יותר

שגיאות בחירת QGIS Topology Checker

שגיאות בחירת QGIS Topology Checker


השתמשתי בתוסף Checker Topology ב- QGIS כדי ליצור כללים לזיהוי שגיאות בשכבה שלי. לדוגמה, השתמשתי בו לחיפוש כל המצולעים החופפים. התוסף הזה מצוין למציאת שגיאות כאלה, אך כיצד אוכל לבחור אותן בשכבה המקורית שלי. יש לי מערך נתונים גדול מאוד ולעשות אותם ביד אינה אופציה.


לצערי אני לא חושב שזה אפשרי. ההימור הטוב ביותר שלך הוא כנראה להשתמש ב-v.cleanכלי מ- GRASS לאוטומטי תיקון השגיאות. ישנן מספר פונקציות ניקוי זמינות בתוךv.cleanכלי כגון:

  • שבירה: שוברת קווים בכל צומת
  • הצמד: מצמיד קווים עד לקודקוד בסף
  • rmdangle: מסיר השתלשלות
  • rmline: מסיר את כל הקווים או הגבולות באורך אפס, הסף מתעלם
  • rmsa: מסיר זוויות קטנות בין קווים בצמתים

ניתוח רגרסיה

במודלים סטטיסטיים, ניתוח רגרסיה הוא מכלול של תהליכים סטטיסטיים לאמידת הקשרים בין משתנה תלוי (המכונה לעתים קרובות 'משתנה התוצאה') לבין משתנה עצמאי אחד או יותר (המכונה לעתים קרובות 'מנבאים', 'משתנים' או 'תכונות'). הצורה הנפוצה ביותר של ניתוח רגרסיה היא רגרסיה לינארית, שבה מוצאים את הקו (או שילוב לינארי מורכב יותר) המתאים ביותר לנתונים על פי קריטריון מתמטי ספציפי. לדוגמה, שיטת הריבועים הפחות רגילים מחשבת את הקו הייחודי (או היפר -מטוס) הממזער את סכום ההבדלים בריבוע בין הנתונים האמיתיים לבין השורה (או היפר -מטוס). מסיבות מתמטיות ספציפיות (ראה רגרסיה לינארית), הדבר מאפשר לחוקר להעריך את הציפייה המותנית (או הערך הממוצע של האוכלוסייה) של המשתנה התלוי כאשר המשתנים הבלתי תלויים מקבלים מערך נתון של ערכים. צורות רגרסיה פחות נפוצות משתמשות בהליכים מעט שונים להערכת פרמטרי מיקום חלופיים (למשל רגרסיה קוונטית או ניתוח מצב הכרחי [1]) או אומדת הציפייה המותנית על פני אוסף רחב יותר של מודלים לא ליניאריים (למשל רגרסיה לא פרמטרית).

ניתוח רגרסיה משמש בעיקר לשתי מטרות שונות מבחינה רעיונית. ראשית, ניתוח רגרסיה נמצא בשימוש נרחב לחיזוי ולחיזוי, כאשר השימוש בו יש חפיפה משמעותית לתחום הלמידה המכונה. שנית, במצבים מסוימים ניתן להשתמש בניתוח רגרסיה להסקת קשרים סיבתיים בין המשתנים הבלתי תלויים והתלויים. חשוב לציין כי רגרסיות כשלעצמן חושפות רק קשרים בין משתנה תלוי לאוסף משתנים עצמאיים במערך נתונים קבוע. כדי להשתמש ברגרסיות לחיזוי או להסקת קשרים סיבתיים, בהתאמה, על החוקר להצדיק בזהירות מדוע יש ליחסים קיימים כוח ניבוי להקשר חדש או מדוע לקשר בין שני משתנים יש פרשנות סיבתית. האחרון חשוב במיוחד כאשר החוקרים מקווים להעריך קשרים סיבתיים באמצעות נתוני תצפית. [2] [3]


תַקצִיר

יערות מיומבו באנגולה, העשירים במיני עץ ממשפחת הלגומינוזה, עוברים את אחד השיעורים הגבוהים ביותר של כריתת יערות באפריקה שמדרום לסהרה. מחקר זה מציג, על בסיס מידע מעודכן על התפוצה של מיני עץ Leguminosae ילידי אנגולה, אינדקס משולב המסגר את האיומים העיקריים על עצים, שמטרתו לתמוך באמצעי שימור חדשים.

מקום

אפריקה שמדרום לסהרה, הרפובליקה של אנגולה.

שיטות

אזורי התפוצה הנוכחיים של שישה מיני עץ Leguminosae (כלומר, Afzelia quanzensis, Brachystegia spiciformis, גולבורטיה קולוספרמה, איזוברליניה אנגולנסיס, Julbernardia paniculata, ו Pterocarpus angolensis) ניבאו באמצעות טכניקות דוגמנות אנסמבל. רמת האיום על כל מין נותחה, תוך השוואת התפלגות פוטנציאל המינים עם מפת מדד איומים ועם האזורים המוגנים. מדד האיום של גורמים אנתרופוגניים ואקלימיים מקיף את ההשפעות של צפיפות האוכלוסייה, חקלאות, קרבה לכבישים, אובדן כיסוי עצים, ניצול יתר, מגמות בשריפות וחזות שינויים בטמפרטורה ובמשקעים.

תוצאות

התוצאות שלנו העלו כי כ- 0.5% משטחה של אנגולה מסווג כאיום "גבוה מאוד", 23.9% כאיום "גבוה" ו -66.5% כאיום "בינוני". שלושה מהמינים שנחקרו דורשים מאמצי שימור מיוחדים, כלומר B. spiciformis ו I. אנגולנסיס, שיש להם חלק גדול מהתפוצה החזויה באזורי איום גבוה, ו ג קולוספרמה מכיוון שיש לו אזור הפצה מוגבל והוא אחד המינים היקרים ביותר בשווקים הבינלאומיים. אזורי העדיפות לשימור מינים של עץ Leguminosae נמצאו בבנגואלה ובחוילה.

מסקנות עיקריות

מחקר זה מספק נתונים מעודכנים אותם יש ליישם כדי ליידע את קובעי המדיניות, התורמים לתכנון שימור לאומי והגנה על הצומח המקומית באנגולה. יתר על כן, הוא מציג גישה מתודולוגית לחיזוי הפצת המינים וליצירת מפת מדדי איומים הניתנת ליישום באזורים טרופיים אחרים שנחקרו בצורה לא טובה.


צפו בסרטון: Topology Checker QGIS 3