnait entre -0,12 (1er quartile) et 0,09 cm (3e quartile).

La classification supervisée a abouti à une carte à haute résolution où les principales catégories d'occupation du sol ont été clairement distinguées (Fig. 5), permettant d'identifier les sentiers à sol nu exposé et les différences de types de végétation (c'est-à-dire la bruyère, le genévrier et les graminées).

Inspection visuelle

L'inspection visuelle de l'orthophoto a permis de détecter des structures artificielles telles que des foyers, ainsi que des excréments très probables de moutons, ce qui indique que la méthode pourrait également être utilisée pour surveiller les signaux de la faune (Fig. 6). Les perturbations de la végétation telles que les événements de piétinement pourraient également être identifiées, car des parcelles de structures ligneuses mortes pourraient être identifiées lors d'une inspection visuelle minutieuse (Fig. 6).


Remerciements

J. Bartlett est financé par un Natural Environment Research Council (NERC) par le biais de la Central England NERC Training Alliance (CENTA DTP) (RRBN19276). Sa bourse de doctorat est soutenue par l'Université de Birmingham et le British Antarctic Survey (BAS, 2018). P. Convey est soutenu par le financement de base du NERC à l'équipe BAS « Biodiversité, évolution et adaptation ». Le travail de terrain dans cette étude a été soutenu par BAS grâce à une subvention NERC-CASS (CASS-121) et autorisé par le ministère britannique des Affaires étrangères et du Commonwealth par le biais d'activités spécialisées en Antarctique (n° 22/2016). Les auteurs remercient également le personnel de Signy Research Station pour son soutien pratique et moral, et Kristian Morin pour son aide dans la préparation des couches raster QGIS. Cette étude contribue au programme du SCAR « État de l'écosystème antarctique » (AntEco).


Conclusion

Nous avons développé une méthode simple et rapide basée sur le SIG et la télédétection qui utilise des données en accès libre pour estimer l'azote ou tout contaminant qui modifie les propriétés optiques de l'eau et qui est balayé dans la zone côtière. Le modèle d'analyse de connectivité superficielle utilisé dans cette étude a permis d'estimer l'apport d'azote dans les zones côtières. La méthode développée permet d'incorporer des données de terrain et d'extrapoler à n'importe quelle zone agricole.

Avec les résultats obtenus dans cette étude, nous concluons que les quantités d'engrais azotés qui pénètrent dans la zone côtière à partir du ruissellement agricole ont un effet écologique en diminuant la clarté de l'eau dans la zone côtière. Il est indéniable qu'il y a un apport de nutriments et d'autres polluants à la fois des districts d'irrigation du Río Mayo et d'autres zones agricoles. Il est donc nécessaire de disposer d'outils permettant une quantification et une analyse rapides pour créer des politiques publiques qui protégeront le golfe de Californie. Nous proposons que ces résultats et cette méthodologie puissent aider à créer un inventaire azoté des eaux de ruissellement agricole facile et plus rapide pour la zone côtière du golfe de Californie et d'autres zones côtières marines du monde entier.


6 Apprentissage approfondi pour l'analyse de données RFID

La RFID et le GPS sont en train de devenir des technologies permettant de déterminer l'emplacement des appareils ou des actifs. Cependant, la RFID par rapport au GPS permet de construire des applications sensibles à la localisation pour une couverture géographique plus courte. Contrairement au mécanisme GPS, la RFID est une alternative à faible coût pour mesurer l'emplacement des actifs par rapport à un tracker RFID. Les appareils compatibles GPS fournissent des informations de localisation absolues en termes de longitude et de latitude.

Le potentiel de la RFID pour mesurer avec précision l'emplacement des appareils par rapport à un tracker RFID est de plus en plus utilisé dans les usines de fabrication automatisées. En utilisant les données de localisation transmises par un dispositif étiqueté RFID, diverses applications intelligentes ont été conçues en appliquant des techniques DL. Ces applications sont destinées à identifier des modèles et à reconnaître des activités dans un processus de fabrication ou d'entreprise.

Les techniques de DL se sont avérées particulièrement efficaces lorsque les activités se déroulent dans une dimension spatio-temporelle. Par exemple, dans le domaine médical, la détection d'activités lors d'une réanimation traumatique [26] .

Dans de telles situations, la reconnaissance d'activité est représentée comme un problème de classification multi-classes. Par exemple, en cas de réanimation traumatique, les activités sont la préparation d'oxygène, la mesure de la pression artérielle, la mesure de la température et la mise en place de la sonde cardiaque. Pour détecter ces activités, une configuration matérielle d'un appareil étiqueté RFID avec un tracker RFID est utilisée pour collecter les données. Les données collectées sont analysées à l'aide de CNN pour extraire les caractéristiques pertinentes et reconnaître l'activité pendant la réanimation traumatique.

Dans une autre application des processus de fabrication, les techniques d'apprentissage en profondeur ont été utilisées pour prédire avec précision le temps d'achèvement du travail. Les méthodes conventionnelles de temps d'achèvement des travaux reposent sur l'utilisation de données historiques. De telles prédictions varient considérablement du temps d'achèvement réel du travail. La méthode proposée dans [45] adopte des balises RFID et des trackers pour collecter des données en temps réel. Les données collectées ont ensuite été mappées sur des données historiques à l'aide de CNN pour prédire l'heure d'achèvement du travail.


La génomique de conservation révèle une faible diversité génétique et une parenté multiple chez la moule d'eau douce menacée, Margaritifera hembeli

Margaritifera hembeli est une espèce de moule d'eau douce menacée par le gouvernement fédéral, limitée à trois bassins hydrographiques du centre de la Louisiane. Actuellement, les efforts de gestion sont formulés sans une compréhension des modèles génétiques au niveau de la population, ce qui pourrait entraîner des résultats de conservation sous-optimaux. En particulier, des informations sur les modèles génétiques des paysages fluviaux sont nécessaires pour concevoir des plans de propagation et de réintroduction efficaces. Nous appliquons une approche génomique (RADseq) pour évaluer la diversité génétique et la structure parmi quatre populations sauvages échantillonnées dans l'ensemble de l'aire de répartition des espèces. Nous évaluons également la diversité génétique d'une cohorte élevée en captivité produite à partir d'une seule femelle. Nous avons récupéré la différenciation des populations entre les individus échantillonnés au nord et au sud de la rivière Rouge. Tous les sites présentaient des niveaux d'hétérogénéité et d'autres mesures de diversité génétique tout aussi faibles. La cohorte captive a affiché des niveaux de diversité génétique plus élevés que prévu et représente probablement un cas de paternité multiple. Les futurs efforts de propagation seront probablement en mesure de produire des cohortes génétiquement diverses à partir d'un petit nombre de femelles capturées dans la nature, et nous recommandons que les futurs efforts de réintroduction utilisent des couveuses dans le sous-drainage le plus proche de l'effort de réintroduction.

Ceci est un aperçu du contenu de l'abonnement, accessible via votre institution.


Voir la vidéo: Cartographie numérique avec QGIS 2