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Gdal_calc ne prend-il en charge que 26 fichiers raster en entrée à la fois ?


Dans gdal_calc.py, les fichiers d'entrée sont spécifiés avec les lettres A-Z.

Voici deux fichiers, input.tif et input2.tif, moyennés dans result.tif :

gdal_calc.py -A input.tif -B input2.tif --outfile=result.tif --calc="(A+B)/2"

J'ai plus de 26 fichiers. Que puis-je faire à ce sujet ?

Une possibilité : continuez à additionner les fichiers, 25 à la fois, puis divisez les valeurs par le nombre total de fichiers d'entrée. Je pense que mes chiffres vont devenir trop gros.

Il semble que le code source de gdal_calc.py puisse être adapté pour traiter autant d'images que nécessaire, mais le script est une gigantesque fonction de boucle imbriquée appeléefais-le(), donc ça fait un peu peur. Dois-je vraiment pirater le code source, ou existe-t-il un meilleur moyen ?

Mes images sont toutes des GeoTIFF à bande unique, soit dit en passant.

EDIT: Après avoir posté, j'ai réalisé que cette question est en quelque sorte un doublon de celle-ci plutôt incohérente. Heureusement, l'autre question a une bonne réponse montrant comment faire la moyenne de plus de 26 images ensemble à partir de la ligne de commande. La réponse ne fonctionne que pour un nombre prédéterminé d'images, cependant. Ce serait bien d'avoir une solution générale qui prend en charge un nombre théoriquement illimité d'images.


Faire la moyenne vous-même ?

GDAL rend très facile (en particulier avec les liaisons python) la lecture et l'écriture de données de pixels raster. Lisez vos fichiers d'entrée en morceaux (s'ils sont volumineux), prenez la moyenne (très facile avec python car vous pouvez lire l'entrée dans les tableaux numpy, puis utilisez simplement numpy pour prendre la moyenne sur un axe donné) et réécrivez-le.


SIG SAGA

Salut,
Je voudrais calculer le facteur Ls. Pour cette raison, chez SAGA, il le calcule automatiquement à partir de l'analyse du terrain, mais a noté que la pente est en radiants. Si je veux la pente en degrés, et par conséquent calculer le facteur Ls utilisé pente en degrés, je dois obligatoirement utiliser la calculatrice raster ?
Meilleures salutations
Antonio Cotroneo

désolé, mais je ne comprends pas votre question, peut-être pouvez-vous clarifier un peu?

L'outil "LS Factor" attend un jeu de données de grille avec des valeurs de pente en radians (car c'est la convention dans SAGA et aussi l'unité commune pour les calculs).

Afin de calculer le facteur LS à partir d'un jeu de données de grille avec des valeurs de pente en degrés, vous devrez modifier le code source de l'outil pour gérer cette unité. Mais c'est le point où je ne comprends pas votre question : si vous le faisiez, les valeurs du facteur LS résultantes seraient les mêmes qu'avec l'outil actuel et un jeu de données d'entrée avec des valeurs de pente en radians. Alors pourquoi voudriez-vous faire ça ?

Merci d'avance pour la réponse.
Pour le facteur Ls, je veux utiliser cette formule en pièce jointe.
Alors tu me dis, qu'est-ce qu'on a le même résultat si on utilise des valeurs de pente en radiants ?
Meilleures salutations
Antoine

Cette formule n'est pas implémentée dans SAGA, vous devez donc préparer les jeux de données d'entrée et utiliser l'outil "Grid Calculator" pour calculer cette variante du facteur LS. Avec le "Grid Calculator", vous devez passer la pente en radians, comme l'angle doit être passé en radians à la fonction sinus. Si les auteurs (Moore et Burch) précisent la pente en degré dans leur article, il ne s'agit alors que d'un formalisme. Cela dépend de ce que la fonction sinus utilisée attend comme unité, et ici dans SAGA, il s'agit de radians.

g1 c'est la longueur de la pente et g2 c'est une pente en degré. J'insère cette sintax en pièce jointe) dans Grid Calculator mais c'est faux. Où est mon erreur dans sintax?
Meilleures salutations
Anonio

Il vous manque la parenthèse fermante de l'appel à la fonction sinus (ce serait plus facile si vous postiez l'équation ici sous forme de texte, alors nous pourrions simplement la modifier). Mais plus important : comme je l'ai déjà écrit, vous devez fournir la grille de pente en radians, pas en degrés !

Oui, la pente est en radians. Mais j'ai un résultat étrange dans le facteur LS plus bas, c'est-à-dire 0,0033. Où erreur? En pièce jointe, tous les fichiers utilisés si vous voulez l'essayer.

à la place de
. sin(g2 / 0,0896).
ça doit être
. sin(g2) / 0,0896.


Myrtle Beach, Caroline du Sud Modèle numérique d'élévation côtière MHW 1/ seconde d'arc

10 mètres) à 3 secondes d'arc (

  • Citer comme suit : Centre national de données géophysiques de la NOAA. 2006 : Myrtle Beach, Caroline du Sud 1/ Modèle numérique d'élévation côtière MHW à la seconde d'arc. Centres nationaux de la NOAA pour l'information sur l'environnement. Accédé le [date].
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    Recherche de texte pour localiser les DEM terminés et planifiés.
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    La visionneuse de données bathymétriques est une carte interactive permettant de découvrir, de décrire et de télécharger des données de levés bathymétriques et des modèles d'élévation numériques archivés dans les centres nationaux d'information sur l'environnement (NCEI) de la NOAA.
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    Formulaire d'accès au jeu de données OPeNDAP
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    Télécharger le fichier NetCDF
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    Service de couverture Web GetCapabilities
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    • Modèles numériques d'élévation de Myrtle Beach, Caroline du Sud : procédures, sources de données et analyse (télécharger)
      Rapport décrivant le développement des DEM de Myrtle Beach
    • parution : 2006-05-26
    • Ne pas utiliser pour la navigation. Bien que ces données soient de haute qualité et utiles à des fins de planification et de modélisation, elles ne conviennent pas à la navigation. Pour la navigation, veuillez vous référer à la série de cartes marines NOS.
    • Produit par les centres nationaux d'information environnementale de la NOAA. Non soumis à la protection du droit d'auteur aux États-Unis.
    • Citer comme suit : Centre national de données géophysiques de la NOAA. 2006 : Myrtle Beach, Caroline du Sud 1/ Modèle numérique d'élévation côtière MHW à la seconde d'arc. Centres nationaux de la NOAA pour l'information sur l'environnement. Accédé le [date].
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    • Dans la plupart des cas, les téléchargements électroniques des données sont gratuits. Cependant, des frais peuvent s'appliquer pour les commandes personnalisées, les certifications de données, les copies de documents analogiques et la distribution de données sur des supports physiques.

    espacement de 1 mètre le long des profils mais entre 80 et 780 mètres entre les profils) ont été convertis au format xyz, puis quadrillés à un espacement de 1/3 seconde d'arc (


    3 réponses 3

    L'ordre de préférence lorsque les fichiers avec le même nom et des extensions différentes est

    qui est stocké dans la macro [email protected] . Donc, si vous avez à la fois image.png et image.pdf , pdflatex chargera le premier.

    Si vous mélangez la casse dans les extensions, alors

    garantira que les fichiers PNG sont toujours préférés aux fichiers PDF. Pour la version finale, il suffira d'intervertir les deux lignes.

    Un moyen plus pratique, suggéré par Heiko Oberdiek, est d'utiliser le package grfext :

    cela aura le même effet sans qu'il soit nécessaire de vérifier dans pdftex.def la liste des extensions.

    Si vous voulez aussi une conversion automatique, vous pouvez dire

    Lorsque image.pdf existe mais pas image.png , le fichier image-pdf-converted-to.png sera créé et chargé à sa place. Ajoutez les options que vous préférez entre convert et #1 (par exemple -density 100 ou quelque chose comme ça).

    Vous devez appeler pdflatex avec l'option --shell-escape pour que cette conversion automatique fonctionne. Bien sûr, vous commentez la commande epstopdfDeclareGraphicsRule pour la version finale, lorsque seuls les fichiers PDF doivent être chargés (et changez l'ordre de priorité dans les lignes ci-dessous).


    Une texture d'image avec des données alpha (transparence) peut être utilisée pour fabriquer des matériaux transparents. Notez que pour que les textures alpha fonctionnent, le format de fichier image nécessite un canal alpha ou un masque en niveaux de gris.

    METTRE À JOUR

    Bien que ma réponse d'origine soit toujours applicable et fonctionne. Il y a eu de nombreuses mises à jour et améliorations depuis lors. L'un d'eux étant l'inclusion d'un shader PBR, Principled BSDF en particulier. Qui, à partir de la v2.8, dispose désormais également d'une entrée Alpha. Simplifier la transparence de plusieurs manières.

    Les exemples suivants utilisent un motif de damier 2px par 2px avec un noir complet et une transparence alpha complète.

    Configuration du nœud à l'aide de 'Alpha Channel' avec le shader Principled :

    L'échelle d'opacité principale est de -1 à +1
    Les valeurs positives diminuent l'opacité
    Les valeurs négatives augmentent l'opacité de la zone masquée (transparente).

    Dans cet exemple, le Transparent Shader est réglé sur blanc #FFFFFF qui produit une transparence totale. Celui-ci est ensuite connecté à l'entrée supérieure de 2 Mix Shaders.

    L'alpha de la texture de l'image est connecté à l'entrée factorielle du premier Mix Shader. Cela prend les données alpha de l'image et les applique essentiellement comme un masque.

    Les données de couleur de l'image ne sont pas utilisées dans ce cas. Cependant, le cas échéant, peut être connecté à l'entrée de couleur d'un shader. Tels que les cheveux et les cils à base de maille par exemple.

    Le premier Mix Shader se connecte au bas du second. Cela permet de contrôler l'opacité globale.

    Une image en noir et blanc et/ou en niveaux de gris peut être remplacée.
    Le noir étant totalement transparent et le blanc étant totalement opaque. Utilisez la sortie couleur au lieu de l'alpha.

    Configuration/exemple de nœud en niveaux de gris :>Noter:

    • OpenEXR
      Format Open Source publié par ILM.
      Conçu avec le flux de travail CGI à l'esprit.
      Votre éditeur d'images peut manquer de support prêt à l'emploi.
    • JPEG 2000 - JPEG non original
      Format avec perte
      Le support peut potentiellement être limité.
    • GIF
      Limité à 256 couleurs
      Peut être animé
    • PNG
      La couleur indexée a une gestion alpha défectueuse. Assurez-vous d'utiliser le mode RVB/A.

    Pour ceux qui utilisent des images vectorielles. À ma connaissance, SVG est le candidat de choix.

    Note 2:
    Le shader utilisé pour la couleur peut être modifié selon vos souhaits et/ou vos besoins. Cela fonctionnera également avec les shaders volumétriques. Cependant, comprenez que la volumétrie fonctionne un peu différemment des shaders de surface. Tout autre détail à ce sujet serait un peu trop éloigné du sujet.


    Un merci spécial à M. Zak et troy_S pour leurs idées dans les commentaires.


    Dans ce cours, le deuxième de la spécialisation Systèmes d'information géographique (SIG), vous approfondirez les types de données courants (tels que les données raster et vectorielles), les structures, la qualité et le stockage au cours de quatre modules d'une semaine : Semaine 1 : Découvrez les modèles et formats de données, y compris une compréhension complète des données vectorielles et des concepts raster. Vous découvrirez également les implications de l'échelle des données et comment charger des couches à partir de services Web. Semaine 2 : créez un modèle de données vectorielles en utilisant des tables d'attributs vectoriels, en écrivant des chaînes de requête, en définissant des requêtes et en ajoutant et calculant des champs. Vous apprendrez également à créer de nouvelles données tout au long du processus de numérisation et vous utiliserez les outils d'édition intégrés dans ArcGIS. Semaine 3 : Découvrez les mécanismes de stockage de données courants dans les SIG, y compris les géodatabases et les fichiers de formes. Apprenez à choisir entre eux pour vos projets et comment les optimiser en termes de vitesse et de taille. Vous travaillerez également pour la première fois avec des rasters, en utilisant des modèles d'élévation numériques et en créant des produits d'analyse de pente et de distance. Semaine 4 : Explorer les ensembles de données et évaluer leur qualité et leur incertitude. Vous apprendrez également à transférer vos cartes et données sur Internet et à créer rapidement des cartes Web avec ArcGIS Online. Suivez Formats, conception et qualité des données SIG en tant que cours autonome ou dans le cadre de la spécialisation Systèmes d'information géographique (SIG). Vous devez avoir une expérience équivalente à celle du premier cours de cette spécialisation, Principes fondamentaux des SIG, avant de suivre ce cours. En complétant le deuxième cours de la spécialisation, vous acquerrez les compétences nécessaires pour réussir le programme complet.

    Олучаемые навыки

    Analyse spatiale, analytique, flux de travail, gestion des données

    Ецензии

    Nick, vous et votre équipe avez fait du bon travail pour rendre le cours agréable, le seul problème auquel j'ai été confronté était d'avoir des difficultés à télécharger les données du devoir du didacticiel 2. C'était quand même une très bonne expérience.

    Bon cours, bien structuré pour fournir les compétences inestimables, allant de la gestion des données à la sortie finale après traitement. Bonne exposition à la boîte à outils, en attendant plus dans le prochain cours.

    Ce module couvre le choix des formats de stockage de données à des fins particulières ainsi que des outils pour travailler avec des rasters. Dans la première leçon, nous aborderons la conception des géodatabases et passerons en revue les considérations relatives aux géodatabases fichier, aux géodatabases personnelles, aux fichiers de formes et aux bases de données SQLite. La deuxième leçon traite de la création et de l'utilisation de données raster. Nous parlerons de l'analyse spatiale, du géoréférencement des rasters, du calculateur de raster et de l'utilisation des statistiques zonales.

    Реподаватели

    Nick Santos

    Екст идео

    [MUSIQUE] Bonjour à tous et bon retour. Dans cette leçon, nous allions continuer à apprendre sur les rasters et à s'initier au géoréférencement, ce qui est à prendre. Les rasters qui n'ont pas d'informations spatiales car ils ne connaissent pas la référence spatiale et disent qu'ils peuvent les sécher mais ne peuvent pas les projeter. Et comment ajouter ces informations spatiales dans le raster. Et dans le processus, nous devons le référencer à des points connus sur la carte, puis lui faire déformer le raster actuel pour rencontrer ces points qui étaient sains. Le géoréférencement est donc la façon dont nous prenons des images aériennes qui n'ont pas nécessairement des informations GPS intégrées. Et une fois qu'il a été assemblé en une image homogène, nous pouvons ensuite le visualiser et l'analyser dans un contexte SIG. Alors jetons un coup d'œil. Voici donc des images aériennes prises par un drone à mon bureau, et c'est pour une prairie dans les montagnes de la Sierra Nevada. Et il a été assemblé par un programme appelé PhotoScan, et une fois sorti de ce programme. PhotoScan, si nous fournissons des informations de géoréférencement sur l'entrée, peut fournir une sortie géoréférencée. Mais dans ce cas, je ne l'avais pas fait et nous devrons l'ajouter en nous-mêmes. Alors d'abord, débarrassons-nous de la limite noire, et j'irai dans l'onglet Symbologie et lui afficherai la valeur d'arrière-plan de 0, 0, 0, qui est noire comme rien. Donc, je pourrais avoir une couleur, mais à la place, ce n'est pas une couleur. Je clique donc sur OK, et cela supprime cet arrière-plan et le fait ressembler à une valeur nulle appropriée. Donc, si je zoome, c'est plutôt cool. Il s'agit d'images assez haute résolution. Sa résolution est beaucoup plus élevée que celle que vous verriez normalement dans quelque chose comme Google Earth. Et nous descendons à un niveau de détail assez élevé. Mais cela ne nous aide pas si nous ne savons pas où il se trouve. Ajoutons donc une carte de base et voyons où ArcGIS dessine des informations non géoréférencées. Mettons-le donc à l'imagerie. Dans le passé, nous aurions utilisé toute autre information de géoréférencement RED connue pour géoréférencer un raster. Donc, vraiment, ce que nous devons faire, c'est que nous avons besoin d'une information connue pour dire que certains points de notre raster sont équivalents à certains autres points. Et ce faisant, ArcGIS stocke ces informations, puis utilise un algorithme pour les combiner et étirer le raster pour répondre à tous ces emplacements. Et dans le passé, nous aurions probablement utilisé une autre image numérisée, mais de nos jours, nous pouvons utiliser une carte de base. La carte de base d'imagerie me pose donc quelques problèmes et je soupçonne que la raison en est que je l'ai ajoutée après l'image qui n'a pas de référence spatiale. Ainsi, le bloc de données n'a pas de références spatiales, pas de système de coordonnées et il ne peut pas dessiner l'imagerie. Donc, définissons-le sur le même système de coordonnées que la carte de base, qui est le système de coordonnées Web Mercator. Je vais chercher ça. Et nous allons définir la référence spatiale du bloc de données sur celle-ci. Et maintenant, c'est heureux. Et où sommes-nous ? Nous sommes ici sur une échelle de 1 à 97 000. Donc je ne sais pas trop où nous en sommes. Mais si on fait un zoom arrière, on dirait que nous sommes au milieu de l'océan. Et surprise, surprise. Où au large des côtes de l'Afrique ici. Et la raison en est que c'est vraiment proche du point 00 où la latitude et la longitude sont 0. Donc, il le dessine là parce qu'il ne sait pas où conduire. Et en géoréférencement, nous devons donner un point de départ en allant à l'endroit que nous savons qu'il se trouve, puis en l'insérant dans cette fenêtre. Alors faisons-le maintenant, et d'abord ajoutons la barre d'outils de géoréférencement. Encore une fois, cela se fait avec une barre d'outils. J'ajouterai cela ici, et fermons le catalogue. Et maintenant, allons chercher l'emplacement où se trouve cette prairie. Donc c'est ici, et c'est dans cette zone et copions encore plus étroitement. Et une fois que nous pensons que nous sommes un peu proches, et je regarde l'image sur un autre écran qui est une référence en ce moment aussi, donc vous voulez faire ça. Une fois que nous pensons que nous sommes relativement proches de l'endroit où il serait. Je vais utiliser la barre d'outils de géoréférencement et je vais sélectionner Ajuster à l'affichage. Et on dirait que c'est peut-être un peu bas, ce bord devrait être dans cette poche ici. Et vous allez utiliser votre expertise de la zone que vous connaissez dans ces images pour correspondre au terrain. Je vais donc remonter un peu et je vais refaire Fit to Display. parce que je veux être assez proche quand je fais ce premier Fit to Display. Mais lorsque nous faisons cela Fit to Display, il déplace l'image non géoréférencée vers votre vue actuelle, d'accord, nous allons lui donner un géoréférencement temporaire et la déplacer vers votre vue actuelle. Et c'est le moment idéal pour définir des parents intrans, afin que nous puissions voir la carte de base à travers elle. Alors cliquez sur Appliquer là-bas et ce que je sais, c'est que j'ai besoin de ces courbes ici pour les aligner. Donc je ne suis pas encore tout à fait là, mais je suis assez proche. Je vais l'éteindre puis le rallumer, et nous verrons comment ils s'alignent. Ce bord droit semble bon, il semble que j'ai besoin de zoomer très légèrement. Je vais encore une fois adapter à l'affichage. Et il semble que ce n'était pas aussi bon. Mais déplaçons-le et continuons à ajuster cela. Et maintenant je suis assez proche. Je me sens plutôt bien à ce sujet. C'est maintenant que nous commençons le gros du travail de géoréférencement exploitable. La première chose que je dois faire est de désactiver le réglage automatique. Je ne veux pas qu'il ajuste l'image devant moi jusqu'à ce que j'obtienne quelques points de contrôle. Parce que si je le fais, cela pourrait renverser l'image sur moi ou quelque chose du genre. Et puis j'ai besoin d'ajouter des points de contrôle. Et les points de contrôle sont là où je dis, une tache sur l'image est égale à une tache sur le sol. Alors maintenant, zoomons, nous ne nous ajustons plus automatiquement. Et nous ne sommes plus en mesure d'afficher. Et ce que je veux faire, c'est trouver les caractéristiques de mon image qui s'alignent avec les caractéristiques du terrain. Je peux donc voir la chaîne de diffusion ici. Ce n'est pas la meilleure façon de les aligner, mais cela fonctionnera pour le moment. Et je vais d'abord cliquer sur la fonctionnalité de la nouvelle image qui correspond à la fonctionnalité de l'ancienne image. Et puis je clique sur la fonctionnalité dans l'ancienne image. Et donc c'est de cet endroit à cet endroit. Je dis que cet endroit doit être déplacé d'ici à ici. Et maintenant, faisons un zoom arrière. Maintenant, j'ai un point de contrôle. Et trouvons-en un quelque part à l'autre extrémité de ce raster. Et voici où nous nous sommes trompés sur l'échelle. Vous pouvez donc voir qu'il s'agit d'un processus difficile pour les caractéristiques naturelles, pour comprendre ce qui se passe, en particulier dans un paysage en évolution. Mais ce coude de la rivière ici, correspond à ce faible coude que nous voyons par ici. Alors j'ai besoin de bouger, trouvons le coin le plus pointu que nous pouvons ici. Je vais prendre le sommet de cette chose, et je vais zoomer ici et nous l'attacherons au sommet de ce virage ici. Et c'est maintenant que cela devient beaucoup plus facile parce que je vais activer le réglage automatique. Et ça va redimensionner mon image pour moi, avec ces deux premiers points, ça va enfin arriver là où ils devraient être. Et il y avait encore des choses qui sont au mauvais endroit. Mais je n'ai plus besoin de trouver des caractéristiques dans tout le paysage et de dire d'accord, ces deux choses sont alignées. Ils seront relativement proches dans l'espace de l'endroit où ils devraient être. Maintenant, voici le ticket qui est que dans la plupart des cas, vous voulez trouver des emplacements qui se trouvent sur les bords. Parce que vous allez obtenir de meilleures données, une meilleure précision, si vous pouvez disperser vos points de contrôle tout autour de l'image et surtout autour de ces bords. car avec les points de contrôle uniquement en bas lorsque nous avons finalement déformé cette image, ces zones du haut n'ont aucune information. Je dois donc m'assurer d'avoir des emplacements tout autour de cette image, autant que possible. Pour qu'il puisse avoir des emplacements définis que l'image doit être déformée pour correspondre n'importe où dans l'image. Et il semble que ce soit assez proche, mais ce petit coude de la rivière ici doit être légèrement déplacé vers le bas. Je clique donc dessus, puis je clique sur le nouvel emplacement et il l'accroche là. Et l'image, maintenant avec le réglage automatique activé, s'aligne un peu plus précisément. Et allons voir si nous pouvons trouver un arbre sur ce bord de l'image. Et je pense que ceux-ci sont légèrement désalignés. Je pense donc que cet endroit doit déménager ici, mais cet endroit doit déménager ici. Ainsi, à chaque ajustement, nous obtenons un alignement légèrement meilleur sur notre image. Je pense aussi que cet arbre là-bas doit monter ici légèrement et lentement mais sûrement, nous alignons notre image sur le paysage. Faire de notre mieux pour disperser ces points autant que possible. Voyons si nous pouvons obtenir quelque chose sur ce bord de l'image. Il semble déjà que ces canaux de diffusion s'alignent assez étroitement sur ce qu'ils devraient. Et même chose avec ce canal ou canal ici. C'est à peu près aussi près que je peux espérer l'obtenir, dans cet arbre au-dessus de la voie ici. Ce avec quoi nous allons avoir beaucoup plus de mal, c'est cette zone ici, où nous voyons ces canaux résiduels ou ces anciens canaux de flux. Et c'est difficile à dire, si nous nous alignons sur eux. On dirait qu'on peut peut-être avoir un point de contrôle ici. Et je dois déplacer ce bord ici d'ici à ici. Et maintenant, pour le bien de cette démo, c'est probablement tout ce que je vais faire. Mais nous devons disperser au maximum nos points de contrôle autour des images. Afin que nous puissions obtenir un alignement précis et un moyen précis de dire à ArcGIS où appartient chaque point de cette image. Nous pouvons également obtenir une table de liens, où nous pouvons voir toutes les informations ici, ainsi que nos résidus et notre erreur quadratique moyenne totale. Nous voulons que cette erreur quadratique moyenne soit aussi faible que possible, car c'est une mesure de la façon dont nous avons mal ou bien aligné l'image ici. Fondamentalement, combien d'ajustements d'erreur il faut faire pour chacun de ces points de contrôle et combien ils s'éloignent les uns des autres d'une certaine manière, c'est beaucoup plus compliqué que cela. Plus de points de contrôle améliorent généralement votre surface quadratique moyenne lorsque vous affinez votre image. Mais supprimer un mauvais point de contrôle avec des résidus élevés est probablement une bonne idée. Parce que cela pourrait indiquer que vous n'avez pas réellement trouvé la fonctionnalité que vous pensiez trouver. Lorsque vous pensez que tout est assez bon, ce que nous devons faire est d'exporter l'image avec la chaîne finale. Je dis donc que cette image est assez bonne pour le moment et que je dois la rectifier. Je peux donc enregistrer la déformation actuelle dans cet ensemble de données, mais à la place, je vais la rectifier. Et je vais utiliser le type de rééchantillonnage voisin le plus proche. Et j'ai défini l'emplacement de sortie sur ma base de données par défaut. Et je lui donnerai son nom actuel mais je dirais qu'il est maintenant référencé. Et n'avez pas de type de compression, et enregistrez. Et ce que ça va faire, c'est que ça va déformer l'ensemble de l'image. Il va réécrire tous les pixels afin qu'ils correspondent au mieux aux informations de référencement que je lui ai données pour ces points individuels. Et du coup, je récupère une image géoréférencée. Cela prend un certain temps, comme vous pouvez le voir, c'est 0% en bas. Maintenant, nous pouvons ajouter ces données. Allez donc chercher ma géodatabase par défaut ici. On y va. Et avec celui-ci, et quand je l'ajoute, il est déjà référencé pour moi. Et en fait, je peux supprimer mon raster de géoréférencement maintenant. Et celui-ci reste référencé. C'était donc peut-être un exemple plus difficile parmi les nombreux que nous pourrions utiliser sur la façon de référencer les travaux dans ArcGIS. En utilisant le géoréférencement, nous pouvons prendre des images raster ou d'autres rasters qui n'ont pas d'informations de référence spéciales et leur donner des emplacements sur la Terre. Et puis déformez-les pour qu'ils correspondent aux emplacements que nous disons que chaque point individuel correspond. Le géoréférencement est de moins en moins important dans de nombreuses disciplines aujourd'hui, mais il l'est plus avec l'essor de l'imagerie par drone. C'est donc une bonne compétence à connaître au moins, puis à s'entraîner au moment où vous devez l'utiliser. J'espère donc que cela vous aidera, et je vous verrai la prochaine fois.


    5 réponses 5

    L'alimentation fantôme a très peu de besoins en courant, donc un convertisseur de tension élévateur peut facilement fournir +48V à partir de l'alimentation USB.

    Une des raisons de ne pas le faire (un choix que font certaines interfaces) peut être que concevoir un convertisseur élévateur d'une manière où il n'interfère pas avec les circuits audio haute sensibilité dans le même boîtier n'est pas trivial. Si vous avez besoin d'une alimentation fantôme pour une entrée et qu'une autre entrée est une entrée instrument asymétrique à haute impédance, cette dernière ne pas ramasser n'importe quel gémissement de convertisseur dans la gamme des convertisseurs A/N nécessite une conception minutieuse du blindage interne et des fréquences de fonctionnement.

    Certains fonctionnent, d'autres non. La création de 48V à partir de 5V se fait par un convertisseur. Technologie bien connue mais qui peut être délicate pour ne pas induire de bruit dans les signaux audio sensibles.

    Retour du calcul de l'enveloppe :

    P48 devrait promettre 10mA au micro. Si nous calculons sur le 10ma x 48V, cela donne 0,48W. Deux micros et une efficacité de convertisseur de tension de, disons, 80%, les micros nécessiteront un budget de puissance de 1,2W. De nombreux micros consomment moins, disons 4 mA, nous pourrions donc réduire un peu le budget d'alimentation et la plupart des utilisateurs ne le remarqueront pas.

    Le courant maximum de l'USB2 est de 0,5 A, multiplié par 5 V donne 2,5 W. En réalité un peu moins, car il y a quelques pertes de câble.

    Cela laisserait un budget de puissance de, disons, 1,2 W pour l'AD et le DA et l'ampli casque, disons une sortie de 50 mW, et le reste des circuits. Peut être fait mais peut nécessiter soit de très bons circuits, soit des "raccourcis".

    C'est peut-être une mesure de l'efficacité énergétique interne de l'unité. Si l'interface a besoin de la plus grande partie de l'alimentation pour elle-même, elle n'en a pas non plus assez pour le fantôme. Je n'ai jamais eu de problème pour alimenter 2 condensateurs haut de gamme à partir d'une seule interface USB.

    Comme mentionné dans les commentaires, les transformateurs de puissance n'ont aucun problème à adapter la tension à la hausse comme à la baisse, tant que la puissance / l'ampérage global est préservé.
    Vous pouvez même avoir 240v dans votre voiture, google 'onduleur'.

    D'autres ont décrit la base théorique - que l'on peut convertir à une tension plus élevée avec une baisse correspondante de l'ampérage. Pour entrer dans les détails de ce matériel, je possède un wattmètre SSL 2+ et un wattmètre USB-C, je suis donc en mesure de produire des mesures réelles de la consommation électrique avec et sans alimentation fantôme activée. :)

    Ce sont des instantanés instantanés - si nous voulions des chiffres plus solides, nous voudrions réellement enregistrer les changements d'utilisation au fil du temps, mais en regardant les chiffres, ils semblent assez stables. Notez que bien que j'ai arrondi les nombres d'ampérage et de tension à deux décimales, les nombres de puissance sont basés sur les mesures instantanées complètes.

      Exécution sans alimentation fantôme activée sur l'une ou l'autre des entrées :

    Passant de l'absence totale d'alimentation fantôme à l'alimentation fantôme sur une entrée, nous avons une augmentation de la consommation d'énergie d'environ 0,26 W en ajoutant la deuxième entrée, qui augmente de 0,17 W supplémentaire et que nous enregistrions activement ou que la surveillance apparaisse. n'avoir aucun impact sur la consommation électrique.

    L'extension de charge de batterie USB 2.0 permet [email protected] sur un port USB-A standard si votre ordinateur portable prend en charge cette extension - ou vous passez à un ordinateur portable avec prise en charge USB 3.0 qui prend en charge le profil 4,5 W "high-power SuperSpeed" - tout ira bien. D'un autre côté, si votre ordinateur portable dépasse le profil "périphérique haute puissance" [email protected], vous pourriez avoir des problèmes.

    Ce test a été réalisé avec deux micros branchés : un Aston Origin sur la première entrée, et un Movo LV8-C sur la seconde. La source d'alimentation (pertinente aux chiffres de chute de tension) était un Dell XPS 13 9370 branché sur son alimentation en amont préférée de 20 V.


    Le modèle¶

    Comment ça fonctionne¶

    Pour évaluer l'exposition des écosystèmes et des habitats ou des espèces aux activités humaines, et les conséquences de cette exposition, HRA synthétise les informations sur les interactions entre plusieurs activités humaines (ou « facteurs de stress ») et plusieurs habitats ou espèces en utilisant à la fois des données spatiales et non spatiales. à partir de la littérature évaluée par les pairs, de la littérature grise et de l'opinion d'experts.

    Le modèle est spatialement explicite, calculant les scores d'exposition, de conséquence et de risque sur une surface raster continue à travers la zone d'étude, à une résolution spatiale choisie par l'utilisateur. Toutes les entrées de données géospatiales sont tramées à cette résolution et les opérations décrites ci-dessous se produisent à l'échelle du pixel.

    Les utilisateurs fournissent des données géospatiales, y compris la répartition des habitats ou des espèces, l'étendue spatiale des activités humaines ou des facteurs de stress, et des données tabulaires sur la nature de l'interaction entre les habitats ou les espèces et ces facteurs de stress. Les informations sur ces interactions sont incluses sous la forme de scores de critères d'exposition et de conséquences multiples (généralement 1-3, avec 0 = aucun score). Les critères spécifiques peuvent être définis par l'utilisateur, ou suggérés par le modèle. Les scores sont spécifiques à chaque interaction habitat (ou espèce)-agent de stress. Par exemple, des notes de 1 à 3 seraient attribuées à chacun de ces critères en italique, pour chaque paire habitat-agent de stress :

    Exposition les critères pourraient inclure, l'étendue de chevauchement géographique entre un couple habitat-stress, le durée du temps que l'agent de stress et l'habitat se chevauchent, intensité du facteur de stress et le degré auquel stratégies de gestion atténuer l'impact.

    Conséquence les critères peuvent inclure la degré de perte d'habitat à la suite d'une exposition à un facteur de stress, changement dans la structure de l'habitat, et le capacité des habitats à se reconstituer de ces effets (c'est-à-dire par le biais de traits d'histoire de vie tels que les taux de recrutement et de régénération).

    Pour chaque critère, l'utilisateur note l'interaction de faible à élevée. Le modèle est flexible et peut s'adapter à des situations pauvres et riches en données. Les données peuvent provenir d'une combinaison de sources, de données évaluées par des pairs à l'échelle mondiale et de données à petite échelle disponibles localement. Les entrées et les résultats du modèle peuvent être mis à jour à mesure que de meilleures informations deviennent disponibles.

    Risques cumulatifs pour les habitats ou les espèces dus à de multiples facteurs de stress¶

    Le risque des activités humaines pour les habitats ou les espèces est modélisé en cinq étapes.

    Calculer les scores d'exposition et de conséquences pour chaque paire habitat-agent de stress.

    Combinez les valeurs d'exposition et de conséquence dans un score de risque, pour chaque paire habitat-stress.

    Accumuler le risque de tous les facteurs de stress pour chaque habitat/espèce, à chaque emplacement de pixel.

    Catégorisez le risque pour chaque habitat ou espèce comme étant faible, moyen ou élevé.

    Résumez les résultats à l'échelle des pixels dans de plus grandes sous-régions d'intérêt.

    Étape 1. La première étape consiste à déterminer le degré d'exposition de l'habitat ou de l'espèce au stress, et la conséquence de cette exposition. Exposure (E) and consequence (C) are both determined by assigning a rating (typically 1-3, with 0 = no score) to a set of criteria, such as those described above, which are used frequently in the scientific literature. However, any criteria may be added or removed. Guidelines for scoring the default criterion are summarized below ( Default Exposure Criteria and Default Consequence Criteria ). Note that “spatial overlap” is a special exposure criteria that is always included, and does not need to be defined or scored by the user like other criteria. For each grid cell in the study area, if a stressor and a habitat or species are both present, then spatial overlap = 1 and the model calculates E and C using the information about the other criteria and the equations below. If a stressor and a habitat or species do not overlap in a particular grid cell, Exposure, Consequence, and Risk are 0 in that cell. The scores for all the other criteria are inputs to the model provided by the user. For each score assigned, you may also indicate the quality of the data used to determine the score, and the weighted importance of the criteria relative to other criteria. This allows you to assign greater weight to criteria where scoring confidence was higher, or to criteria which contribute more to risk in the system. Thus, the overall exposure (E) and consequence (C) scores are calculated as weighted averages of the exposure values (e_i) and consequence values (c_i) for each criterion je, from habitat j and stressor k

    where (E_) is the exposure score specific to habitat j, from stressor k in location l (C_) is the consequence score, (e_) is the exposure rating criterion je, specific to habitat j and stressor k and location l (c_) is the consequence rating. (d_) represents the data quality rating, (w_) represents the importance weighing for criterion. N is the number of criteria evaluated for each habitat.

    Étape 2. The second step combines the exposure and response values to produce a risk value for each stressor-habitat combination in each grid cell. There are two options for risk calculation.

    For Euclidean Risk calculation, risk to habitat j caused by stressor k in each location (i.e. cell) l is calculated as the Euclidean distance from the origin in the exposure-consequence space, where average exposure ((9)) is on one axis and the average consequence score ((10)) is on the other.

    The model maps this habitat-stressor specific risk score where the habitat and stressor overlap in space

    For Multiplicative Risk calculation, risk to habitat j caused by stressor k in cell l is calculated as the product of the exposure ((9)) and consequence scores ((10)).

    The user has the option of choosing which risk function to use. Different studies have combined exposure and consequence in different ways: Cumulative impact mapping studies tend to use a multiplicative approach to estimate risk (Halpern et al 2008, Selkoe et al 2009, Ban et al 2010), whereas ecosystem risk assessment studies tend to estimate risk as the Euclidean distance for a specific habitat (or species)-activity combination in risk plots (Patrick et al 2010, Hobday et al 2011, Samhouri and Levin 2012, Arkema et al. 2014).

    Initial sensitivity testing suggests that, overall, the two approaches agree on the highest and lowest risk habitats or regions, although intermediate risk results may differ (Stock et al. 2015). Empirical testing of an extensive HRA analysis in Belize using a Euclidean approach found good agreement between calculated risk and measures of habitat fragmentation and health (Arkema et al. 2014 supplement). In general, the Euclidean approach may provide more conservative, higher overall estimates than the multiplicative approach. If E and C values are widely different, then the Euclidean approach will produce relatively higher risk results. In contrast, the multiplicative approach will tend to produce relatively lower, less conservative values for risk and associate similarity in E and C with higher risk. If your system contains habitats for which there is a very high consequence of risk but low exposure (e.g., coral and shrimp trawling zones that currently avoid coral reefs) and you want to adopt the precautionary principle, then choosing the Euclidean approach is advised.

    Step 3. In this step, the model quantifies the cumulative risk to each habitat or species from all stressors, at each grid cell. Cumulative risk for habitat or species j in cell l is the sum of all risk scores for each habitat or species,

    Étape 4. Each grid cell for each habitat or species is classified as LOW< MED, or HIGH risk based on risk posed by the cumulative effects of multiple stressors. A classification of HIGH is assigned to grid cells meeting one of two criteria:

    1. Cumulative risk in the grid cell is >66% of the maximum risk score for any individual habitat (or species)-stressor combination. For example, if exposure and consequence are ranked on a scale of 1-3, then the maximum risk score for an individual habitat (or species)-stressor combination is 2.83 (using the Euclidean approach) all cells with a risk score greater than 1.87 (66% of 2.83) would be classified as HIGH risk. This criterion addresses the issue that in instances where a stressor is particularly destructive (e.g. clear cutting that removes all trees or dredging that removes all coral), additional stressors (e.g. hiking trails or recreation fishing) will not further increase the risk of habitat degradation.

    2. Cumulative risk in the grid cell is >66% of the total possible cumulative risk. Total possible cumulative risk is based on both the maximum risk score for an individual habitat (or species)-stressor combination and the maximum number of stressors that can occupy a particular grid cell in the study area (see next paragraph). Maximum number of overlapping stressors = 3 if, in the entire study region, no more than 3 stressors (e.g., agriculture run-off, marine aquaculture and marine transportation) are likely to occur in a single grid cell. Total possible cumulative risk in this case would be 8.49 (based on the Euclidean approach the maximum risk score for a single habitat (or species)-stressor combination X the maximum number of overlapping stressors = 2.83 x 3 = 8.49). This criterion addresses the issue that even when a single stressor is not particularly detrimental the cumulative effect of multiple stressors causes is high.

    Cells are classified as MED if they have individual stressor or cumulative risk scores between 33%-66% of the total possible cumulative risk score. Cells are classified as LOW risk if they have individual or cumulative risk scores of 0-33% of the total possible risk score for a single stressor or multiple stressors, respectively.

    The maximum number of overlapping stressors is determined by the model. It is the total number of stressors in the study area however, it is unlikely that all stressors will ever realistically overlap in a single grid cell. The model examines overlap in stressors to get the highest number of overlapping stressors.

    Étape 5. In the final step, risk is summarized in any number of subregions within the sudy area. In a spatial planning process, subregions are often units of governance (i.e., coastal planning regions, states or provinces) within the boundaries of the planning area. At the subregional scale, score for spatial overlap (a default exposure criteria) is based on the fraction of habitat area in a subregion that overlaps with a human activity (see below for more detail). The subregional score for all other E and C criteria are the average E and C score across all grid cells in the subregion. Risk is estimated either using the Euclidean distance or multiplicative approach (see above).

    Cumulative Risk to the Ecosystem from Multiple Stressors¶

    To provide an integrative index of risk across all habitats or species in a grid cell, the model also calculates ecosystem risk. Ecosystem risk for each grid cell l is the sum of habitat or species risk scores in that cell.

    Ecosystem risk will increase with an increasing number of co-occurring habitats or species.

    Exposure and Consequence Criteria in More Detail¶

    The model allows for any number of criteria to be used when evaluating the risk to habitat areas. As a default, the model provides a set of typical considerations for evaluating risk of stressors to habitats. With the exception of spatial overlap at a grid cell scale, these criteria are rated on a scale of 1-3, with 0 = no score. However, the user is not constrained to the 1-3 scale. As long as there is consistency across the rating scores within a single model run, other scales (e.g. 1-5, 1-10) may be used. In all cases higher numbers represent greater exposure or consequence and result in higher risk scores. Using a score of 0 will always indicate that the given criteria should be excluded from Exposure & Consequence equations.

    For technical guidance on how to prepare this input data, see Criteria Scores CSV . Pour

    Default Exposure Criteria¶

    Spatial overlap . To assess spatial overlap in the study area, the model uses maps of the distribution of habitats or species and stressors.

    Habitat maps can represent biotic (e.g. eelgrass or kelp) or abiotic (e.g. hard or soft bottom) habitat types, or species. The user defines the detail of habitat classification. For example, habitats can be defined as biotic or abiotic, by taxa (e.g., coral, seagrass, mangrove), by species (e.g., red, black mangroves) or in whatever scheme the user desires. In a species risk assessment, we recommend specifying a single species, but the user could also indicate a taxa. In order for additional detail or specificity to be useful and change the outcome of the model, these habitat classifications should correspond with differences between how habitats or species respond to the stressors.

    Stressor maps represent the footprint, or spatial extent, of the stressor activity. In addition, a “zone of influence” or “buffer” can be assigned to each stressor, representing the distance over which the effects of the stressor spread beyond its actual footprint in the input map. For some stressors, such as foot trails through a forest, this distance will be small. For other stressors, such as finfish aquaculture pens where nutrients spread 300-500m or forest clearcutting where edge effects can extend up to 1km, this distance may be large. The user can specify whether the impacts of the stressor decay linearly or exponentially from the footprint of the stressor to the outer extent of the zone of influence. The model uses the distance of the zone of influence of a stressor to create an intermediate output that is a map of the stressor footprint buffered by the zone of influence (rounding down to the nearest pixel unit e.g., a buffer distance of 600m will round down to 500m if the resolution of analysis is 250m).

    For each grid cell, if the habitat or species overlaps with a stressor, then spatial overlap = 1 and the model calculates exposure, consequence and risk using scores for the other criteria (below). If a habitat or species does not overlap with a stressor in a particular grid cell, then the model sets exposure, consequence and risk = 0 in that particular grid cell.

    At the subregional scale, the model calculates spatial overlap scores as follows. For each subregion, the fraction of area of each habitat that overlaps with each stressor is the percentage_overlap. Then, the spatial overlap score follows this equation:

    maximum_criteria_score * percentage_overlap + minimum_criteria_score * (1 - percentage_overlap)

    For example, if 50% of a habitat’s area is overlapped by a stressor, and our criteria scale is 1-3, then: 3 * 0.5 + 1 * (1 - 0.5) = 2. Lastly, the model averages the spatial overlap score with the average exposure score for the subregion. If there is no spatial overlap between the habitat and stressor at the subregional scale, then exposure = 0, consequence = 0 and risk = 0. If there are no exposure scores for that habitat-stressor combination, but spatial overlap does exist, the score will be entirely the spatial overlap.

    Overlap time rating. Temporal overlap is the duration of time that the habitat or species and the stressor experience spatial overlap. Some stressors, such as permanent structures, are present year-round. Other stresors are seasonal, such as certain fishing practices or recreational activities. Similarly, some habitats (e.g. mangroves) or species are present year round, while others are more ephemeral (e.g. some seagrasses or perennial understory vegetation).

    If criteria are scored on a 1-3 scale, the following is a suggestion for scoring temporal overlap:

    Habitat and stressor co-occur for 0-4 months of the year

    Habitat and stressor co-occur for 4-8 months of the year

    Habitat and stressor co-occur for 8-12 months of the year

    Choose “0” to exclude this criterion from your assessment.

    Intensity rating. Exposure depends not only on whether the habitat and stressor overlap in space and time, but also on the intensity of the stressor. Some examples: The intensity of nutrient-loading stress associated with netpen salmon aquaculture is related to the number of salmon in the farm and how much waste is released into the surrounding environment. The intensity of destructive shellfish harvesting is related to the number of harvesters and the harvest practices. You can use this intensity criteria to explore how changes in the intensity of one stressor might affect risk to habitats. For example, one could change the intensity score to represent changes in the stocking density of a salmon farm in a future scenario. One can also use this ranking to incorporate relative differences in the intensity of different stressors within the study region. For example, different types of marine transportation may have different levels of intensity. For example, cruise ships may be a more intense stressor than water taxis because they release more pollutants than the taxis do.

    If criteria are scored on a 1-3 scale, the following is a suggestion for scoring intensity:

    Choose “0” to exclude this criterion from your assessment.

    Management strategy effectiveness rating. Management can limit the negative impacts of human activities on habitats. For example, regulations that require a minimum height for overwater structures reduce the shading impacts of overwater structures on submerged aquatic vegetation. Thus, effective management strategies will reduce the exposure from stressors to habitats or species. The effectiveness of management of each stressor is scored relative to other stressors in the region. So if there is a stressor that is very well managed such that it imparts much less stress on the system than other stressors, classify management effectiveness as “very effective.” In general, however, the management of most stressors is likely to be “not effective.” After all, you are including them as stressors because they are having some impact on habitats. You can then use this criterion to explore changes in management between scenarios, such as the effect of changing development from high impact (which might receive a score of “not effective”) to low impact (which might receive a score of “very effective).” As with all criteria, higher numbers represent greater exposure and result in higher risk scores.

    If criteria are scored on a 1-3 scale, the following is a suggestion for scoring management effectiveness:

    Not effective, poorly managed

    Choose “0” to exclude this criterion from your assessment.

    Autre exposure criteria may be used in addition to, or instead of, the criteria listed above.

    Default Consequence Criteria¶

    The risk of a habitat or species being degraded by a stressor depends on the consequence of exposure. Consequence is determined by both the sensibilité of a habitat to a specific stressor and the résilience of a habitat to resist and recover from disturbance in general. As a default, the model includes three specific measures of sensitivity (change in area, change in structure, and frequency of similar natural disturbance) and four measures of resilience (natural mortality rate, recruitment rate, age at maturity, and connectivity). Chacun est décrit ci-dessous.

    Change in area rating. Change in area is measured as the percent change in extent of a habitat or species when exposed to a given stressor and is a measure of sensitivity of the habitat or species to the stressor. Habitats or species that lose a high percentage of their areal extent when exposed to a given stressor are highly sensitive, while those habitats that lose little area are less sensitive.

    If criteria are scored on a 1-3 scale, the following is a suggestion for scoring change in area:

    Choose “0” to exclude this criterion from your assessment.

    Change in structure rating. For biotic habitats, the change in structure is the percentage change in structural density of the habitat when exposed to a given stressor. For example, change in structure would be the change in tree density (or vertical or horizontal complexity) for forest systems or change in polyp density for corals. Habitats that lose a high percentage of their structure when exposed to a given stressor are highly sensitive, while habitats that lose little structure are less sensitive. For abiotic habitats, the change in structure is the amount of structural damage sustained by the habitat. Sensitive abiotic habitats will sustain complete or partial damage, while those that sustain little to no damage are more resistant. For example, gravel or muddy bottoms will sustain partial or complete damage from bottom trawling while hard bedrock bottoms will sustain little to no damage. For species, change in structure can be used to capture changes to population structure, for example in age or gender distribution

    If criteria are scored on a 1-3 scale, the following is a suggestion for scoring change in structure:

    Low loss in structure (for biotic habitats, 0-20% loss in density, for abiotic habitats, little to no structural damage)

    Medium loss in structure (for biotic habitats, 20-50% loss in density, for abiotic habitats, partial structural damage)

    High loss in structure (for biotic habitats, 50-100% loss in density, for abiotic habitats, total structural damage)

    Choose “0” to exclude this criterion from your assessment.

    Frequency of natural disturbance rating. If a habitat or species is naturally frequently perturbed in a way similar to the anthropogenic stressor, it may be more resistant to comparable anthropogenic stress. For example, habitats in areas that experience periodical delivery of nutrient subsidies (i.e. from upwelling or allocthonous inputs such as delivery of intertidal plant material to subtidal communities) are adapted to variable nutrient conditions and may be more resistant to nutrient loading from netpen salmon aquaculture. Similarly, forests with historical wind-throw events may be better adapted to selective logging. This criterion is scored separately for each habitat or species-stressor combination, such that being adapted to variable nutrient conditions increases resistance to nutrient loading from salmon aquaculture but not destructive fishing. However, an alternative naturally occurring stress like high storm frequency may increase resistance to destructive fishing, because both stressors impact habitats in similar ways. High rates of comparable natural disturbance imply greater resilience and are therefore scored lower.

    If criteria are scored on a 1-3 scale, the following is a suggestion for scoring natural disturbance frequencies:

    Frequency of similar natural disturbance

    Intermediate frequency (several times per year)

    Rare (annually or less often)

    Choose “0” to exclude this criterion from your assessment.

    The following consequence criteria are Resilience Attributes. These include life history traits such as regeneration rates and recruitment patterns that influence the ability of habitats or species to recover from disturbance. We treat recovery potential as a function of natural mortality, recruitment, age of maturity, and connectivity.

    Natural mortality rate rating (biotic habitats only). Habitats or species with high natural mortality rates are generally more productive and more capable of recovery and therefore scored as less impacted by a disturbance (i.e. higher mortality rates are given lower scores). As with all criteria, higher numbers represent greater exposure or consequence and result in higher risk scores.

    If criteria are scored on a 1-3 scale, the following is a suggestion for scoring natural mortality rates:

    High mortality (e.g.80% or higher)

    Moderate mortality (e.g. 20-50%)

    Choose “0” to exclude this criterion from your assessment.

    Recruitment rating (biotic habitats only). Frequent recruitment increases recovery potential by increasing the chance that incoming recruits can re-establish a population in a disturbed area. I.e. Higher recruitment confers greater resilience and is therefore scored lower. As with all criteria, higher numbers represent greater exposure or consequence and result in higher risk scores.

    If criteria are scored on a 1-3 scale, the following is a suggestion for scoring natural recruitment rate:

    Choose “0” to exclude this criterion from your assessment.

    Age at maturity/recovery time. Biotic habitats or species that reach maturity earlier are likely to be able to recover more quickly from disturbance than those that take longer to reach maturity. For habitats, we refer to maturity of the habitat as a whole (i.e., a mature kelp or temperate forest) rather than reproductive maturity of individuals. For abiotic habitats, shorter recovery times for habitats such as mudflats decrease the consequences of exposure to human activities. In contrast, habitats made of bedrock will only recover on geological time scales, greatly increasing the consequences of exposure.

    If criteria are scored on a 1-3 scale, the following is a suggestion for scoring maturity/recovery time:

    Age at maturity/recovery time

    Choose “0” to exclude this criterion from your assessment.

    Connectivity rating (biotic habitats only). Close spacing of habitat patches or population subgroups increases the recovery potential of a habitat or species by increasing the chance that incoming recruits can re-establish a population in a disturbed area. Connectivity is relative to the distance a recruit can travel. For example, patches that are 10km apart may be considered poorly connected for a species whose larvae or seeds can only travel hundreds of meters and well connected for a species whose larvae or seeds can travel hundreds of kilometers. As with all criteria, higher numbers represent greater exposure or consequence and result in higher risk scores.

    If criteria are scored on a 1-3 scale, the following is a suggestion for scoring connectivity:

    Highly connected relative to dispersal distances

    Low connectively relative to dispersal distances

    Choose “0” to exclude this criterion from your assessment.

    Using Spatially Explicit Criteria¶

    As an alternative to assigning a single rating to a criterion that is then applied to the whole study region, the model allows for spatially explicit criteria to be used as an input. Spatially explicit criteria ratings can be used for any of the exposure or consequence criteria. For example, the user could differentiate between areas of high and low recruitment for a particular habitat or species within the study area. As another example, the user may have information on spatial variation in a human activity, such as alternative tinning and logging plans, which could influence the intensity rating of this stressor. The spatially explicit criteria are vector or raster layers, where each feature or raster value may contain a separate rating for that particular area. (See the Preparing Spatially Explicit Criteria Layers section for technical details on how to prepare and use spatially explicit criteria.)

    Guidelines for Scoring Data Quality and Weights¶

    Risk assessment is an integrative process, which requires a substantial amount of data on many attributes of human and ecological systems. It is likely that some aspects of the risk assessment will be supported by high quality data and other aspects will be subject to limited data availability and high uncertainty. The user has the option of scoring data quality to put greater weight on the criteria for which confidence is higher in the calculation of risk (eq. 2 and 3). We hope that by including the option to rate data quality in the model, users will be aware of some sources of uncertainty in the risk assessment, and will therefore be cautious when using results derived from low quality data. In addition, the information generated from this rating process can be used to guide research and monitoring effects to improve data quality and availability. We suggest the users first run the model with the same data quality score (e.g., 2) for all the criteria to determine if the overall patterns make sense based just on relationships between the stressors and habitats. Next, if users have excellent data quality for a given criteria, they should then re-run the model using a 1 to indicate high data quality, and if they do not have verified information on the data quality of specify a 3 to indicate lower and data quality.

    For each exposure and consequence score, users can indicate the quality of the data that were used to determine the score on a sliding scale where 1 indicates the highest quality data and anything above that is increasingly untrustworthy.

    Substantial information is available to support the score and is based on data collected in the study region (or nearby) for the species in question.

    Information is based on data collected outside the study region, may be based on related species, may represent moderate or insignificant statistical relationships.

    No empirical literature exists to justify scoring for the species but a reasonable inference can be made by the user.

    Similarly, the user can adjust the importance or “weight” of each criterion. Each ecological system is unique and different criteria may be more important for some habitats or species than others. For example, the recovery potential of a habitat or species may be more strongly dictated by recruitment rate than connectivity to other habitat patches. We suggest the users first run the model with the same weight score (e.g., 2) for all the criteria to determine if the overall patterns make sense based on known relationships between the stressors and habitats or species. Next, if users have verified information on the importance of a given criteria, they should then re-run the model using a 1 or 3 to indicate higher or lower importance, respectively.

    Most important (1)

    Moderately important (2)

    Least important (3)

    Relative importance of criterion

    Criterion is especially important in determining the impact of the stressor

    Criterion is somewhat important in determining the impact of the stressor

    Criterion is less important, relative to other criterion, in determining the impact of the stressor

    Limitations and Assumptions¶

    Limitations¶

    Results are limited by data quality: The accuracy of the model results is limited by the availability and quality of input data. Especially in the case of crtieria scores, using high quality data such as those from recent local assessments replicated at several sites within the study region for the species in question will yield more accurate results than using lower quality data that are collected at a distant location with limited spatial or temporal coverage. In most cases, users will need to use information from other geographic locations for some of the stressor-habitat or species combinations because most of the data on the effects of some stressors have only been collected in a limited number of locations worldwide. To overcome these data limitations, we include a data quality score in the analysis. This score allows users to down-weight criteria for which data quality is low.

    Results should be interpreted on a relative scale: Due to the nature of the scoring process, results can be used to compare the risk of several human activities among several habitats or species within the study region (which can range in size from small local scales to a global scale), but should not be used to compare risk calculations from separate analyses. Uncertainty analysis has shown broad qualitative trends in this type of impact mapping to be robust (Stock 2016). Empirical testing of HRA elsewhere has shown strong relationships between modeled risk and habitat fragmentation and health (Arkema et al. 2014). As empirical data become available locally, a great avenue of future work would be to validate and relate regional risk scores to conditions of habitat quality (e.g., density, fragmentation, etc.).

    Results do not reflect the effects of past human activities. The HRA model does not explicitly account for the effects of historical human activities on the current risk. Exposure to human activities in the past may affect the consequence of human activities in the present and future. For example, habitats or species may still be recovering from more destructive past fishing or land-use practices. If users have historical data on the exposure of habitats to human activities (e.g. spatial and temporal extent), and information on how this affects current consequence scores, they may include this information in the analysis for more accurate results.

    Results are based on equal weighting of criteria unless the user weights the criteria by importance or data quality. The model calculates the exposure and consequence scores assuming that the effect of each criterion (i.e. spatial overlap and recruitment pattern) is of equal importance in the relative components of exposure and consequence. The relative importance of each of the criteria is poorly understood, so we assume equal importance. However, the user has the option to weight the importance of each criterion in determining overall risk.

    The model only assesses the risk of stressors that directly impact habitat by overlapping in space. Stressors may impact habitats in other more indirect ways, but this model is not designed to incorporate those indirect effects.

    Assumptions¶

    Ecosystems around the world respond in similar ways to any given stressor. Often information in the literature about the effect stressors have on habitats or species comes from only a few locations. If using globally available data or data from other locations, users make the assumption that ecosystems around the world respond in similar ways to any given stressor (i.e. eelgrass in the Mediterranean responds to netpen aquaculture in the same way as eelgrass in British Columbia). To avoid making this assumption, users should use local data whenever possible.

    Cumulative risk is additive (vs. synergistic or antagonistic). The interaction of multiple stressors on marine ecosystems and species is poorly understood (see Crain et al. 2008, Teichert eta l. 2016) for more information). Interactions may be additive, synergistic or antagonistic. However, our ability to predict the type of interaction that will occur is limited. Due to the absence of reliable information on the conditions that determine additivity, synergism or antagonism, the model assumes additivity because it is the simplest approach. In some cases, the additive approach to assessing risk will underrepresent risk by missing interactions between stressors that might be synergistic or over-represent those that might cancel one another out.


    Selection of renewable energy systems sites using the MaxEnt model in the Eastern Mediterranean region in Turkey

    Global warming has become the center of worldwide environmental concerns, especially in recent years. One of the ways to deal with global warming that causes climate change is to adopt the renewable energy power technique. Different renewable energy sources such as solar, wind, hydro, ocean, geothermal, and bioenergy are currently the backbone of green and sustainable economic growth. However, renewable energy sites are directly or indirectly dependent on environmental, social, and technical criteria.The main objective of this paper is to identify potential best renewable energy site alternatives using the maximum entropy model (MaxEnt) and Geographical Information systems (GIS). Thus, the framework formed by the findings will guide investors in the renewable energy sector. The results showed that suitable areas for solar and wind were mainly located in the Hatay and Mersin of the Eastern Mediterranean Region in Turkey. The energy suitability site maps indicate that 8% (3.42 km 2 ) and 3.39% (1554 km 2 ) of the total study area have suitability and very suitability for solar and wind energy respectively. Moreover, it is seen that 44.82% (20,689km 2 ) of the regions are the same when suitable and very suitable regions are overlaid for the installation of solar and wind energy sites. The receiver operating characteristic (ROC) curve was used to evaluate model performance. The area under the curve (AUC) values are calculated 0.87 and 0.95 for solar and wind energy, respectively. Relying on realistic data, this paper proposes an innovative method to identify suitable areas for solar and wind power plants. The maps obtained to contribute to renewable energy production will be useful for creating future strategies in the Mediterranean region.

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    Voir la vidéo: GDAL Tutorial #3: Raster calculation (Octobre 2021).