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¿Cómo separar los detalles por color de la trama?

¿Cómo separar los detalles por color de la trama?


¿Cómo separar los detalles por color de la trama? ¿Es posible en ArcGIS o cualquier otro software? He probado Spatial Analyst.

Quiero usar una imagen RGB .tiff que es un mapa escaneado. Consiste en que todos los detalles tengan diferentes colores. Quiero separar todos los detalles como carreteras, vías de tren, ya que tienen diferentes colores para que la digitalización automática con la herramienta ArcScan sea más fácil.


Si solo le preocupan las carreteras, puede muestrear una serie de carreteras y, a continuación, 'consultar' el ráster de modo que solo queden píxeles con esos colores. Hacer la consulta real requeriría hacer algo como reclasificar el ráster para que todos los píxeles de colores que no sean de la carretera se vuelvan blancos.


CADRG es un producto de uso general que comprende imágenes de gráficos y mapas digitales legibles por computadora. Es compatible con varias armas, gestión de batallas de teatro C3I, planificación de misiones y sistemas de mapas digitales en movimiento. Los datos CADRG se derivan directamente de ADRG y otras fuentes digitales mediante la reducción de la resolución, el filtrado, la compresión y el reformateo al estándar de formato de producto ráster (RPF).

Los archivos CADRG suelen formatearse físicamente dentro de un mensaje de formato de transmisión de imágenes nacional (NITF). El lector CADRG puede leer archivos CADRG con o sin el contenedor de mensajes NITF. CADRG Writer puede crear conjuntos de datos CADRG con o sin el contenedor de mensajes NITF. Estas opciones están disponibles en los parámetros del tipo de función del editor.

El lector y el escritor CADRG implementan los siguientes estándares:

Los datos de imágenes CADRG son de tamaño y calidad adecuados para su uso en sistemas de mando y control militares, sistemas de planificación de misiones de fuerza desde tierra a nivel de unidad y pantallas de “mapas móviles” de la cabina de pilotos de aeronaves. El esquema de filtrado posterior a la reducción enfatiza la legibilidad del texto y las líneas de contorno para garantizar que los mapas digitales mostrados e impresos sean legibles y distintos. CADRG está destinado a satisfacer las necesidades de una amplia gama de usuarios en su relación de compresión, calidad de visualización e impresión y tamaño de pantalla visualizada.

Los conjuntos de datos CADRG deben cumplir con MIL-STD-2411. Normalmente se producirá directamente a partir de mapas de origen de todas las escalas mediante el procesamiento y reformateo en una estructura de archivo de marco CADRG. Varios mapas y gráficos a escala o mapas que no son DMA pueden ser la fuente para la producción de CADRG. El procesamiento incluye reducción espacial (reducción de resolución de píxeles) con filtrado, compresión de imágenes de cuantificación vectorial y cuantificación de color.

Para permitir el uso directo de las pantallas de la cabina de los aviones, los datos CADRG se organizan en cuadros y subtramas con tamaños de píxeles constantes y superposiciones que son consistentes con la memoria limitada y las capacidades de procesamiento de las computadoras de aviónica.


¿Cómo crear cortes para cada área seleccionada de una capa separados por transparencia o color sólido?

En este ejemplo, hay 4 formas dibujadas en una capa vacía, sobre una capa de fondo blanco sólido. Usando la herramienta de selección Varita mágica, hice clic en el espacio vacío en la capa con formas y luego, a través del menú contextual del botón derecho, invertí la selección. Ahora la selección envuelve por completo las 4 formas, cualquier cosa no seleccionada son píxeles transparentes:

A partir de aquí, me gustaría crear un segmento definido por el usuario alrededor de cada "isla" de selección separada, de modo que cada forma esté en su propio segmento, así (ejemplo creado manualmente con la ayuda de reglas):

¿Existe una opción de menú o un script para hacer esto? Específicamente, quiero evitar la creación manual de capas para cada forma separada en los casos en los que puede haber decenas o cientos de formas separadas en una imagen. Básicamente, me gustaría automatizar la división de lo que puede caber en la definición de una "hoja de sprites".


Desde Pars destruens para Pars construens

La revisión anterior del debate deja en claro que la modernidad conductual y las diversas listas de rasgos culturales asociados con ella no son herramientas útiles para establecer la forma en que nos convertimos en lo que somos. Actualmente existe cierto consenso de que la evolución de las sociedades humanas en los últimos 300 kyr ha seguido una multitud de caminos, no necesariamente de naturaleza progresiva, en los que la expresión material de la cognición moderna está representada por diferentes mosaicos de innovaciones culturales. Centrarse en las trayectorias regionales parece ser la única forma de documentar los cambios culturales y, en última instancia, los mecanismos detrás de tales cambios. Al hacerlo, debemos buscar formas de integrar factores ambientales, ecológicos, demográficos y sociales, así como contingencias históricas, para comprender cómo las poblaciones humanas se han desarrollado y, en algunos casos, han perdido y recuperado innovaciones culturales que reconocemos como la piedra angular de la experiencia humana. Entre los que aceptan este marco de pensamiento (d'Errico 2009 Hovers 2009 Kuhn 2013 Stiner 2013 y comentarios en Shea 2011 de Lawrence S. Barham, Nicholas J. Conard, James F. O'Connell y Rick Potts), hay consenso que si bien estos son factores que jugaron un papel en el proceso de innovación cultural, queda por entender la forma en que fueron organizados y la interacción entre ellos, y faltan herramientas heurísticas pertinentes para interrogar la evidencia empírica.

Algunos todavía podrían cuestionar si este esfuerzo debe realizarse solo en registros arqueológicos asociados con AMH o si también debe incluir homínidos arcaicos. Lo primero sería un claro error en nuestra opinión porque restringiría, lo admitiera o no, el análisis de las trayectorias locales dentro de un marco conceptual en el que las innovaciones conductuales clave solo pueden ser la consecuencia de la modernidad anatómica. Al equiparar la modernidad conductual y anatómica, no importa qué equilibrio de “variabilidad” o “costo-beneficio” se encuentre, no nos libraremos de la mentalidad de que el cambio biológico es el motor principal. Tal postura también nos privaría de examinar un número significativo de trayectorias culturales, comprometiendo así nuestra capacidad para comparar cómo reaccionaron diferentes poblaciones a conjuntos comparables de estímulos externos. En nuestra opinión, abarcar todas las trayectorias locales es la mejor manera de obtener una imagen completa de los muchos experimentos culturales rápidos que son características clave de la evolución cultural de nuestro linaje.

Con este artículo, proponemos un marco metodológico que se aleja de las explicaciones “narrativas” hacia un enfoque en la cultura material y la evaluación de la interacción potencial entre la adaptación cultural y el cambio ambiental. Creemos que al aplicar este enfoque a las muchas instancias diferentes de cambio cultural, así como a la estasis que caracterizan a los últimos 300 años de sociedades humanas, podemos identificar los mecanismos que nos han llevado a convertirnos en lo que somos y las tendencias subyacentes, si las hay. , que guió este proceso.


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/> Formato de origen />

Tesis de maestría / doctorado Persson, M. E. 2006. La amenaza para el salmón del Báltico: una combinación de contaminantes persistentes, parásitos y estrés oxidativo. - Tesis doctoral, Universidad de Lund, Suecia.

Paquetes de software Hijmans, R. J. et al 2020. raster: análisis y modelado de datos geográficos. - & lthttps: //cran.r-project.org/web/packages/raster/ index.html & gt.

Archivos de datos del repositorio Bergeron, J. A. C. et al. (2017). Datos de: La memoria del ecosistema de los incendios forestales afecta la resiliencia de la biodiversidad de maderas mixtas boreales después de la recolección de retención. - Repositorio Digital Dryad, & lthttp: //dx.doi.org/10.5061/dryad.s653s & gt.

Las listas de referencias que no cumplan con estos requisitos se devolverán para su revisión.

Ilustraciones
Las tablas y leyendas de las ilustraciones deben escribirse a doble espacio en hojas separadas. No incorpore la leyenda en la propia figura. Las leyendas de las tablas y las ilustraciones deben ser comprensibles sin hacer referencia al texto. No utilice letras en cursiva.

Sea consistente en toda la figura con colores, grosores de línea y estilos. Los paneles dentro de la figura deben designarse con letras minúsculas entre paréntesis (por ejemplo, (a), (b), (c).).

El Sistema de presentación ScholarOne no acepta archivos de imágenes individuales & gt 50 MB. Sin embargo, se pueden proporcionar archivos más grandes (por ejemplo, fotografías de alta resolución de especímenes de plantas) después de la aceptación. Póngase en contacto con el editor en jefe (ecography [at] oikosoffice.lu.se) para obtener instrucciones.

Las figuras en color son bienvenidas y se publicarán de forma gratuita. Sin embargo, instamos a todos los autores a crear figuras que sean accesibles para todo tipo de visión del color. Al crear una figura, use el siguiente conjunto de reglas simples: 1) use una paleta segura para daltónicos (por ejemplo, evite usar rojo y verde juntos), 2) use alto contraste, 3) en imágenes fluorescentes rojo-verde, reemplace el rojo con magenta , 4) verifique su figura usando una de las muchas herramientas gratuitas que le permiten ver cómo se ve el daltónico, 5) considere formas alternativas que no dependan del color para visualizar sus datos. Por ejemplo, es posible que desee utilizar figuras monocromáticas o diferentes formas, posiciones y tipos de líneas en su lugar. Puede utilizar las paletas de colores R-script y las paletas para daltonismo de Python. Puede encontrar más información sobre cómo hacer figuras que sean aptas para daltonismo aquí.


¿Cómo separar los detalles por color de la trama? - Sistemas de Información Geográfica

ANÁLISIS ESPACIAL CON R

Los paquetes de análisis espacial R incluyen procesamiento de puntos espaciales, autocorrelación espacial, suavizado, interpolación, geoestadística, etc. El paquete "sp" en R ofrece una amplia variedad de funciones geoestadísticas como clases de base, interfaz para sistemas de coordenadas, métodos de trazado de utilidades, muestreo métodos, etc. Otros paquetes geoespaciales R se enumeran en la Tabla II.

Cuadro II: Programas de análisis espacial R

  1. R como calculadora: El lenguaje R utiliza los operadores aritméticos habituales y el tipo de datos utilizado son los modos. Los modos son números lógicos, numéricos y complejos. Una de las tareas posibles simples en R es ingresar una operación aritmética y recibir un resultado. Por ejemplo, si queremos sumar dos números, podemos escribir en la terminal
    & gt2 + 2
    & gt4
  1. Asignar valor a las variables: R tiene variables simbólicas como cualquier otro lenguaje de programación que se utiliza para representar el valor de la variable asignada. El operador "& lt-" se conoce como operador de asignación y asigna el valor de la expresión de la derecha al objeto de la izquierda. Por ejemplo, podemos asignar 5 a la variable x que se puede utilizar para la expresión aritmética posterior.
    & gtx y lt-5
    y luego escribe
    & gtx + x
    para obtener 10 como nuestro resultado final
  1. Métodos de entrada de datos: R puede manejar vectores de datos completos como objetos individuales y hay varias formas de ingresar datos en R. Podemos escribir directamente los valores en la línea de comando con la función de concatenación “c”. Los datos se pueden ingresar uno a la vez desde el teclado usando escanear o el comando "read.table".
    w & lt- c (60, 72, 57, 90, 95, 72)
    y & lt- escanear ()
    & gtdata & lt-read.table ("read_my_file.txt", header = T)
    Si los datos están separados por "tabulación" o "espacio", se pueden especificar en el comando
    & gtdata & lt-read.table ("read_my_file.txt", sep = "/ t", header = T)
    & gtattach (datos)
    & gtnames (datos)
  1. Operaciones aritmeticas: En R, se pueden hacer muchos cálculos complicados utilizando la suma, la resta, la multiplicación, la división y la exponenciación como operador.
    & gtx & lt-3 + 8
    & gt5 ^ 2-5 * 2
    [1] 15 aparecerá como resultado. Es mejor especificar el orden de evaluación de la expresión usando paréntesis y no se requiere espacio para separar componentes en una operación aritmética.
    & gt1-3 * 3
    [1] -8

Un ejemplo simple es trazar una curva sinusoidal. Primero se definen los intervalos junto con el número de puntos de datos para apoyar la curva.
& gtx & lt- seq (-2 * pi, 2 * pi, len = 100)
& gtx
& gtstr (x)
& gtresumen (x)
Luego podemos trazarlo (el parámetro de tipo especifica el tipo de línea):
matplot (x, sin (x), type = "l")
Para tener una idea sobre las distintas opciones de "matplot ()", ejecute:
& gt? matplot
Puede ver algunos ejemplos de "matplot ()" ejecutando:
& gtexample (matplot)
A continuación se muestran más ejemplos:
& gtbarplot (table (x), xlab = "DigitalNumbers", ylab = "Frequency", col "gray70") donde x son los datos que ya se están ingresando en R
& gt plot (c, xlab = "BANDS", ylab = "Número digital")

& gt boxplot (a, xlab = “BANDS”, ylab = “Número digital) donde a es el conjunto de datos que el software estadístico R ya ha leído.


Figura 1: Gráfico de líneas generado en R.


Figura 2: Gráfico lineal cuadrático obtenido en R


Figura 3: Línea con cuadrática, cúbica, potencia -1 y potencia -2 generada en R

Figura 4: Gráfico de barras


Figura 5: Diagrama de caja

Tabla IV: Funciones de la gráfica de Standardr

  1. Guardar, almacenar y recuperar trabajo en R: Cuando salimos de la sesión de R, deberíamos escribir "sí" para "guardar la imagen del espacio de trabajo". Cuando reiniciamos R, todos los datos y variables de la sesión anterior están disponibles.
  1. Obtener ayuda en R: Para obtener ayuda en R, utilice la función "help.search" con la consulta entre comillas dobles "", por ejemplo, help.search "entrada de datos".

Tabla V: Paquetes estándar en R.

* Autor correspondiente :
Dr. T.V. Ramachandra
Grupo de Investigación de Energía y Humedales, Centro de Ciencias Ecológicas, Instituto Indio de Ciencia, Bangalore - 560 012, India.
Tel: + 91-80-2293 3099/2293 3503-extn 107, Fax: 91-80-23601428 / 23600085/23600683 [CES-TVR]
Correo electrónico: [email protected], [email protected], Web: http://wgbis.ces.iisc.ernet.in/energy, http: //ces.iisc. ernet.in/grass

Ramachandra T. V. obtuvo su Ph.D. del Instituto Indio de Ciencias (IISc), Bangalore. Actualmente es el Coordinador del Grupo de Investigación de Energía y Humedales en el Centro de Ciencias Ecológicas (CES), Profesor Asociado en el Centro de Tecnologías Sostenibles (CST) y Centro de Infraestructura, Transporte Sostenible y Planificación Urbana (CiSTUP) en IISc, Bangalore. . Su área de investigación incluye teledetección, procesamiento de imágenes digitales, expansión urbana: reconocimiento de patrones, modelado, sistemas de energía, sistemas renovables, planificación energética, conservación de energía, educación en ingeniería ambiental, etc. Es miembro de muchos organismos profesionales reconocidos a nivel nacional e internacional y ha recibido el prestigioso premio Satish Dhawan Young Engineer Award, 2007 del gobierno del estado de Karnataka, India.

Uttam Kumar tiene una Licenciatura en Ingeniería en Ciencias de la Computación de VTU, Belgaum, India, una Maestría en Ciencias de la Geoinformación de la Universidad de Twente, Países Bajos y un Ph.D. del Instituto Indio de Ciencias, Bangalore. Sus áreas de investigación son el desarrollo de algoritmos para el análisis de datos temporales espaciales de sensores multisatélite. Sus intereses de investigación son el reconocimiento de patrones, la teledetección, la minería de datos y el procesamiento de imágenes utilizando software libre y de código abierto (FOSS).

Anindita Dasgupta pertenece al Centro de Ciencias Ecológicas, Instituto Indio de Ciencias, Bangalore. Tiene una Maestría en Biotecnología de la Universidad de Bangalore, India. Sus intereses de investigación incluyen percepción remota, procesamiento de imágenes, sistemas de información geográfica, análisis de datos espaciales y expansión urbana.


4. DISCUSIÓN

A pesar de las frecuentes menciones en la literatura, los efectos de la colinealidad de los predictores en los modelos de Maxent no se han entendido bien, por lo que los enfoques para documentar y tratar la colinealidad han sido arbitrarios. Nuestro estudio aclara si, cuándo y cómo la colinealidad afecta el rendimiento del modelo en Maxent. Primero, mostramos una disminución del rendimiento del modelo en escenarios de transferencia de modelos, un fenómeno bien conocido observado en muchos estudios (Fitzpatrick et al., 2018 Owens et al., 2013 Qiao et al., 2019). Los posibles mecanismos subyacentes son probablemente el grado de colinealidad del predictor, el cambio de colinealidad y la novedad ambiental. Para aclarar el papel de estos mecanismos potenciales, mostramos además que la transferencia del modelo fue acompañada por un cambio de colinealidad considerablemente mayor y una novedad ambiental, los cuales se asociaron con una disminución del rendimiento del modelo. El grado de colinealidad del predictor se puede controlar eliminando las variables altamente correlacionadas, pero en nuestro estudio este enfoque no afectó el rendimiento del modelo, lo que proporciona evidencia directa de la capacidad de Maxent para regular la complejidad del modelo minimizando la importancia de las variables redundantes. Este hallazgo también es confirmado por De Marco Júnior y Nóbrega (2018) utilizando datos simulados. Sin embargo, se espera que el cambio de colinealidad y la novedad ambiental sean independientes de la estrategia de selección de variables y dependan de la diferencia ambiental entre las regiones de formación y de proyección. Por lo tanto, aunque Maxent puede regular la contribución de variables redundantes, no es inmune al cambio de colinealidad y la novedad ambiental, que es independiente del algoritmo de modelado y puede conducir a un menor rendimiento predictivo cuando se transfieren modelos. En otras palabras, la estrategia de eliminar variables altamente correlacionadas no ayuda a mejorar los modelos de Maxent, porque (a) Maxent es capaz de regular las variables redundantes y aliviar los efectos de la colinealidad variable en el entrenamiento del modelo, y (b) el cambio de colinealidad y la novedad ambiental son independiente del grado de colinealidad del predictor.

4.1 El grado de colinealidad del predictor versus el cambio de colinealidad

Es importante distinguir entre las funciones del grado de colinealidad del predictor y el cambio de colinealidad. El primero puede afectar la estimación del modelo, mientras que el segundo afecta la precisión de la predicción del modelo en la región de prueba. Ambos aspectos pueden afectar negativamente la precisión de los modelos de regresión clásicos, pero Maxent puede equilibrar el equilibrio entre el ajuste del modelo y la complejidad del modelo a través de la regularización (Elith et al., 2011), por lo que no se espera que el grado de colinealidad del predictor afecte a Maxent.

El cambio de colinealidad puede ocurrir cuando los datos de entrenamiento y prueba son ambientalmente diferentes. En el contexto de ENM, los modelos se transfieren con frecuencia a diferentes regiones y / o puntos de tiempo, por lo que los cambios de colinealidad probablemente sean comunes en las aplicaciones de ENM. La magnitud del cambio de colinealidad depende de la diferencia entre los datos de entrenamiento y de prueba. Pero, ¿se pueden reducir los cambios de colinealidad eliminando variables altamente correlacionadas en el entrenamiento del modelo? Probablemente no, porque no se podría predecir el cambio en la correlación entre un par de predictores, ya que dos variables altamente correlacionadas no necesariamente experimentarán más cambio de correlación que un par de variables menos correlacionadas. Desde otra perspectiva, el cambio de colinealidad de un conjunto de predictores siempre estará predeterminado cuando los datos de entrenamiento y prueba se decidan en la etapa de diseño experimental, antes del entrenamiento y la proyección del modelo.

4.2 Colinealidad en el modelado de Maxent

Nuestros resultados respaldaron la opinión de que Maxent es robusto al grado de colinealidad del predictor (Elith et al., 2011) en el contexto del entrenamiento del modelo. Sin embargo, dado el papel del cambio de colinealidad y la independencia entre el grado de colinealidad del predictor y el cambio de colinealidad, Maxent no es totalmente inmune a los problemas de colinealidad. Nuestros resultados mostraron que la eliminación de variables altamente correlacionadas no influyó significativamente en la precisión del modelo de Maxent (Tabla 1), independientemente del escenario de transferencia del modelo, porque Maxent puede regular la contribución de predictores redundantes, el aspecto que más importa en el modelado de Maxent es el cambio de colinealidad en Por lo tanto, en los escenarios de transferencia de modelos, recomendamos cuantificar el cambio de colinealidad como un proxy de la precisión del modelo (por ejemplo, Feng et al., 2015).

Si bien los efectos de la colinealidad se comprenden bien en los modelos de regresión clásicos (Dormann et al., 2013), no son concluyentes ni siquiera en las publicaciones más recientes de Maxent (Apéndice S1). Creemos que los diferentes roles del grado de colinealidad del predictor y el cambio de colinealidad, el escenario de transferencia del modelo y la diferencia en la estimación de parámetros entre Maxent y los modelos de regresión clásicos pueden haber contribuido a la confusión de la colinealidad en la comunidad de modelos de Maxent.

4.3 La transferencia de modelos es un desafío

4.4 Investigación futura

En el diseño de nuestro estudio, seleccionamos variables basadas en la correlación de predictores para imitar una práctica común en la literatura ENM (De Marco Júnior & Nóbrega, 2018). Sin embargo, en términos generales, el enfoque de seleccionar predictores menos correlacionados no resuelve completamente el problema de la colinealidad, ya que incluso un nivel bajo de colinealidad puede sesgar los modelos ecológicos (Graham, 2003). Además, este enfoque se enfrenta a dos problemas: la posibilidad de ignorar las contribuciones únicas de las variables omitidas y el problema inferencial al decidir qué variable eliminar entre un par altamente correlacionado (Graham, 2003). Se han propuesto enfoques alternativos para resolver el problema a través de la naturaleza funcional de la colinealidad. Por ejemplo, el análisis de componentes principales (PCA) asume contribuciones compartidas de predictores correlacionados y extrae vectores para dar cuenta de las variaciones de predictores, pero la principal limitación de PCA es la falta de interpretación biológica de los componentes principales (Graham, 2003). Además de la limitación de la interpretabilidad, el enfoque PCA, cuando se usa para predicciones futuras, todavía sufre el problema del cambio de colinealidad durante la transferencia del modelo. Esto se debe al hecho de que los componentes principales están determinados por la estructura propia de la matriz de covarianza muestral de los predictores (Abdi y Williams, 2010), y el cambio de colinealidad distorsionará la estructura propia original y, por lo tanto, cambiará los componentes principales. en un contexto espacial y temporal diferente.

Aunque nos centramos en Maxent en nuestro estudio con el objetivo de capturar una práctica común en la literatura ENM, muchos otros algoritmos se utilizan en la literatura ENM (por ejemplo, 33 Norberg et al., 2019). La vulnerabilidad al grado de colinealidad del predictor debería variar y depender de los mecanismos de cada algoritmo. Según comparaciones realizadas por De Marco Júnior y Nóbrega (2018), los algoritmos de envolvente son más sensibles al grado de colinealidad, en comparación con algoritmos más complejos, como Maxent. Las comparaciones y evaluaciones completas de la sensibilidad de los algoritmos a la colinealidad todavía son raras en general y, por lo tanto, requieren más investigación. No obstante, los efectos negativos del cambio de colinealidad y los entornos novedosos probablemente se puedan generalizar a otros algoritmos de modelado, porque esos problemas dependen de la elección de los datos de entrenamiento y proyección, e independientes de los algoritmos de modelado.

Nuestro diseño experimental refleja las prácticas comunes utilizadas en el modelado de Maxent (por ejemplo, selección de variables basada en coeficientes de correlación, parámetros predeterminados de Maxent y un conjunto de datos climáticos ampliamente utilizado), por lo que los resultados tienen amplias implicaciones para las aplicaciones de Maxent. Además, nuestro estudio se llevó a cabo en dos continentes con regímenes climáticos variados. El uso de paisajes reales hace que nuestro estudio sea más probable que capture las complejidades que son comunes en los estudios empíricos. Vale la pena reflexionar sobre la frecuencia con la que se acoplan o desacoplan el cambio de colinealidad y los entornos novedosos. En nuestro estudio, el escenario de transferencia del modelo fue el principal impulsor del cambio de colinealidad y entornos novedosos, lo que sugiere que la presencia de cambio de colinealidad y entornos novedosos podrían acoplarse comúnmente durante la transferencia del modelo (Figura 4). Esto probablemente sea cierto en general simplemente debido al paisaje heterogéneo de la Tierra, es decir, diferentes áreas rara vez tienen los mismos entornos. Sin embargo, en el escenario de transferencia, la fuerza del cambio de colinealidad y la novedad ambiental mostraron una correlación muy débil en nuestro caso (Figura S1), lo que sugiere que la magnitud de ambos probablemente esté desacoplada. En otras palabras, la magnitud del cambio en la correlación de un par de variables altamente correlacionadas debería depender del contexto de modelado, definido por la selección del predictor y la extensión y resolución espacial y temporal de los predictores ambientales (Jiménez-Valverde, Nakazawa, et al., 2009).

En contraste con el uso de datos del mundo real, existe una tendencia creciente a usar especies virtuales e incluso paisajes virtuales en exploraciones metodológicas en ENM (Feng & Papeş, 2017 Hirzel, Helfer y Metral, 2001 Leroy, Meynard, Bellard y Courchamp, 2016 Meynard y Kaplan, 2013 Moudrý, 2015 Qiao et al., 2016). Cabe destacar que De Marco Júnior y Nóbrega (2018) estudiaron la influencia del grado de colinealidad del predictor utilizando especies virtuales que tienen nichos definidos, con la ventaja obvia de conocer la verdadera distribución de las especies en la evaluación del modelo. Su estudio llegó a una conclusión similar sobre la solidez de Maxent en la colinealidad, además, el estudio tuvo un alcance ampliado en múltiples algoritmos de modelado y encontró diferentes niveles de sensibilidad de los algoritmos al problema de la colinealidad. De manera similar, la investigación futura podría validar nuestros hallazgos usando especies virtuales o usando un paisaje simulado con condiciones ambientales bien controladas, y examinar el papel del cambio de colinealidad y los entornos novedosos en los algoritmos ENM más allá de Maxent, así como explorar diferentes enfoques en el manejo de la colinealidad. No obstante, al basar nuestras investigaciones en datos empíricos, destacamos los problemas que probablemente estén presentes en los estudios que se ocupan de los sistemas del mundo real.


Telemática

Ubicación en vivo

Esta API devuelve una ubicación precisa en vivo y datos relacionados de vehículos, activos y personas con la ayuda de dispositivos / sensores / móviles conectados para proporcionar conocimiento de la ubicación a los usuarios de su aplicación. La API proporciona visibilidad en tiempo real de sus objetos rastreados, brindando no solo información de ubicación, sino múltiples campos adicionales que agregan valor a su aplicación. La API se puede utilizar para múltiples casos de uso: ya sea para transporte - logística o para servicios de información de personal para todo tipo de plataformas de desarrollo web o móvil.

Viajes y conducción

Esta API se utiliza para solicitar los detalles del viaje de un vehículo en una cuenta en nuestra plataforma telemática. Un vehículo puede ser un dispositivo / sensor conectado a nuestra plataforma telemática directamente o mediante un agregador de datos de terceros que utiliza nuestra plataforma telemática para servicios de seguimiento. Un viaje o un viaje es una lista de posiciones geográficas informadas de cualquier objeto (como vehículos, activos o personas) de acuerdo con condiciones predefinidas.

Geofence

Las API de geofence y route le permiten administrar áreas geográficas virtuales o geofences para su cuenta en la plataforma telemática de MapmyIndia. Las áreas geográficas se definen como geometrías en forma de polígonos geográficos, círculos o puntos que son relevantes para cualquier dispositivo / sensor conectado: la presencia o ausencia (entrada o salida) de un vehículo a dichas áreas geográficas necesita ser monitoreada y / o eventos generados sobre la base de tales transiciones. Los eventos pueden ser alarmas o informes de vehículos que entran o salen de dichas geocercas. Estas API de geovallas le permiten crear / editar / asignar / desvincular / actualizar geocercas.


Introducción

Comprender la conectividad del paisaje, o el grado en que el paisaje altera los movimientos entre los recursos (Taylor et al. 1993), es esencial para la ecología, la evolución y la conservación (Slatkin 1993, Hanski 1999, Fletcher y Fortin 2018), y está en el corazón de la subdisciplina emergente de la ecología del movimiento (Nathan et al. 2008). No obstante, la predicción y el mapeo precisos de la conectividad del paisaje sigue siendo un desafío (Fletcher et al. 2011, Sawyer et al. 2011).

Actualmente, la mayoría de los métodos para cartografiar la conectividad se basan en una perspectiva espacialmente explícita de la matriz o la resistencia del paisaje. El fundamento es que los aspectos de la matriz (por ejemplo, el uso de la tierra, la topografía) pueden alterar las rutas de movimiento de los individuos que se dispersan por los paisajes, de modo que incorporar la 'resistencia de la matriz' (o, a la inversa, la 'permeabilidad de la matriz') puede ser crucial para interpretar la conectividad (Zeller et al.2012). Sin embargo, la resistencia puede surgir por dos razones fundamentalmente diferentes: 1) es menos probable que los organismos se muevan a través de un lugar (Elliot et al. 2014) o 2) los organismos pueden sufrir mortalidad en un lugar (Nowakowski et al. 2015). Debido a que los efectos demográficos de la mortalidad al moverse por el paisaje son probablemente mayores que los que resultan de los cambios en las rutas de movimiento, aislar estos problemas puede ayudar a orientar acciones de conservación más efectivas (Vasudev et al. 2015).

Recientemente, introdujimos un marco para la conectividad mediante el avance de la teoría de la caminata aleatoria con cadenas de Markov absorbentes que honran la idea de que la matriz puede influir tanto en el comportamiento de movimiento como en el riesgo de mortalidad (Fletcher et al. 2019). Este marco proporciona una contabilidad probabilística tanto del comportamiento del movimiento como del riesgo de mortalidad de los dispersores en los paisajes, proporciona predicciones de conectividad a corto y largo plazo, puede incorporar directamente la distribución y abundancia de la población en las predicciones de conectividad y puede cuantificar parámetros demográficos relacionados con Dispersión y conectividad exitosas. Este marco, lo que llamamos la "cadena de Markov de absorción espacial" (SAMC), difiere de otros enfoques de mapeo de conectividad (Calabrese y Fagan 2004, Rudnick et al. 2012, Fletcher et al. 2016) de varias maneras. A diferencia del modelo de conectividad basado en individuos (Bocedi et al.2014), el SAMC es un marco analítico como el análisis de menor costo (Etherington 2016), las rutas más cortas aleatorias (Saerens et al.2009) y la teoría de circuitos (McRae et al. 2008). Overall, it is most similar to circuit theory: SAMC and circuit theory are both rooted in Markov chain theory. Yet, the SAMC describes the general case that accounts for time-specific movement and mortality while circuit theory can be thought of a special case with no explicit absorbing states. Fletcher et al. (2019) evaluated this modeling framework relative to least-cost and circuit theory approaches, finding that the SAMC outperformed other approaches for predicting observed movements of an insect herbivore across 15 experimental landscapes undergoing habitat destruction by accounting explicitly for mortality risk.

Here we introduce the samc package for modeling connectivity within the SAMC framework using the R programming language. First, we begin by providing a brief overview of the SAMC framework and how it is implemented in the samc package, including the methods and features of the package. Second, we illustrate the workflow of using the SAMC framework for quantifying connectivity with the samc package by providing an example for the endangered Florida panther Puma concolor coryi.


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But there is nothing objective about perception. If the goal is to attempt to reproduce the perception, the closest will be to set the white balance from a grey card which is not directly lit with the Sun.

As you say, white balance is a subjective game. The only way to do this in anyway objectively would be to process your photos in conditions where all the factors affecting subjectivity, i.e. the colour temperature of the ambient light, is the same as when the photo was shot.

In my Canon 5D Mk III, for example, this could be done as follows:

  • Shoot the sunset in RAW
  • Choose RAW Image Processing menu item
  • Adjust colour temperature in increments of 100K until what you see on the screen reflects what you see in the actual scene.

But then no doubt when you go home and view your photo on your laptop screen in a room light by your energy saving lightbulbs (you environmentally conscious person, you), your brain will tell you that your photos are more orange than they did when viewing them on your camera screen in the field.

This is the point of using white balance. White balance is to make photos "perceptually correct" not "objectively correct". An "objective" approach would dispense with white balance manipulations altogether.

The unfortunate thing about sunsets is that the sun (and even anything lit by the the combination of direct sunlight and skylight) actually appears orange to the eye, so to "correct" for it doesn't make any sense.

When it comes to the sun, objectivity is harder than that. Color of the setting sun is changing while it's descending - and white balance basically means that you choose the light of the sun as white point. It differs minute-to-minute in last stages of sunset, but overall - you should decrease color temperature if you want to set white balance correctly during sunset.

tldr Start at 5,780 K before sunset and decrease it to your liking

And remember - after sunset the sky is starting to get blue due to Tyndall effect - so after an hour after sunset your white balance should go up.

I'm a little unclear what you're asking, but if you literally want to measure the color temperature of the light from the setting sun, you can take a photograph of the setting sun in raw mode, making sure not to overexpose the disk of the sun. Then, in your processing software, you can set the white balance by clicking the eyedropper on the disk of the sun. You can then read off the custom color temperature and tint that resulted. (Once you set the white balance this way, the disk of the sun will of course be gray or white.) This approach assumes that your camera has a good, accurate profile in Lightroom or whatever software you're using.

If you're asking whether there are instruments that can measure the color temperature of incident light, there are indeed. For example, the Sekonic Prodigi Color C-500 Color Meter, which works a lot like an incident light meter, but for color temperature.

Interesting to consider what "color temp" or "WB" causes the monitor to show the actual same color.

Lo mismo spectra would indeed be the same in a real sense. But we don't have that.

The same tristimulus RGB values should "look" the same, at least to a primitive stage in processing in the eye. But the brain interprets that based on the brain's own WB setting, so it still won't look the same even though it's truly identical in the physical meaning!

That's the whole deal with WB. If you remember when other people developed and printed film for you, and they came out orange if shot indoors, that's the thing. The print is "right" but looking at a print doesn't change the mind's current WB to what it was when you were seeing it live. In fact, the pigments on the page are interpreted using the mind's Actual WB, so they ideally would cancel out and the print should be made to a standard white point.

You can't capture the complete perception of the sunset. An accurate color space mapping will not evoke as much of the same feeling as a more poetic interpretation would. That's why people still take pictures of the sunset, and why it's "art". You could get a spectrometer and deliver a chart of scientific readings, but that's not what we're after here.

"I'm not worried about it changing in the few seconds between setting the white balance and taking the photo" No, don't "set" the white balance in the camera. You don't care, as the RAW data will be processed later with a more powerful computer and under your guidance. Shoot a test target immediately before, and use that to help you figure things out when you "develop" it. That takes no time or fiddling it's just another photo.