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Erreurs de sélection du vérificateur de topologie QGIS


J'ai utilisé le plugin Topology Checker dans QGIS pour créer des règles permettant d'identifier les erreurs dans ma couche. Par exemple, je l'ai utilisé pour rechercher tous les polygones qui se chevauchent. Ce plugin est idéal pour trouver de telles erreurs, mais comment puis-je les sélectionner dans mon calque d'origine. J'ai un très grand ensemble de données et les faire à la main n'est pas une option.


Malheureusement je ne pense pas que ce soit possible. Votre meilleur pari est probablement d'utiliser lev.nettoyeroutil de GRASS pour automatiser la correction des erreurs. Il y a un certain nombre de fonctions de nettoyage disponibles dans lev.nettoyeroutil tel que :

  • Rupture : Rupture des lignes à chaque intersection
  • accrochage : accroche les lignes au sommet du seuil
  • rmdangle : supprime les pendules
  • rmline : supprime toutes les lignes ou limites de longueur nulle, le seuil est ignoré
  • rmsa : supprime les petits angles entre les lignes au niveau des nœuds

Analyse de régression

En modélisation statistique, analyse de régression est un ensemble de processus statistiques permettant d'estimer les relations entre une variable dépendante (souvent appelée « variable de résultat ») et une ou plusieurs variables indépendantes (souvent appelées « prédicteurs », « covariables » ou « caractéristiques »). La forme la plus courante d'analyse de régression est la régression linéaire, dans laquelle on trouve la ligne (ou une combinaison linéaire plus complexe) qui correspond le mieux aux données selon un critère mathématique spécifique. Par exemple, la méthode des moindres carrés ordinaires calcule la ligne unique (ou hyperplan) qui minimise la somme des différences au carré entre les vraies données et cette ligne (ou hyperplan). Pour des raisons mathématiques spécifiques (voir régression linéaire), cela permet au chercheur d'estimer l'espérance conditionnelle (ou la valeur moyenne de la population) de la variable dépendante lorsque les variables indépendantes prennent un ensemble de valeurs donné. Les formes de régression moins courantes utilisent des procédures légèrement différentes pour estimer des paramètres de localisation alternatifs (par exemple, la régression quantile ou l'analyse des conditions nécessaires [1] ) ou estimer l'espérance conditionnelle à travers une collection plus large de modèles non linéaires (par exemple, la régression non paramétrique).

L'analyse de régression est principalement utilisée à deux fins conceptuellement distinctes. Premièrement, l'analyse de régression est largement utilisée pour la prédiction et la prévision, où son utilisation chevauche substantiellement le domaine de l'apprentissage automatique. Deuxièmement, dans certaines situations, l'analyse de régression peut être utilisée pour déduire des relations causales entre les variables indépendantes et dépendantes. Il est important de noter que les régressions en elles-mêmes ne révèlent que des relations entre une variable dépendante et une collection de variables indépendantes dans un ensemble de données fixe. Pour utiliser des régressions pour la prédiction ou pour déduire des relations causales, respectivement, un chercheur doit soigneusement justifier pourquoi les relations existantes ont un pouvoir prédictif pour un nouveau contexte ou pourquoi une relation entre deux variables a une interprétation causale. Ce dernier point est particulièrement important lorsque les chercheurs espèrent estimer les relations causales à l'aide de données d'observation. [2] [3]


Abstrait

Les forêts angolaises de Miombo, riches en essences de bois de la famille des Légumineuses, connaissent l'un des taux de déforestation les plus élevés d'Afrique subsaharienne. Cette étude présente, sur la base d'informations actualisées sur la répartition des espèces de légumineuses à bois originaires d'Angola, un indice intégré encadrant les principales menaces pour les arbres, qui vise à soutenir de nouvelles mesures de conservation.

Lieu

Afrique subsaharienne, République d'Angola.

Méthodes

Les aires de répartition actuelles de six espèces de légumineuses à bois (c. Afzelia quanzensis, Brachystegia spiciformis, Guibourtia coléosperma, Isoberlinia angolensis, Julbernardia paniculata, et Pterocarpus angolensis) ont été prédites par des techniques de modélisation d'ensemble. Le niveau de menace pour chaque espèce a été analysé, en comparant la répartition potentielle de l'espèce avec une carte d'indice de menace et avec les aires protégées. L'indice de menace des facteurs anthropiques et climatiques englobe les effets de la densité de population, de l'agriculture, de la proximité des routes, de la perte de couvert arboré, de la surexploitation, des tendances des incendies de forêt et des changements prévus de température et de précipitations.

Résultats

Nos résultats ont révélé qu'environ 0,5% de la superficie de l'Angola est classée comme menace « très élevée », 23,9 % comme menace « élevée » et 66,5 % comme menace « modérée ». Trois des espèces étudiées nécessitent des efforts de conservation particuliers, à savoir B. spiciformis et I. angolensis, qui ont une grande fraction de la distribution prévue dans les zones de haute menace, et G. coleosperma car il a une aire de répartition restreinte et est l'une des espèces les plus précieuses sur les marchés internationaux. Les zones prioritaires pour la conservation des espèces de légumineuses à bois se trouvaient à Benguela et Huíla.

Principales conclusions

Cette étude fournit des données mises à jour qui devraient être appliquées pour informer les décideurs politiques, contribuant à la planification nationale de la conservation et à la protection de la flore indigène en Angola. De plus, il présente une approche méthodologique pour les prédictions de la distribution des espèces et pour la création d'une carte d'indice de menace qui peut être appliquée dans d'autres régions tropicales mal étudiées.


Voir la vidéo: Exercise 5 QGIS Topology Checker (Octobre 2021).