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Comprendre les valeurs min et max avec Mosaic to New Raster ?


Je dois combiner plusieurs rasters DEM en un seul à partir de cette source : http://srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputCoord.asp, j'utilise donc l'outil Mosaic to New Raster.

J'ai configuré l'outil :

  1. Je saisis les rasters (tous de la même source, même taille et pas de projection) ;
  2. Configurez le type de pixel (virgule flottante 32 bits comme dans les rasters d'origine) ;
  3. Configurez la taille de la cellule en tant que rasters d'origine ;
  4. Nombre de bandes = 1 comme rasters d'origine ; Opérateur Mosaic, je l'ai fait avec BLEND et MEAN (j'obtiens le même résultat).

Le problème que j'ai est que la mosaïque résultante montre une plage de valeurs maximales et minimales différente des valeurs maximales et minimales du raster individuel, par exemple raster 1 (-5123.8, 23.25), raster 2 (-5974.6, 40.09), raster 3 (-57770.2, 38), raster 4 (-2534,3, 23,55) et raster mosaïque final (-5975,8, 81,1).

Je suppose que cette solution n'est pas la bonne, du moins je ne m'attendais pas à l'obtenir. Quelqu'un a-t-il une idée si cela est correct, et si ce n'est pas le cas, comment le résoudre et obtenir un raster en mosaïque approprié avec les bonnes valeurs maximales et minimales ?

J'utilise ArcGIS 10.2.2 for Desktop.


Comme Whuber l'a mentionné, les statistiques trouvées dans les propriétés raster sont souvent approximatives ou obsolètes. Ce sont des propriétés prédéterminées qui peuvent être trompeuses par rapport aux valeurs raster réelles.

Vous avez calculé vos propres valeurs min/max à partir de 100 % des données réelles à l'aide de tableaux NumPy. Voir Utilisation de NumPy dans ArcGIS et RasterToNumPyArray (arcpy). Par exemple.:

import arcpy inrast = r'C:datainRaster.tif' my_array = arcpy.RasterToNumPyArray(inrast) print((my_array.min(), my_array.max()))

Si vous avez des valeurs manquantes (NODATA), un tableau masqué est nécessaire pour obtenir les statistiques correctes :

importer numpy en tant que np my_array = arcpy.RasterToNumPyArray(inrast) my_masked_array = np.ma.masked_equal(my_array, arcpy.Raster(inrast).noDataValue) print((my_masked_array.min(), my_masked_array.max()))

De plus, vous n'avez pas besoin d'ArcGIS pour lire les rasters en tant que tableaux NumPy ; par exemple. GDAL ou rasterio peuvent faire de même.


Comme le disent les autres réponses, les statistiques sont probablement obsolètes. Si vous préférez utiliser ArcGIS, essayez l'outil Calculer les statistiques dans la boîte à outils de gestion des données. Cela devrait mettre à jour les statistiques pour vous.


Comprendre les valeurs min et max avec Mosaic to New Raster ? - Systèmes d'information géographique

Oracle Inventory effectue une planification min-max pour vos articles au niveau de l'organisation ou du magasin. Lorsque vous planifiez min-max au niveau de l'organisation, vous pouvez éventuellement inclure les commandes client en cours et les besoins en composants d'en-cours en tant que demande dans le calcul de planification min-max. Les demandes d'achat pour les articles achetés et les travaux non lancés WIP pour les articles fabriqués pour les quantités de réapprovisionnement suggérées peuvent être créés en option. Vous pouvez ensuite transformer ces demandes d'achat en commandes d'achat ou en commandes internes et les jobs non lancés en jobs pour les articles requis.

Lorsque vous planifiez min-max au niveau du magasin, vous pouvez éventuellement inclure uniquement les commandes client ouvertes en tant que demande dans le calcul de planification min-max. Les demandes d'approvisionnement pour les quantités de réapprovisionnement suggérées peuvent être éventuellement créées. De plus, la planification au niveau du magasin ne peut pas générer d'OF et ne considère pas les OF comme l'approvisionnement ou les composants WIP comme la demande. Vous pouvez ensuite transformer ces demandes d'achat en commandes d'achat ou en commandes internes pour les articles requis.

Planification Min-Max au niveau de l'organisation

Pour utiliser la planification min-max au niveau de l'organisation, vous devez définir les attributs d'article utilisés par la planification min-max. Vous pouvez commencer par définir l'attribut d'article Méthode de planification des stocks sur Planification min-max . Vous établissez vos niveaux minimum et maximum utilisés dans le calcul à l'aide des attributs d'article Quantité minimum Min-Max et Quantité maximum Min-Max. Vous pouvez éventuellement définir les attributs d'article du modificateur de quantité de commande (quantité de commande minimale, quantité de commande maximale et multiplicateur de taille de lot fixe) pour mieux contrôler les quantités de commande suggérées générées par la planification min-max. Définissez l'indicateur Fabriquer ou Acheter sur Fabriquer pour éventuellement générer des travaux non lancés et sur Acheter pour générer éventuellement des demandes d'achat. Voir : Groupe d'attributs de planification générale.

Pour les articles répétitifs, étant donné que vous ne pouvez pas générer de plans répétitifs, vous avez la possibilité de générer des demandes d'achat, des tâches non planifiées ou un rapport uniquement.

La planification Min-Max est effectuée en exécutant le rapport de planification Min-Max. En sélectionnant la planification au niveau de l'organisation, vous exécutez une planification min-max pour votre organisation. En plus de l'option de niveau de planification, Oracle Inventory propose les options Commandes nettes réservées, Commandes nettes non réservées, Demande nette des en-cours et Inclure les quantités de stock non nettables lors du calcul de la disponibilité. Vous spécifiez également une date limite de demande et une date limite d'approvisionnement. Si vous choisissez Non pour toutes les options de demande nette, Oracle Inventory effectue le calcul suivant :

    • Quantité nettable en main + En commande = Total disponible, où :
        • La quantité nettoyable en stock est la somme des quantités en stock pour l'article dans tous les magasins nettoyables au sein de votre organisation. Des quantités non nettoyables peuvent éventuellement être incluses
            • En commande correspond à la somme des commandes d'achat ouvertes, des demandes d'achat, des commandes internes et des travaux en cours dont la réception est prévue au plus tard à la date limite d'approvisionnement.
              • Si Total Disponible & Quantité Minimum, suggérez une nouvelle commande, où :
                  • Quantité minimale est la valeur de l'attribut d'article Quantité minimale min-max.
                    • Quantité de commande = Quantité maximale - Total disponible, ajusté pour les modificateurs de quantité de commande :
                        • Oracle Inventory révise la quantité commandée si nécessaire pour que la quantité soit un multiple du multiplicateur de taille de lot fixe
                            • La quantité commandée doit être supérieure ou égale à la quantité minimale, ou Oracle Inventory révise la quantité à la hausse jusqu'au minimum
                                • La quantité commandée doit être inférieure ou égale à la quantité maximale, sinon Oracle Inventory révise la quantité jusqu'au maximum.
                                  • Quantité nettable en main + En commande - Demande ouverte = Total disponible, où
                                      • La quantité nettoyable en stock est la somme des quantités en stock pour l'article dans tous les magasins nettoyables au sein de votre organisation. Des quantités non nettoyables peuvent éventuellement être incluses.
                                          • En commande correspond à la somme des bons de commande, des demandes d'approvisionnement, des commandes internes et des travaux en cours dont la réception est prévue au plus tard à la date limite d'approvisionnement.
                                              • La demande en cours correspond à la somme des commandes client non réservées, des commandes client réservées et de la demande de composants en-cours dont l'émission est prévue au plus tard à la date limite de demande.
                                                • Si Total Disponible & Lt Quantité Minimum, suggérez une nouvelle commande, où
                                                    • Quantité minimale est la valeur de l'attribut d'article Quantité minimale min-max.
                                                      • Quantité de commande = Quantité maximale - Total disponible, ajusté pour les modificateurs de quantité de commande :
                                                          • Oracle Inventory révise la quantité commandée si nécessaire pour que la quantité soit un multiple du multiplicateur de taille de lot fixe
                                                              • La quantité commandée doit être supérieure ou égale à la quantité minimale, ou Oracle Inventory révise la quantité à la hausse jusqu'au minimum
                                                                  • La quantité commandée doit être inférieure ou égale à la quantité maximale, sinon Oracle Inventory révise la quantité jusqu'au maximum.

                                                                  L'exemple suivant vous montre comment Oracle Inventory effectue une planification min-max. Supposons qu'un article possède les valeurs de quantité et les paramètres d'attribut d'article suivants :

                                                                    • Quantité nettable disponible = 25
                                                                      • Quantité d'approvisionnement ouvert = 50
                                                                        • Quantité de commande client réservée ouverte = 90
                                                                          • Méthode de planification des stocks = planification Min-Max
                                                                            • Quantité minimale min-max = 100
                                                                              • Quantité maximale min-max = 500
                                                                                • Total disponible : 25 + 50 = 75
                                                                                    • Nous supposons que tout l'approvisionnement est dans la date limite d'approvisionnement, pour un total d'approvisionnement de 50
                                                                                        • La quantité totale disponible est de 75
                                                                                          • Ci-dessous le contrôle min: 75 < 100
                                                                                              • La quantité totale disponible est inférieure à la quantité minimale min-max, donc Oracle Inventory planifie une nouvelle commande
                                                                                                • Quantité max moins total disponible : 500 - 75 = 425
                                                                                                    • Pour ramener la quantité disponible au maximum min-max, Oracle Inventory planifiera une commande de 425.
                                                                                                      • Total disponible : (25 + 50) - 90 = (-15)
                                                                                                          • Nous supposons que tout l'approvisionnement est dans la date limite d'approvisionnement, pour un total d'approvisionnement de 50
                                                                                                              • Nous supposons que toute la demande est dans la date limite de la demande, donc les commandes réservées ouvertes totalisent 90
                                                                                                                  • La quantité totale disponible est (-15)
                                                                                                                    • Ci-dessous le contrôle min : (-15) < 100
                                                                                                                        • La quantité totale disponible est inférieure à la quantité minimale min-max, donc Oracle Inventory planifie une nouvelle commande
                                                                                                                          • Quantité max moins total disponible : 500 - (-15) = 515
                                                                                                                              • Pour ramener la quantité disponible au maximum min-max, Oracle Inventory planifiera une commande de 515.

                                                                                                                              Planification Min-Max au niveau du magasin

                                                                                                                              Pour effectuer une planification min-max au niveau du magasin, vous établissez les valeurs suivantes au niveau du magasin à l'aide des fenêtres Articles de magasin ou Magasins d'articles :

                                                                                                                                • Quantité minimale min-max
                                                                                                                                  • Quantité maximale min-max
                                                                                                                                    • Méthode de planification définie sur Planification min-max
                                                                                                                                      • Lot fixe multiple (facultatif)
                                                                                                                                        • Quantité maximale de commande
                                                                                                                                          • Quantité minimum d'achat
                                                                                                                                            • Détails de l'approvisionnement des articles
                                                                                                                                                • Type d'approvisionnement (fournisseur ou inventaire)
                                                                                                                                                    • Organisation d'approvisionnement (si le type est inventaire)
                                                                                                                                                        • Magasin d'approvisionnement (si le type est stock) (facultatif)
                                                                                                                                                          • Délais (facultatif)

                                                                                                                                                          Voir également

                                                                                                                                                          Calculs du rapport de planification Min-Max

                                                                                                                                                            • Quantité en stock + En commande = Total disponible, où :
                                                                                                                                                                • La quantité en stock est la quantité dans le magasin que vous avez spécifié dans le rapport de planification Min-Max.
                                                                                                                                                                    • En commande correspond à la somme des commandes fournisseur ouvertes, des demandes d'approvisionnement et des commandes client internes dont la réception est prévue dans le magasin spécifié avant ou avant la date limite d'approvisionnement. Notez que les commandes d'approvisionnement faisant référence à un magasin différent, ou sans magasin spécifié, ne sont pas incluses
                                                                                                                                                                      • Si Total Disponible & Quantité Minimum, suggérez une nouvelle commande, où :
                                                                                                                                                                          • La quantité minimale est la valeur de la quantité minimale min-max définie au niveau article/magasin.
                                                                                                                                                                            • Quantité de commande = Quantité maximale - Total disponible, ajusté pour les modificateurs de quantité de commande article/magasin :
                                                                                                                                                                                • Oracle Inventory révise la quantité de commande si nécessaire pour que la quantité soit un multiple du multiplicateur de taille de lot fixe
                                                                                                                                                                                    • La quantité commandée doit être supérieure ou égale à la quantité minimale, ou Oracle Inventory révise la quantité à la hausse jusqu'au minimum
                                                                                                                                                                                        • La quantité commandée doit être inférieure ou égale à la quantité maximale, sinon Oracle Inventory révise la quantité jusqu'au maximum.
                                                                                                                                                                                          • Quantité en stock + En commande - Demande ouverte = Total disponible, où
                                                                                                                                                                                              • La quantité en stock est la quantité dans le magasin spécifiée dans le rapport de planification Min-Max.
                                                                                                                                                                                                  • En commande correspond à la somme des bons de commande, des demandes d'approvisionnement et des commandes internes dont la réception est prévue dans le magasin spécifié au plus tard à la date limite d'approvisionnement. Notez que les commandes faisant référence à un magasin différent, ou sans magasin spécifié, ne sont pas incluses
                                                                                                                                                                                                      • La demande en cours correspond à la somme des commandes client en cours et des réservations de stock dont l'expédition est prévue depuis ce magasin au plus tard à la date limite de la demande. Notez que les commandes client et les réservations de stock faisant référence à un magasin différent, ou sans magasin spécifié, ne sont pas incluses.
                                                                                                                                                                                                        • Si Total Disponible & Quantité Minimum, suggérez une nouvelle commande, où :
                                                                                                                                                                                                            • La quantité minimale est la valeur de la quantité minimale min-max spécifiée au niveau article/magasin.
                                                                                                                                                                                                              • Quantité de commande = Quantité maximale - Total disponible, ajusté pour les modificateurs de quantité de commande spécifiés au niveau de l'article/magasin :
                                                                                                                                                                                                                  • Oracle Inventory révise la quantité de commande si nécessaire pour que la quantité soit un multiple du multiplicateur de taille de lot fixe
                                                                                                                                                                                                                      • La quantité commandée doit être supérieure ou égale à la quantité minimale, ou Oracle Inventory révise la quantité à la hausse jusqu'au minimum
                                                                                                                                                                                                                          • La quantité commandée doit être inférieure ou égale à la quantité maximale, sinon Oracle Inventory révise la quantité jusqu'au maximum.

                                                                                                                                                                                                                          L'exemple suivant vous montre comment Oracle Inventory effectue une planification min-max. Supposons qu'un article possède les valeurs de quantité et les paramètres d'attribut d'article suivants :


                                                                                                                                                                                                                          Perspective historique

                                                                                                                                                                                                                          La méthode Min/Max a été l'une des premières méthodes de réapprovisionnement automatisée des stocks à être utilisée dans les logiciels d'entreprise dédiés à la gestion des stocks. Le principal avantage de cette méthode est son extrême simplicité de mise en œuvre.

                                                                                                                                                                                                                          Cette méthode suit le niveau de stock total actuel, qui est généralement la somme du stock en stock et du stock en commande pour chaque SKU. Lorsque le stock total atteint la valeur Min, une nouvelle commande est déclenchée. La quantité de réapprovisionnement cible la valeur Max pour le nouveau niveau de stock total, donc la quantité de réapprovisionnement est la différence entre Max et Min (c'est-à-dire Max moins Min).

                                                                                                                                                                                                                          Dans sa forme originale, la commande Min/Max était considérée comme une méthode assez statique de contrôle des stocks où les valeurs Min/Max étaient rarement modifiées, peut-être quelques fois par an. L'analyse ABC a été fréquemment utilisée pour guider les praticiens à passer plus de temps à réviser les éléments « A » qui nécessitent traditionnellement plus d'attention que les éléments « B » ou « C ».


                                                                                                                                                                                                                          Nouveaux projets Open Source utilisant NHDPlus

                                                                                                                                                                                                                          Deux nouveaux projets open source, Xstrm et FCPGtools, ont été publiés et fournissent des fonctionnalités basées sur des versions de NHDPlus. Les deux projets fournissent des outils pour résumer les caractéristiques du paysage à l'aide de l'ancien NHDPlus V2, et fonctionneront également avec NHDPlus HR. Les deux projets sont basés sur Python et fonctionnent sur des plates-formes de calcul haute performance basées sur Linux et sur des systèmes Windows.

                                                                                                                                                                                                                          Xstrm

                                                                                                                                                                                                                          Le package Python xstrm et l'outil de ligne de commande associé, 'network_calculator', sont destinés à aider à la synthèse du réseau en amont et en aval des variables affectées à un segment de flux. Les méthodes sont construites de manière généralisée et sont destinées à soutenir les efforts pour tout réseau de flux ayant une topologie générale, c'est-à-dire vers et depuis les nœuds. Plus précisément, ce package a été conçu pour prendre en charge les analyses basées sur les pêches à l'aide de plusieurs versions de la base de données hydrographique nationale Plus (NHDPlus) qui représentent les cours d'eau aux États-Unis ainsi que les HydroBasins qui représentent les zones de drainage mondiales. Le forfait comprend actuellement les éléments suivants :

                                                                                                                                                                                                                          Méthodes Python (build_network.py, network_calc.py, xstrm.py) et outil de ligne de commande (network_calculator.py) pour prendre en charge les résumés en amont ou en aval des informations attribuées aux segments de cours d'eau locaux ou aux drainages. Les types de résumé actuellement pris en charge incluent la somme, le min, le max ou la moyenne pondérée.

                                                                                                                                                                                                                          Possibilité d'exporter un réseau complet au format de fichier hdf5. Notez que les réseaux sont exportés à l'aide de valeurs d'index pour améliorer l'efficacité du traitement et réduire la taille du fichier hdf5.

                                                                                                                                                                                                                          Pour un réseau donné renvoie tous les identifiants de segment amont ou aval ou de drainage.

                                                                                                                                                                                                                          Un réseau fictif est inclus dans le dossier tests pour faciliter les tests et comprendre les fonctionnalités. Une image du réseau, diagram_of_test_data.JPG, ainsi que les données du réseau, test_local_data.csv, sont inclus.

                                                                                                                                                                                                                          dossier common_networks, contient les étapes de traitement pour les réseaux de diffusion couramment utilisés tels que NHDPlusV2.1.

                                                                                                                                                                                                                          Cet outil peut être utilisé pour résumer les caractéristiques d'un bassin versant ou d'un canal de flux à travers un réseau. Pour des informations complètes, consultez :

                                                                                                                                                                                                                          Wieferich, D.J., Williams, B., Falgout, J.T., Foks, N.L. 2021. xstrm. Version du logiciel U.S. Geological Survey. https://doi.org/10.5066/P9P8P7Z0.

                                                                                                                                                                                                                          FCPGoutils

                                                                                                                                                                                                                          Les outils de grille de paramètres conditionnés par le flux (FCPG) sont une bibliothèque Python 3 permettant de créer des FCPG pour les régions de code d'unité hydrologique (HUC2) à deux chiffres, les régions de code d'unité hydrologique (HUC4) à quatre chiffres ou d'autres schémas de tuilage géospatial. Il s'appuie sur une représentation raster du réseau fluvial. Ces outils peuvent être utilisés dans un environnement de calcul haute performance (HPC) basé sur Linux ou localement sur votre système.

                                                                                                                                                                                                                          Les FCGP combinent des rasters de direction d'écoulement et d'accumulation de flux (de NHDPlus ou d'une autre source) avec des rasters de paramètres, tels que l'altitude, la pente, l'occupation du sol ou tout autre paramètre pouvant être représenté au format raster. De cette façon, un FCGP peut fournir la valeur moyenne d'un paramètre sur toute la zone de drainage en amont, évaluée pour chaque cellule de grille raster. Par exemple, un FCGP de pente contient la pente moyenne de l'ensemble de l'aire de drainage en amont. Cette valeur peut être interrogée très rapidement et les paramètres représentés de cette manière sont idéaux pour une utilisation dans les applications d'apprentissage automatique.

                                                                                                                                                                                                                          Pour des informations complètes sur les outils FCPG, voir :

                                                                                                                                                                                                                          Barnhart, TB, Sando, R., Siefken, SA, McCarthy, PM, et Rea, AH, 2020, Outils de grille de paramètres conditionnés par le débit : version du logiciel US Geological Survey, DOI : https://doi.org/10.5066/P9W8UZ47 .

                                                                                                                                                                                                                          Les FCPGtools ont été utilisés sur l'environnement de calcul haute performance USGS Yeti pour produire des FCGP pour plusieurs paramètres pour les États-Unis contigus (CONUS). Des FCPG ont été générés décrivant l'altitude moyenne du bassin en amont, la pente, la classe de couverture terrestre, la latitude et les climatologies sur 30 ans des précipitations annuelles totales moyennes, de la température quotidienne minimale de l'air et de la température quotidienne maximale de l'air. Ces données sont fournies sous forme de mosaïques de tuiles raster virtuelles (vrt) de GeoTIFF optimisés pour les nuages ​​pour permettre des requêtes ponctuelles des données (voir Informations sur la distribution) sans nécessiter le téléchargement de l'ensemble de données.


                                                                                                                                                                                                                          Comprendre les valeurs min et max avec Mosaic to New Raster ? - Systèmes d'information géographique

                                                                                                                                                                                                                          Description du service: Le projet d'orthophotographie SGIC fournit des photographies aériennes orthorectifiées au nadir et des données d'élévation de la surface de la terre transparentes et précises à l'échelle de la province à utiliser dans les systèmes d'information géographique (SIG). Le programme vise à acquérir des images avec une zone tampon de 100 mètres au-delà de la frontière provinciale. Les orthophotos couleur sont pré-mosaïquées puis découpées en tuiles cantonales avant d'être livrées au collaboratif. L'imagerie infrarouge couleur, les images RAW, les fichiers AT et un modèle d'élévation numérique existent également pour ce domaine d'imagerie. Le Saskatchewan Geospatial Imagery Collaborative (SGIC) a été formé pour acquérir de nouvelles photographies aériennes et images satellites de la province. Le SGIC est composé de 29 organisations participantes, y compris le gouvernement provincial, les sociétés d'État, les municipalités, le gouvernement fédéral, les universités, les Premières nations, les organisations communautaires et l'industrie. Une liste à jour des membres du SGIC est disponible sur le site Web d'accès aux images à www.flysask.ca.

                                                                                                                                                                                                                          Nom: SGIC_Public_Orthophotos

                                                                                                                                                                                                                          La description: Le projet d'orthophotographie SGIC fournit des photographies aériennes orthorectifiées au nadir et des données d'élévation de la surface de la terre transparentes et précises à l'échelle de la province à utiliser dans les systèmes d'information géographique (SIG). Le programme vise à acquérir des images avec une zone tampon de 100 mètres au-delà de la frontière provinciale. Les orthophotos couleur sont pré-mosaïquées puis découpées en tuiles cantonales avant d'être livrées au collaboratif. L'imagerie infrarouge couleur, les images RAW, les fichiers AT et un modèle d'élévation numérique existent également pour ce domaine d'imagerie. Le Saskatchewan Geospatial Imagery Collaborative (SGIC) a été formé pour acquérir de nouvelles photographies aériennes et images satellites de la province. Le SGIC est composé de 29 organisations participantes, y compris le gouvernement provincial, les sociétés d'État, les municipalités, le gouvernement fédéral, les universités, les Premières nations, les organisations communautaires et l'industrie. Une liste à jour des membres du SGIC est disponible sur le site Web d'accès aux images à www.flysask.ca.

                                                                                                                                                                                                                          Cache de carte fusionné unique : faux

                                                                                                                                                                                                                            XMin : 133719.9922000002
                                                                                                                                                                                                                            YMmin : 5427344.227446125
                                                                                                                                                                                                                            XMax : 766090.7900503365
                                                                                                                                                                                                                            YMax : 6661937,5
                                                                                                                                                                                                                            Référence spatiale : 2151 (2957)

                                                                                                                                                                                                                            XMin : 133719.9922000002
                                                                                                                                                                                                                            YMmin : 5427344.227446125
                                                                                                                                                                                                                            XMax : 766090.7900503365
                                                                                                                                                                                                                            YMax : 6661937,5
                                                                                                                                                                                                                            Référence spatiale : 2151 (2957)

                                                                                                                                                                                                                            XMin : 133719.9922000002
                                                                                                                                                                                                                            YMmin : 5427344.227446125
                                                                                                                                                                                                                            XMax : 766090.7900503365
                                                                                                                                                                                                                            YMax : 6661937,5
                                                                                                                                                                                                                            Référence spatiale : 2151 (2957)

                                                                                                                                                                                                                            Champ Heure de début : Year_of_Data
                                                                                                                                                                                                                            Champ Heure de fin : Year_of_Data
                                                                                                                                                                                                                            Durée :
                                                                                                                                                                                                                              [01/01/2008 00:00:00 UTC, 01/01/2018 00:00:00 UTC]

                                                                                                                                                                                                                            Taille des pixels Y : 0.3999936733375436

                                                                                                                                                                                                                            Capacités de mesure :

                                                                                                                                                                                                                            A des histogrammes : faux

                                                                                                                                                                                                                            A plusieurs dimensions : faux

                                                                                                                                                                                                                            Texte du droit d'auteur : Collaboration d'imagerie géospatiale de la Saskatchewan (SGIC)


                                                                                                                                                                                                                            La moyenne de RasterLayer ne sera pas calculée (package R Raster)

                                                                                                                                                                                                                            J'ai donc empilé plusieurs rasters (x1, x2, x3, x4, . ) et calculé avec succès un raster moyen à partir de tous (xmaster). Cependant, je veux ensuite la valeur moyenne en pixels de ce raster (xmaster). Normalement, j'afficherais les statistiques récapitulatives et appellerais la valeur moyenne. cependant aucun moyen n'apparaît dans le résumé pour 'xmaster' ! Je ne sais pas pourquoi - je me demande si quelqu'un pourrait bien m'aider avec un travail autour. S'il vous plaît voir mon script ci-dessous:

                                                                                                                                                                                                                            "> couche récapitulative (xmaster) Min. 11488 1ère Qu. 18016 Médiane 20048 3ème Qu. 21968 Max. 28704 NA's 0"

                                                                                                                                                                                                                            Comme vous pouvez le voir, aucune valeur moyenne n'apparaît pour le raster. Bien sûr, je peux enregistrer le raster et extraire la moyenne dans un autre logiciel, mais cela prend beaucoup de temps. Quelqu'un peut-il m'aider à savoir pourquoi cela ne montre pas la moyenne?


                                                                                                                                                                                                                            Comprendre les valeurs min et max avec Mosaic to New Raster ? - Systèmes d'information géographique

                                                                                                                                                                                                                            Beaucoup de nos applications dans ce chapitre tourneront autour des valeurs minimales et maximales d'une fonction. Bien que nous puissions tous visualiser les valeurs minimales et maximales d'une fonction, nous voulons être un peu plus précis dans notre travail ici. En particulier, nous souhaitons différencier deux types de valeurs minimales ou maximales. La définition suivante donne les types de valeurs minimales et/ou maximales que nous examinerons.

                                                                                                                                                                                                                            Définition

                                                                                                                                                                                                                            1. On dit que (fleft( x ight)) a un maximum absolu (ou global) à (x = c) if(fleft( x ight) le fleft( c ight)) pour chaque (x) dans le domaine sur lequel nous travaillons.

                                                                                                                                                                                                                            Notez que lorsque nous disons un "intervalle ouvert autour de(x = c)" nous voulons dire que nous pouvons trouver un intervalle (left( ight)), sans compter les points de terminaison, tels que (a < c < b). Ou, en d'autres termes, (c) sera contenu quelque part à l'intérieur de l'intervalle et ne sera aucune des extrémités.

                                                                                                                                                                                                                            Aussi, nous appellerons collectivement les points minimum et maximum d'une fonction les extrême de la fonction. Ainsi, les extrema relatifs feront référence aux minimums et maximums relatifs tandis que les extrema absolus feront référence aux minimums et maximums absolus.

                                                                                                                                                                                                                            Parlons maintenant un peu de la différence subtile entre l'absolu et le relatif dans la définition ci-dessus.

                                                                                                                                                                                                                            Nous aurons un maximum (ou minimum) absolu à (x = c) à condition que (fleft(c ight)) soit la valeur la plus grande (ou la plus petite) que la fonction prendra jamais sur le domaine que nous travaillent sur. De plus, lorsque nous disons le "domaine sur lequel nous travaillons", cela signifie simplement la plage de (x) avec laquelle nous avons choisi de travailler pour un problème donné. Il peut y avoir d'autres valeurs de (x) que nous pouvons réellement insérer dans la fonction mais les avons exclues pour une raison quelconque.

                                                                                                                                                                                                                            Un maximum ou un minimum relatif est légèrement différent. Tout ce qui est requis pour qu'un point soit un maximum ou un minimum relatif est que ce point soit un maximum ou un minimum dans un intervalle de (x) autour de (x = c). Il peut y avoir des valeurs plus grandes ou plus petites de la fonction à un autre endroit, mais par rapport à (x = c), ou local à (x = c), (fleft( c ight)) est plus grand ou plus petit que toutes les autres valeurs de fonction qui en sont proches.

                                                                                                                                                                                                                            Notez également que pour qu'un point soit un extrema relatif, nous devons être capables de regarder les valeurs des fonctions des deux côtés de (x = c) pour voir s'il s'agit vraiment d'un maximum ou d'un minimum à ce point. Cela signifie que les extrema relatifs ne se produisent pas aux extrémités d'un domaine. Ils ne peuvent se produire qu'à l'intérieur du domaine.

                                                                                                                                                                                                                            Il y a effectivement un débat sur le point précédent. Certaines personnes pensent que des extrema relatifs peuvent se produire aux extrémités d'un domaine. Cependant, dans cette classe, nous utiliserons la définition qui dit qu'ils ne peuvent pas se produire aux extrémités d'un domaine. Cela sera discuté un peu plus en détail à la fin de la section une fois que nous aurons pris en compte un fait pertinent.

                                                                                                                                                                                                                            Il est généralement plus facile de se faire une idée des définitions en jetant un coup d'œil rapide à un graphique.

                                                                                                                                                                                                                            Pour la fonction montrée dans ce graphique, nous avons des maximums relatifs à (x = b) et (x = d). Ces deux points sont des maximums relatifs car ils sont à l'intérieur du domaine indiqué et sont le plus grand point du graphique dans un intervalle autour du point. Nous avons également un minimum relatif à (x = c) puisque ce point est intérieur au domaine et est le point le plus bas du graphe dans un intervalle qui l'entoure. Le point final à l'extrême droite, (x = e), ne sera pas un minimum relatif puisqu'il s'agit d'un point final.

                                                                                                                                                                                                                            La fonction aura un maximum absolu à (x = d) et un minimum absolu à (x = a). Ces deux points sont les plus grands et les plus petits que la fonction sera jamais. Nous pouvons également remarquer que les extrema absolus d'une fonction se produiront soit aux extrémités du domaine, soit aux extrema relatifs. Nous utiliserons cette idée dans les sections suivantes, elle est donc plus importante qu'il n'y paraît à l'heure actuelle.

                                                                                                                                                                                                                            Jetons un coup d'œil rapide à quelques exemples pour nous assurer que nous avons bien les définitions des extrema absolus et relatifs.

                                                                                                                                                                                                                            Puisque cette fonction est assez facile à représenter graphiquement, faisons-le. Cependant, nous voulons seulement le graphique sur l'intervalle (left[ < - 1,2> ight]). Voici le graphique,

                                                                                                                                                                                                                            Notez que nous avons utilisé des points à la fin du graphique pour nous rappeler que le graphique se termine à ces points.

                                                                                                                                                                                                                            Nous pouvons maintenant identifier les extrema à partir du graphique. Il semble que nous ayons un minimum relatif et absolu de zéro à (x = 0) et un maximum absolu de quatre à (x = 2). Notez que (x = - 1) n'est pas un maximum relatif puisqu'il se trouve au point final de l'intervalle.

                                                                                                                                                                                                                            Cette fonction n'a pas de maximums relatifs.

                                                                                                                                                                                                                            Comme nous l'avons vu dans l'exemple précédent, les fonctions ne doivent pas nécessairement avoir d'extrema relatif. Il est tout à fait possible qu'une fonction n'ait pas de maximum relatif et/ou de minimum relatif.

                                                                                                                                                                                                                            Voici le graphique de cette fonction.

                                                                                                                                                                                                                            Dans ce cas, nous avons toujours un minimum relatif et absolu de zéro à (x = 0). Nous avons également toujours un maximum absolu de quatre. Cependant, contrairement au premier exemple, cela se produira en deux points, (x = - 2) et (x = 2).

                                                                                                                                                                                                                            Encore une fois, la fonction n'a pas de maximums relatifs.

                                                                                                                                                                                                                            Comme cet exemple l'a montré, il ne peut y avoir qu'une seule valeur absolue maximale ou minimale absolue, mais elles peuvent se produire à plusieurs endroits du domaine.

                                                                                                                                                                                                                            Dans ce cas, nous n'avons donné aucun domaine et l'hypothèse est donc que nous prendrons le plus grand domaine possible. Pour cette fonction, cela signifie tous les nombres réels. Voici le graphique.

                                                                                                                                                                                                                            Dans ce cas, le graphique ne cesse d'augmenter à chaque extrémité et il n'y a donc aucun maximum d'aucune sorte pour cette fonction. Quel que soit le point que nous choisissons sur le graphique, il y aura des points à la fois plus grands et plus petits que lui de chaque côté, nous ne pouvons donc pas avoir de maximum (de quelque nature que ce soit, relatif ou absolu) dans un graphique.

                                                                                                                                                                                                                            Nous avons toujours une valeur minimale relative et absolue de zéro à (x = 0).

                                                                                                                                                                                                                            Ainsi, certains graphiques peuvent avoir des minimums mais pas des maximums. De même, un graphique peut avoir des maximums mais pas des minimums.

                                                                                                                                                                                                                            Voici le graphique de cette fonction.

                                                                                                                                                                                                                            Cette fonction a un maximum absolu de huit à (x = 2) et un minimum absolu de moins huit à (x = - 2). Cette fonction n'a pas d'extrema relatif.

                                                                                                                                                                                                                            Ainsi, une fonction n'a pas besoin d'avoir des extrema relatifs comme l'a montré cet exemple.

                                                                                                                                                                                                                            Encore une fois, nous ne limitons pas le domaine cette fois, alors voici le graphique.

                                                                                                                                                                                                                            Dans ce cas, la fonction n'a pas d'extrema relatif ni d'extrema absolu.

                                                                                                                                                                                                                            Comme nous l'avons vu dans l'exemple précédent, les fonctions ne doivent avoir aucun type d'extrema, relatif ou absolu.

                                                                                                                                                                                                                            Nous n'avons pas restreint le domaine pour cette fonction. Voici le graphique.

                                                                                                                                                                                                                            Le cosinus a des extrema (relatifs et absolus) qui se produisent en de nombreux points. Le cosinus a des maximums relatifs et absolus de 1 à

                                                                                                                                                                                                                            [x = ldots - 4pi ,, - 2pi ,,,0,,,2pi ,,,4pi , ldots ]

                                                                                                                                                                                                                            Le cosinus a également des minimums relatifs et absolus de -1 à

                                                                                                                                                                                                                            [x = ldots - 3pi ,, - pi ,,,pi ,,,3pi , ldots ]

                                                                                                                                                                                                                            Comme cet exemple l'a montré, un graphe peut en fait avoir des extrema se produisant à un grand nombre (infini dans ce cas) de points.

                                                                                                                                                                                                                            Nous avons maintenant travaillé pas mal d'exemples et nous pouvons utiliser ces exemples pour voir un fait intéressant sur les extrema absolus. Remarquons d'abord que toutes les fonctions ci-dessus étaient des fonctions continues. Notez ensuite que chaque fois que nous avons restreint le domaine à un intervalle fermé (c'est à dire. l'intervalle contient ses extrémités) nous avons obtenu des maximums absolus et des minimums absolus. Enfin, dans un seul des trois exemples dans lesquels nous n'avons pas restreint le domaine, nous avons obtenu à la fois un maximum absolu et un minimum absolu.

                                                                                                                                                                                                                            Ces observations nous conduisent au théorème suivant.

                                                                                                                                                                                                                            Théorème des valeurs extrêmes

                                                                                                                                                                                                                            Supposons que (fleft( x ight)) est continu sur l'intervalle (left[ ight]) alors il y a deux nombres (a le c,d le b) de sorte que (fleft( c ight)) est un maximum absolu pour la fonction et (fleft ( d ight)) est un minimum absolu pour la fonction.

                                                                                                                                                                                                                            Donc, si nous avons une fonction continue sur un intervalle (left[ ight]) alors nous sommes assurés d'avoir à la fois un maximum absolu et un minimum absolu pour la fonction quelque part dans l'intervalle. Le théorème ne nous dit pas où ils se produiront ou s'ils se produiront plus d'une fois, mais au moins il nous dit qu'ils existent quelque part. Parfois, tout ce que nous avons besoin de savoir, c'est qu'ils existent.

                                                                                                                                                                                                                            Ce théorème ne dit rien sur les extrema absolus si nous ne travaillons pas sur un intervalle. Nous avons vu des exemples de fonctions ci-dessus qui avaient à la fois des extrema absolus, un extrema absolu et aucun extrema absolu lorsque nous ne nous sommes pas limités à un intervalle.

                                                                                                                                                                                                                            L'exigence qu'une fonction soit continue est également requise pour que nous puissions utiliser le théorème. Considérons le cas de

                                                                                                                                                                                                                            Cette fonction n'est pas continue à (x = 0) lorsque nous nous approchons de zéro, la fonction se rapproche de l'infini. Ainsi, la fonction n'a pas de maximum absolu. Notez qu'il a cependant un minimum absolu. En fait, le minimum absolu se produit deux fois à la fois à (x = - 1) et (x = 1).

                                                                                                                                                                                                                            Si on changeait un peu l'intervalle pour dire,

                                                                                                                                                                                                                            la fonction aurait maintenant les deux extrêmes absolus. Nous ne pouvons rencontrer des problèmes que si l'intervalle contient le point de discontinuité. Si ce n'est pas le cas, le théorème tiendra.

                                                                                                                                                                                                                            Nous devons également souligner que ce n'est pas parce qu'une fonction n'est pas continue à un point qu'elle n'aura pas les deux extrema absolus dans un intervalle qui contient ce point. Vous trouverez ci-dessous le graphique d'une fonction qui n'est pas continue en un point de l'intervalle donné et qui a pourtant les deux extrêmes absolus.

                                                                                                                                                                                                                            Ce graphe n'est pas continu à (x = c), pourtant il a à la fois un maximum absolu ((x = b)) et un minimum absolu ((x = c)). Notez également que, dans ce cas, l'un des extrema absolus s'est produit au point de discontinuité, mais ce n'est pas nécessaire. Le minimum absolu aurait pu facilement être à l'autre point d'extrémité ou à un autre point à l'intérieur de la région. Le point ici est que ce graphique n'est pas continu et pourtant a à la fois des extrêmes absolus

                                                                                                                                                                                                                            Le but de tout cela est que nous devons faire attention à n'utiliser le théorème des valeurs extrêmes que lorsque les conditions du théorème sont remplies et à ne pas mal interpréter les résultats si les conditions ne sont pas remplies.

                                                                                                                                                                                                                            Pour utiliser le théorème des valeurs extrêmes, nous devons avoir un intervalle qui inclut ses extrémités, souvent appelé intervalle fermé, et la fonction doit être continue sur cet intervalle. Si nous n'avons pas d'intervalle fermé et/ou si la fonction n'est pas continue sur l'intervalle, alors la fonction peut ou non avoir des extrema absolus.

                                                                                                                                                                                                                            We need to discuss one final topic in this section before moving on to the first major application of the derivative that we’re going to be looking at in this chapter.

                                                                                                                                                                                                                            Fermat’s Theorem

                                                                                                                                                                                                                            If (fleft( x ight)) has a relative extrema at (x = c) and (f'left( c ight)) exists then (x = c) is a critical point of (fleft( x ight)). In fact, it will be a critical point such that (f'left( c ight) = 0).

                                                                                                                                                                                                                            To see the proof of this theorem see the Proofs From Derivative Applications section of the Extras chapter.

                                                                                                                                                                                                                            Also note that we can say that (f'left( c ight) = 0) because we are also assuming that (f'left( c ight)) exists.

                                                                                                                                                                                                                            This theorem tells us that there is a nice relationship between relative extrema and critical points. In fact, it will allow us to get a list of all possible relative extrema. Since a relative extrema must be a critical point the list of all critical points will give us a list of all possible relative extrema.

                                                                                                                                                                                                                            Consider the case of (fleft( x ight) = ). We saw that this function had a relative minimum at (x = 0) in several earlier examples. So according to Fermat’s theorem (x = 0) should be a critical point. The derivative of the function is,

                                                                                                                                                                                                                            Sure enough (x = 0) is a critical point.

                                                                                                                                                                                                                            Be careful not to misuse this theorem. It doesn’t say that a critical point will be a relative extrema. To see this, consider the following case.

                                                                                                                                                                                                                            [fleft( x ight) = hspace<0.25in>hspace<0.25in>f'left( x ight) = 3]

                                                                                                                                                                                                                            Clearly (x = 0) is a critical point. However, we saw in an earlier example this function has no relative extrema of any kind. So, critical points do not have to be relative extrema.

                                                                                                                                                                                                                            Also note that this theorem says nothing about absolute extrema. An absolute extrema may or may not be a critical point.

                                                                                                                                                                                                                            Before we leave this section we need to discuss a couple of issues.

                                                                                                                                                                                                                            First, Fermat’s Theorem only works for critical points in which (f'left( c ight) = 0). This does not, however, mean that relative extrema won’t occur at critical points where the derivative does not exist. To see this consider (fleft( x ight) = left| x ight|). This function clearly has a relative minimum at (x = 0) and yet in a previous section we showed in an example that (f'left( 0 ight)) does not exist.

                                                                                                                                                                                                                            What this all means is that if we want to locate relative extrema all we really need to do is look at the critical points as those are the places where relative extrema may exist.

                                                                                                                                                                                                                            Finally, recall that at that start of the section we stated that relative extrema will not exist at endpoints of the interval we are looking at. The reason for this is that if we allowed relative extrema to occur there it may well (and in fact most of the time) violate Fermat’s Theorem. There is no reason to expect end points of intervals to be critical points of any kind. Therefore, we do not allow relative extrema to exist at the endpoints of intervals.


                                                                                                                                                                                                                            Project 5: Explore the Data: Descriptive Statistics and Histograms

                                                                                                                                                                                                                            In the third chunk of RMarkdown, you will produce several descriptive statistics and plot histograms of the data.

                                                                                                                                                                                                                            Exploring your data through descriptive statistics and graphical summaries assists understanding if your data meets the assumptions of regression. Many statistical tests require that specific assumptions be met in order for the results of the test to be meaningful. The basic regression assumptions are as follows:

                                                                                                                                                                                                                            1. The relationship between the y and x variables is linear and that relationship can be expressed as a linear equation.
                                                                                                                                                                                                                            2. The errors (or residuals) have a mean of 0 and a constant variance. In other words, the errors about the regression line do not vary with the value of x.
                                                                                                                                                                                                                            3. The residuals are independent and the value of one error is not affected by the value of another error.
                                                                                                                                                                                                                            4. For each value of x, the errors are normally distributed around the regression line.

                                                                                                                                                                                                                            Before you start working with any dataset, it is important to explore the data using descriptive statistics and view the data’s distribution using histograms (or another graphical summary method). Descriptive statistics enable you to compare various measures across the different variables. These include mean, mode, standard deviation, etc. There are many kinds of graphical summary methods such as histograms and boxplots. For this part of the assignment, we will use histograms to examine the distribution of the variables.

                                                                                                                                                                                                                            Figure 5.4 shows a summary of the various descriptive statistics that are provided by the describe() function. In Figure 5.4, X1, X2, X3, and X4 represent the percent of families below the poverty level, the percent of individuals without health insurance, the median household income, and the percent of unemployed individuals, respectively.

                                                                                                                                                                                                                            Figure 5.4: A summary of descriptive statistics for the Ohio poverty dataset
                                                                                                                                                                                                                            X1 X2 X3 X4
                                                                                                                                                                                                                            vars
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            1 2 3 4
                                                                                                                                                                                                                            m
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            88 88 88 88
                                                                                                                                                                                                                            signifier
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            24.55 7.87 51742.20 6.08
                                                                                                                                                                                                                            Dakota du Sud
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            8.95 3.99 10134.75 1.75
                                                                                                                                                                                                                            median
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            24.20 7.30 49931.50 5.85
                                                                                                                                                                                                                            trimmed
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            24.49 7.48 50463.38 6.02
                                                                                                                                                                                                                            furieux
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            9.86 2.08 8158.75 1.70
                                                                                                                                                                                                                            min
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            5.8 3.3 36320.0 2.6
                                                                                                                                                                                                                            max
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            43.1 40.2 100229.0 10.8
                                                                                                                                                                                                                            gamme
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            37.3 36.9 63909.0 8.2
                                                                                                                                                                                                                            skew
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            0.00 6.04 1.82 0.41
                                                                                                                                                                                                                            kurtosis
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            -0.86 46.36 5.22 0.08
                                                                                                                                                                                                                            se
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            0.95 0.42 1080.37 0.19

                                                                                                                                                                                                                            We begin our examination of the descriptive statistics by comparing the mean and median values of the variables. In cases where the mean and median values are similar, the data’s distribution can be considered approximately normal. Note that a similarity in mean and median values can be seen in rows X1 and X4. For X1, the difference between the mean and median is 0.35 percent and for X4 the difference is 0.23 percent. There is a larger difference between the mean and median for the variables in rows X2 and X3. The difference between the mean and median for X2 and X3 is 0.57 and $48,189, respectively. Based on this comparison, variables X1 and X4 would seem to be more normally distributed than X2 and X3.

                                                                                                                                                                                                                            We can also examine the skewness values to see what they report about a given variable’s departure from normality. Skewness values that are “+” suggest a positive skew (outliers are on located on the higher range of the data values and are pulling the mean in the positive direction). Skewness values that are “–“ suggest a negative skew (outliers are located on the lower end of the range of data values and are pulling the mean in the negative direction). A skewness value close to 0.0 suggests a distribution that is approximately normal. As skewness values increase, the severity of the skew also increases. Skewness values close to ±0.5 are considered to possess a moderate skew while values above ±1.0 suggests the data are severely skewed. From Figure 5.4, X2 and X3 have skewness values of 6.04 and 1.82, respectively. Both variables are severely positively skewed. Variables X1 and X4 (reporting skewness of 0.00 and 0.41, respectively) appear to be more normal although X4 appears to have a moderate level of positive skewness. We will examine each distribution more closely in a graphical and statistical sense to determine whether an attribute is considered normal.

                                                                                                                                                                                                                            The histograms in Figures 5.5 and 5.6 both reflect what was observed from the mean and median comparison and the skewness values. Figure 5.5 shows a distribution that appears rather symmetrical while Figure 5.6 shows a distribution that is distinctively positively skewed (note the data value located on the far right-hand side of the distribution).


                                                                                                                                                                                                                            Moving through the mosaic: identifying critical linkage zones for large herbivores across a multiple‐use African landscape

                                                                                                                                                                                                                            Reduced connectivity across grassland ecosystems can impair their functional heterogeneity and negatively impact large herbivore populations. Maintaining landscape connectivity across human-dominated rangelands is therefore a key conservation priority.

                                                                                                                                                                                                                            Objectif

                                                                                                                                                                                                                            Integrate data on large herbivore occurrence and species richness with analyses of functional landscape connectivity to identify important areas for maintaining or restoring connectivity for large herbivores.

                                                                                                                                                                                                                            Méthodes

                                                                                                                                                                                                                            The study was conducted on a landscape with a mosaic of multiple land uses in Laikipia County, Kenya. We used occupancy estimates for four herbivore species [African elephant (Loxodonta africana), reticulated giraffe (Giraffa réticulée), plains zebra (Equus quagga), and Grevy’s zebra (Equus grevyi)] and species richness estimates derived from aerial surveys to create resistance surfaces to movement for single species and a multi-species assemblage, respectively. We validated single-species resistance surfaces using telemetry data. We used circuit theory and least cost-path analyses to model linkage zones across the landscape and prioritize areas for connectivity restoration.

                                                                                                                                                                                                                            Résultats

                                                                                                                                                                                                                            Resistance layers approximated the movements of our focal species. Results for single-species and multi-species connectivity models were highly correlated (rp > 0.9), indicating similar spatial patterns of functional connectivity between individual species and the larger herbivore assemblage. We identified critical linkage zones that may improve permeability to large-herbivore movements.

                                                                                                                                                                                                                            Conclusion

                                                                                                                                                                                                                            Our analysis highlights the utility of aerial surveys in modeling landscape connectivity and informing conservation management when animal movement data are scarce. Our results can guide management decisions, providing valuable information to evaluate the trade-offs between improving landscape connectivity and safeguarding livelihoods with electrified fences across rangelands.


                                                                                                                                                                                                                            Change the Spanning Tree Protocol Timers

                                                                                                                                                                                                                            As the Spanning Tree Protocol Timers section mentions, each BPDU includes the hello, forward delay, and max age STP timers. An IEEE bridge is not concerned about the local configuration of the timers value. The IEEE bridge considers the value of the timers in the BPDU that the bridge receives. Effectively, only a timer that is configured on the root bridge of the STP is important. If you lose the root, the new root starts to impose its local timer value on the entire network. So, even if you do not need to configure the same timer value in the entire network, you must at least configure any timer changes on the root bridge and on the backup root bridge.

                                                                                                                                                                                                                            If you use a Cisco switch that runs Catalyst OS (CatOS) software, there are some macros that enable you to set up the root and tune the parameters in accordance with the formulas. Issue the set spantree root vlan dia diameter hello hello_time command in order to set the diameter and hello time. Here is an example:

                                                                                                                                                                                                                            If you have the STP network diameter configured, the configured diameter value is not displayed in either the configuration or in the output of any spectacle commander.


                                                                                                                                                                                                                            Voir la vidéo: Juuri 6 Luku Derivaattafunktio (Octobre 2021).