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¿Creando subsecciones (grupos) de capas en QGIS?

¿Creando subsecciones (grupos) de capas en QGIS?


Estoy trabajando en un proyecto sobre especies de peces y métodos de pesca con muchas capas.

Esto crea confusión.

Me gustaría crear subsecciones de capa (grupos) como el siguiente:

  • Especies de peces

    • especie 1
    • especie 2
    • especie 3
  • Métodos de pesca

    • Método 1
    • método 2
    • método 3

y así.

Posiblemente incluso una subsección de segundo nivel (grupo de capas).

No tengo ni idea de cómo abordar esto.

Estoy usando QGIS 2.4.

Para aclarar una imagen del proyecto se muestra a continuación.


Hay otra opción: seleccionar varias capas (usando Mayús y clic para seleccionar un grupo o Ctrl clic para agregar capas individualmente a su selección). Cuando haya varios seleccionados, haga clic con el botón derecho y elija "Grupo seleccionado". Encuentro esto menos complicado que crear primero el grupo y luego arrastrar capas a él (aunque esa es una opción perfectamente válida).


Si hace clic con el botón derecho en la ventana de la capa, debería haber un Añadir grupo opción. Seleccione esto para crear subsecciones arrastrando sus capas en él.


Las artes y las herramientas para usar datos de salud de rutina para establecer áreas de alta carga de VIH: el caso piloto de KwaZulu-Natal, Sudáfrica

Los conjuntos de datos analizados para este estudio provienen del sistema de información de salud del distrito de salud propiedad del departamento de Kwa-Zulu-Natal. Los datos se pueden obtener firmando un formulario de acuerdo de usuario de datos con el Departamento de Salud que estipula que se fomenta el uso de conjuntos de datos en comunicaciones de investigación, artículos académicos, revistas y similares con el reconocimiento del Departamento de Salud de Kwa-Zulu como fuente de datos. .


Sensores remotos

Laboratorio de SIG humanístico: aproveche los SIG con el humanismo. Atlas mundial de refugiados. El Atlas Global de Refugiados visualiza y narra las experiencias centrales de los millones de refugiados bajo el mandato del Alto Comisionado de las Naciones Unidas para los Refugiados (ACNUR) utilizando datos de teledetección, datos de redes sociales de colaboración colectiva, así como una gran cantidad de conjuntos de datos del ACNUR y otras agencias humanitarias internacionales.

Aprovechando la disponibilidad de estos conjuntos de datos, el Atlas se basa en una plataforma geo-narrativa abierta para iluminar los contextos y las condiciones subyacentes a los viajes y campamentos de refugiados. About The Atlas se divide en cinco capítulos que exploran diferentes aspectos de la experiencia de los refugiados, desde las causas que generan crisis internacionales hasta la percepción de los usuarios de las redes sociales en todo el mundo. Las experiencias de los refugiados se destacan mediante el uso de geo-narrativas utilizando como estudios de caso dos historias: refugiados que escapan de la brutalidad de la guerra civil de Burundi y refugiados somalíes que intentan llegar a las costas del Mediterráneo (sección Viajes). EpiRisk. Cargando. Bienvenido a EpiRisk EpiRisk es una plataforma computacional diseñada para permitir una estimación rápida de la probabilidad de exportar individuos infectados desde sitios afectados por un brote de enfermedad a otras áreas del mundo a través de la red de transporte de las aerolíneas y los patrones de viaje diarios.

También permite al usuario explorar los efectos de las posibles restricciones aplicadas al tráfico de las aerolíneas y a los flujos de desplazamiento. Según la cantidad de personas infectadas detectadas en una o más áreas del mundo, las plataformas estiman dos cantidades principales. · Casos exportados: la herramienta calcula la probabilidad P (n) de exportar un número determinado de casos n desde el origen del brote de la enfermedad.

. · Riesgo relativo de importación: para cada ubicación Y, la plataforma evalúa la probabilidad P (Y) de que un solo individuo infectado esté viajando desde las áreas del índice hasta ese destino específico Y. Propagación internacional-nacional de 2019-nCoV-V4. Nuevo Mapa de Infección por Coronavirus. Este mapa interactivo en línea permite a los usuarios rastrear las tendencias globales y locales de la infección por el nuevo coronavirus desde el 21 de enero de 2020.

El conjunto de datos de apoyo se recopila oportunamente de múltiples fuentes oficiales y luego se traza en este mapa. Fuentes de datos Los datos se recopilan principalmente de 1. Comisión Nacional de Salud (CNH) de la República Popular de China 2. Comisión de Salud Provincial y Municipal de China, base de datos del gobierno provincial y municipal de China 3. En la tabla de datos, cada entrada indica el estado de infección en el formato & quot # - # - # - # & quot - una entrada de 4 secuelas dividida por guiones. Procedimiento de actualización. Diferencias entre técnico GIS, analista GIS y consultor GIS.

Si para un profesional que trabaja con SIG en ocasiones es difícil explicar un profano a qué nos dedicamos, quizás más complicado es establecer una categoría a nuestros conocimientos. Las habilidades que necesitan tener un técnico GIS, un analista GIS o un consultor en Sistemas de Información Geográfica son diferentes. Vamos a intentar esclarecer qué habilidades debería tener cada uno, empezando de menos a más. Nuevo curso: Inicio rápido de QField - Lluvia de ideas geoespacial. QField es una aplicación de visualización y / o recopilación de datos móviles basada en Android de código abierto que está estrechamente integrada con QGIS. QGIS se utiliza para configurar el proyecto utilizando herramientas estándar de QGIS. Si las capas de su proyecto están almacenadas en una base de datos PostGIS y hay una conexión de datos móvil disponible, los cambios realizados en QField se realizan directamente en su base de datos y son visibles en tiempo real para cualquier persona que tenga un cliente en su base de datos. Esta, en mi opinión, es la aplicación asesina de recopilación de datos móviles. La simbología de QGIS se recrea en QField.

Los widgets de edición de QGIS se utilizan para crear formularios de entrada de datos en QField. Si se configura una relación en el proyecto QGIS, las mismas relaciones se utilizan en QField para crear registros secundarios, como la composición de la planta asociada con un punto. Si se crean diseños de impresión en el proyecto QGIS, entonces esos diseños de impresión se pueden usar para generar documentos PDF en el dispositivo y enviarlos por correo electrónico a los gerentes de proyecto o clientes.

EarthPy: paquete de Python para trazar y trabajar con datos espaciales. Se ha lanzado un paquete espacial de lenguaje Python, llamado EarthPy, para su descarga gratuita para analistas espaciales y científicos interesados ​​en realizar diversas formas de análisis sin tener necesariamente muchos conocimientos previos sobre Python o análisis espacial. EarthPy fue creado inicialmente por y para la ciencia del sistema terrestre con un gran énfasis en los datos ráster.

Sin embargo, la herramienta ahora también ha incorporado métodos espaciales y basados ​​en vectores que permiten extenderla a otras áreas de aplicación. Geocodificador en línea gratuito. Desarrollado por LocalFocus, este geocodificador en línea generará coordenadas lat / long para una lista de direcciones de forma gratuita. Incluido como un "codificador geográfico por lotes para periodistas", este codificador geográfico en línea puede ser utilizado por cualquier persona que necesite convertir una lista de ubicaciones en coordenadas de latitud y longitud. El geocodificador en línea se crea utilizando datos GIS abiertos de OpenStreetMap, OpenAdressess y Who's on first. Pelias, un geocodificador de código abierto, se utiliza para generar las coordenadas lat / long a partir de direcciones.

GISCI & gt Inicio. GIS & ampT Body of Knowledge. Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación. La agricultura, a nivel mundial, proporciona medios de vida directos a 2500 millones de personas y alimenta a todo el planeta. Para 2050, debe producir un 49 por ciento más de alimentos que en 2012 a medida que las poblaciones crecen y las dietas cambian. Sin embargo, el cambio climático, la pérdida de biodiversidad, la degradación de la tierra, la escasez de agua, la contaminación y muchos otros desafíos están obstaculizando estos esfuerzos para alimentar al planeta. El compromiso de la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible es que todos aborden estos problemas; sin embargo, está claro que no se pueden tomar medidas significativas y efectivas sin datos sólidos y oportunos para informar y guiar a los tomadores de decisiones. Tutorial Quantum GIS. Banco Mundial y datos geoespaciales. UNSD - UN-GGIM. El periodismo de datos de John Snow: el mapa del cólera que cambió el mundo. Datos actualizados de Snow GIS «Robin & # 39s Blog. Conjuntos de datos GIS gratuitos: lista categorizada.

PredictionX: John Snow y la epidemia de cólera de 1854. Cómo cambiar la proyección de un Shapefile usando QGIS. Exploración del proyecto de revolución geoespacial. Plan de estudios de la Academia FOSS4G. Aprenda GIS gratis. Cómo las comunidades de Redlining afectan la salud - GeoLounge: All Things Geography. Estudio de caso: cómo Brindisi, Italia, utiliza SIG para ayudar a preservar su arquitectura antigua. Paquetes R para análisis espacial. Un caso de estudio sobre la conversión de una geodatabase de ArcGIS para su uso en QGIS. Asignación de migración basada en datos de búsqueda. Ciencia de datos espaciales con R - R Spatial. Descarga gratis más de 90,000 increíbles mapas históricos. Paquetes R para análisis espacial. Formas gratuitas de aprender QGIS. Técnico en Sistemas de Información Geográfica. Uclaextension. Edición de shapefile de Qgis. ¿Se perdió la última conferencia de usuarios de QGIS? Acceda a los videos en línea. PyQGIS 101: ¡Hola mundo! EPDF gratuito: Sociedad cartográfica: Las dimensiones espaciales de la cartografía social - GeoLounge: Geografía de todas las cosas.

Diccionario geográfico histórico mundial: un proyecto del Centro de Historia Mundial de la Universidad de Pittsburgh. Regresión ponderada geográficamente. La FAO utiliza SIG para proteger la economía agrícola de los países vulnerables. Academia QGIS. SIG histórico participativo público: Métodos históricos: una revista de historia cuantitativa e interdisciplinaria: Vol 0, No 0. Curso en línea - Introducción a SIG en R. Análisis de regresión para datos espaciales (Boulder, CO) Una introducción a la econometría espacial en R. An Introducción a la econometría espacial. Sbook. Econometría espacial.

Ejercicios gratuitos de planificación urbana GIS - GIS Lounge. PyQGIS 101: Introducción a la programación Python de QGIS para no programadores. Creación de mapas dinámicos en QGIS usando Python: Libro de recetas de programación en Python de QGIS. GIS y Humanidades Digitales. Inicio. Programa - New Maps Plus. Certificado de Sistemas de Información Geográfica.

GIS y tecnología geoespacial. Descarga TNM. TopoView. Mapas históricos a su alcance. Geografía del suicidio: una mirada al informe reciente de los CDC - GeoLounge: All Things Geography. Introducción a la programación Python de QGIS. Creación de mapas dinámicos en QGIS usando Python: Libro de recetas de programación en Python de QGIS. Plan de estudios de la Academia FOSS4G. El mapa nacional: Colección de mapas topográficos históricos.

Descripción general: mapas. Motor de Google Earth. Geografía y Ciencias de la Geoinformación - Certificado de Posgrado en Inteligencia Geoespacial. Acreditación colegiada - USGIF. La importancia de usar R en GIS. Visualización de dos siglos de inmigración estadounidense. Bill & # 39s guía rápida de mapas y datos GIS en línea. Después del mapa. Análisis de regresión de datos espaciales - Beale - 2010 - Ecology Letters.

EarthTime. Mapas web CGA. DARMC 1.3.1. HDV - Visualización de datos históricos. Harvard CGA.


1. INTRODUCCIÓN

Siete especies de Labeobarbus existen en el sur de África. Cinco de estos (Labeobarbus aeneus, Labeobarbus capensis, Labeobarbus kimberleyensis, L. natalensis, y Labeobarbus polylepis) probablemente se originó a partir de un antepasado común que invadió la cuenca del río Orange C. 2-3 millones de años (Skelton, 1986). Grandes eventos geológicos C. 5,1 millones de años dieron como resultado valles fluviales profundos que separan los sistemas de drenaje actuales en la provincia de KwaZulu-Natal de Sudáfrica (Partridge & Maud, 2000 Rivers-Moore, Goodman y Nkosi, 2007) que luego fueron colonizados por ancestros del pez amarillo endémico de KwaZulu-Natal L. natalensis de Castelnau, 1861. La prevalencia de barreras físicas como las cascadas sin duda afectó este proceso, restringiendo el movimiento de los peces de agua dulce o provocando un movimiento unidireccional. Esto, combinado con la naturaleza estenohalina de los peces, dificulta la comprensión de las vías de dispersión que resultan en la presencia ahora generalizada de la especie en los ríos KwaZulu-Natal.

Los análisis anteriores basados ​​en datos de ADN mitocondrial (ADNmt) mostraron diferencias sustanciales entre las poblaciones de L. natalensis en toda su distribución (Bloomer et al., 2007 Bloomer et al. Datos no publicados). Se informó más variación entre estas poblaciones que entre otras dos especies sudafricanas, L. aeneus y L. kimberleyensis (Bloomer et al., 2007). Se identificaron seis haplogrupos mitocondriales primarios para L. natalensis, que coinciden con los principales sistemas de drenaje, de norte a sur: los sistemas Umfolozi, Tugela, Umgeni, Mbokodweni, Mkomaas y Mzimkhulu (Bloomer et al. Datos no publicados). Esto sugiere un aislamiento histórico entre estos sistemas de drenaje. La división más notable fue entre los sistemas de drenaje del norte y del sur. Esta disyunción no se corresponde estrechamente con ninguna transición biogeográfica conocida. En general, KwaZulu-Natal tiene una fauna de agua dulce rica y geográficamente variada, pero esta diversidad se presenta como un mosaico regional complejo, que refleja el intercambio histórico entre los elementos de la fauna tropical y templada con un endemismo local sustancial (Perera, Ratnayake-Perera y Proches, 2011 Rivers -Moore et al., 2007). La inicial L. natalensis El estudio filogeográfico se basó completamente en marcadores mitocondriales y, por lo tanto, queda por verificar con datos genómicos. Los procesos que pueden haber dado lugar a la estructura genética también quedan por identificar.

En la actualidad, no existe un genoma de referencia cercano para Labeobarbus, en el que la hexaploidía ancestral ha dado lugar a genomas grandes y altamente parálogos. En consecuencia, decidimos utilizar un enfoque de representación reducida, secuenciación de ADN asociado al sitio de restricción (RAD) (Baird et al., 2008 Miller, Dunham, Amores, Cresko y Johnson, 2007), para comprender la diversidad genómica en L. natalensis. Este método es popular y se ha utilizado en muchos estudios desde sus inicios (Figura S1). La secuenciación RAD se ha utilizado, particularmente en peces, para identificar la divergencia de poblaciones (Boehm, Waldman, Robinson y Hickerson, 2015 Ferchaud y Hansen, 2016 Larson et al., 2014), para la identificación de SNP en peces poliploides (Hohenlohe, Amish, Catchen , Allendorf y Luikart, 2011 Ogden et al., 2013 Palti et al., 2014), en estudios filogeográficos (Macher et al., 2015 Reitzel, Herrera, Layden, Martindale y Shank, 2013), para el análisis de QTL (Gagnaire , Normandeau, Pavey y Bernatchez, 2013 Houston et al., 2012 Yoshizawa et al., 2015), para el mapeo de enlaces (Brieuc, Waters, Seeb y Naish, 2014 Henning, Lee, Franchini y Meyer, 2014), en estudios de hibridación (Hand et al., 2015 Lamer et al., 2014 Pujolar et al., 2014), para la exploración de la arquitectura y evolución del genoma (Brawand et al., 2014 Kai et al., 2014 Waples, Seeb, & Seeb, 2016) y en análisis filogenéticos (Gonen, Bishop y Houston, 2015 Wagner et al., 2013). Esta metodología debería ser especialmente adecuada para los estudios filogeográficos, ya que el poder de inferencia de un gran número de marcadores puede identificar patrones que no son fácilmente visibles en los análisis tradicionales basados ​​en relativamente pocos loci (Davey et al., 2011). El control de calidad es fundamental para los análisis de secuenciación RAD y se lleva a cabo en varias etapas a través de una tubería analítica antes de interpretar los resultados para relaciones biológicas significativas (Davey et al., 2013).

La poliploidía complica la mayoría de los análisis genéticos de Labeobarbus. Muchos estudios de poliploides abogan por el análisis de marcadores no nucleares o del transcriptoma (Everett, Grau y Seeb, 2011). Sin embargo, varios estudios que utilizan la secuenciación RAD han abordado recientemente el desafío, particularmente en peces tetraploides. Han surgido varias estrategias para eludir el complicado problema de la paralogía (revisado en McKinney, Waples, Seeb y Seeb, 2017). Estos incluyen eliminar los marcadores dialélicos que producen más de dos alelos o haplotipos por individuo y excluir los loci donde más de la mitad de los individuos genotipados parecen heterocigotos (Hohenlohe et al., 2011, 2013). Recientemente, McKinney et al. (2017) sugirió el enfoque H Dplot, que compara la heterocigosidad en cada locus dialélico en una población con profundidad de lectura para cada alelo.

En este estudio, utilizamos la secuenciación ddRAD de muestras de toda la distribución de L. natalensis identificar patrones y procesos filogeográficos que afectan a esta especie. Para hacer esto, desarrollamos una canalización para filtrar artefactos de secuenciación y parálogos de datos de SNP dialélicos, lo que resultó en un recurso genómico de alta calidad para su uso en Labeobarbus.


Tipos de datos

Después de organizar la base de metadatos con las tablas y definir las relaciones entre ellas (Fig. 1), los expertos en ecología y en la base de datos acordaron el tipo de diferentes parámetros (atributos) que se midieron para cada estación. Además, el tipo (por ejemplo, cadena, numérico o texto) y la longitud se definieron para cada atributo en las tablas. Incluyeron detalles sobre las características físicas básicas del lago. Cualquier lago ("sitio" en la base de metadatos) podría tener más de una estación, incluidas las estaciones de aguas abiertas y litorales, estaciones terrestres asociadas en la orilla del lago (por ejemplo, estaciones meteorológicas) y estaciones en el flujo de entrada y salida. Además de las características físicas generales del lago, los metadatos del sitio incluían el estado trófico del lago, el régimen de mezcla y la presencia de la capa de hielo, ya sea que se clasificara como lago de color o claro y si se usaba como fuente de agua potable. Los metadatos de las estaciones individuales se vincularon a los proveedores mediante un enlace de acceso a datos simple. Los principales metadatos para los datos reales de monitoreo de alta frecuencia estaban contenidos en la tabla de “parámetros para estaciones”. Es importante destacar que el sondeo de la comunidad de monitoreo de alta frecuencia durante la fase de diseño de la base de datos identificó la necesidad de un vocabulario controlado, ya que diferentes proveedores de datos estaban utilizando muchas abreviaturas diferentes para el mismo parámetro. Esto se debió a las diferencias en el uso común local, pero también a las diferencias en los nombres utilizados en el software propietario proporcionado por varios fabricantes de sensores y registradores. De las estaciones en las que se midió la temperatura del agua (definida como Water_Temperature en el vocabulario controlado), por ejemplo, se registraron 19 diferentes "abreviaturas de usuario", incluyendo Water_temp, Sonde_Temperature, Temperature, wt y Temp. Por esta razón, los metadatos se recopilaron utilizando un vocabulario controlado acordado (basado en uno desarrollado por GLEON Winslow et al. 2008) y la abreviatura del usuario. Esta tabla también recopiló metadatos sobre el período de tiempo para el cual los datos estaban disponibles, la frecuencia general de los datos (es decir, subdiaria, horaria y subhoraria), el formato de fecha y hora del usuario y un indicador del estado de acceso a los datos (abierto o acceso restringido). Se usó otra entrada para esa estación para mostrar dónde se había implementado un nuevo sensor en cualquier sitio para un parámetro dado.


Resultados

Se tomaron 562 y 711 imágenes en agosto de 2017 y 2018, respectivamente, ambos en dos vuelos consecutivos con un tiempo de vuelo total de aproximadamente 35 a 45 minutos de vuelo, lo que resultó en 33479 * 33082 (aproximadamente 1.1 gigapíxeles) y 46,948 * 41,491 píxeles ( aproximadamente 1,95 gigapíxeles), ortofotos georreferenciadas en 2017 y 2018, respectivamente, con una resolución estimada de 0,5 cm / píxel (Fig. 2A). El DSM se derivó de la densa nube de puntos, lo que también dio como resultado una resolución de 0,5 cm / píxel (Fig. 2B).

La divergencia máxima entre las medidas del ancho del sendero utilizando las medidas manuales y las medidas basadas en la imagen del dron fue de 3,1 cm (Fig.3), con una divergencia media de 0,02 cm (1er cuartil = −0,3 cm, 3er cuartil = 0,6 cm): solo 4 de las 85 medidas tenían una divergencia por encima de 2 cm. La divergencia entre las mediciones no fue significativa en un t-prueba (PAG = 0,81, IC del 95% −0,18 0,22). La variabilidad en las mediciones fue mayor en el método manual que en las mediciones con drones (Fig. 3).

Las mediciones de profundidad máxima del sendero (incisión del sendero) mostraron una divergencia entre las mediciones manuales y las del dron, con una sobreestimación máxima de 4,49 cm en comparación con la medición manual (Fig.4): 22 de las 85 mediciones tenían una divergencia superior a 2 cm. Las medidas de los drones tendían a sobreestimar la profundidad en aproximadamente 1,05 cm (1er cuartil = -2 cm, 3er cuartil = -0,22 cm). Las mediciones de profundidad mostraron un patrón similar en la variabilidad de medición que las mediciones de ancho (Fig. 4), siendo las mediciones manuales más variables que las mediciones de drones. Aunque la diferencia es estadísticamente significativa en una prueba t (PAG & lt 0,001, IC del 95% −1,3 −0,79 cm), la corrección de las medidas del dron por la divergencia medida dio como resultado diferencias no significativas en las medidas (PAG = 0,99, IC del 95% -0,26 0,25 cm).

Las ortofotos de 2018 y 2017 se alinearon al 0,5 cm más cercano y se aplicó la misma alineación al DSM. La divergencia media entre las dos capas fue de 15,52 cm. Una vez que se corrigieron las capas para la divergencia sistemática (es decir, se agregaron 15,52 cm al DSM de 2018), la divergencia entre -0,12 (primer cuartil) y 0,09 cm (tercer cuartil).

La clasificación supervisada dio como resultado un mapa de alta resolución donde se distinguieron claramente las principales categorías de cobertura terrestre (Fig.5), lo que permitió identificar los senderos con suelo desnudo expuesto y las diferencias en los tipos de vegetación (es decir, brezales, enebros y pastos).

Inspección visual

La inspección visual de la ortofoto permitió detectar estructuras artificiales como fogatas, así como excrementos muy probables de ovejas, lo que indica que el método también podría usarse para monitorear señales de vida silvestre (Fig. 6). Las perturbaciones de la vegetación, como los eventos de pisoteo, también podrían identificarse como parches de estructuras leñosas muertas que podrían identificarse en una inspección visual cuidadosa (Fig. 6).


Agradecimientos

J. Bartlett está financiado por un Consejo de Investigación del Medio Ambiente Natural (NERC) a través de la Alianza de Capacitación de NERC de Inglaterra Central (CENTA DTP) (RRBN19276). Su beca de doctorado cuenta con el apoyo de la Universidad de Birmingham y el British Antarctic Survey (BAS, 2018). P. Convey cuenta con el apoyo de la financiación básica de NERC para el equipo de "Biodiversidad, evolución y adaptación" de BAS. El trabajo de campo en este estudio fue apoyado por BAS a través de una subvención NERC-CASS (CASS-121) y permitido por el Ministerio Británico de Relaciones Exteriores y del Commonwealth a través de Actividades Especializadas en la Antártida (No 22/2016). Los autores también agradecen al personal de Signy Research Station por su apoyo práctico y moral, y a Kristian Morin por su ayuda con la preparación de las capas ráster QGIS. Este estudio contribuye al programa SCAR "Estado del Ecosistema Antártico" (AntEco).


Conclusión

Desarrollamos un GIS fácil y rápido y un método basado en sensores remotos que utiliza datos de acceso abierto para estimar el nitrógeno o cualquier contaminante que cambie las propiedades ópticas del agua y que sea arrastrado a la zona costera. El modelo de análisis de conectividad superficial utilizado en este estudio permitió estimar la entrada de nitrógeno a las zonas costeras. El método desarrollado permite incorporar datos de campo y extrapolar a cualquier área agrícola.

Con los resultados obtenidos en este estudio, se concluye que las cantidades de fertilizante nitrogenado que ingresan a la zona costera provenientes de la escorrentía agrícola tienen un efecto ecológico al disminuir la claridad del agua en la zona costera. Es innegable que existe un aporte de nutrientes y otros contaminantes tanto de los distritos de riego del R & # x00EDo Mayo como de otras áreas agrícolas. Por tanto, es necesario contar con herramientas que permitan una rápida cuantificación y análisis para generar políticas públicas que protejan el Golfo de California. Proponemos que estos resultados y esta metodología pueden ayudar a crear un inventario de nitrógeno de escorrentía agrícola fácil y más rápido para la zona costera del Golfo de California y otras zonas costeras marinas en todo el mundo.


6 Aprendizaje profundo para análisis de datos RFID

RFID y GPS están surgiendo como tecnologías para determinar la ubicación de dispositivos o activos. Sin embargo, RFID en comparación con GPS permite crear aplicaciones sensibles a la ubicación para una cobertura geográfica más corta. A diferencia del mecanismo GPS, RFID es una alternativa de bajo costo para medir la ubicación de los activos con respecto a un rastreador RFID. Los dispositivos con GPS proporcionan información de ubicación absoluta en términos de longitud y latitud.

El potencial de la RFID para medir con precisión la ubicación de los dispositivos con respecto a un rastreador RFID se utiliza cada vez más en las plantas de fabricación automatizadas. Al utilizar los datos de ubicación transmitidos por un dispositivo etiquetado con RFID, se han diseñado varias aplicaciones inteligentes aplicando técnicas de DL. Estas aplicaciones están destinadas a identificar patrones y reconocer actividades en un proceso de fabricación o empresarial.

Se ha encontrado que las técnicas de DL son especialmente efectivas cuando las actividades ocurren en una dimensión espacio-temporal. Por ejemplo, en el campo de la medicina, la detección de actividades durante la reanimación traumatológica [26].

En tales situaciones, el reconocimiento de actividades se representa como un problema de clasificación de clases múltiples. Por ejemplo, en caso de reanimación por traumatismo, las actividades son la preparación de oxígeno, la medición de la presión arterial, la medición de la temperatura y la colocación de cables cardíacos. Para detectar estas actividades, se utiliza una configuración de hardware de un dispositivo etiquetado con RFID junto con un rastreador de RFID para recopilar los datos. Los datos recopilados se analizan utilizando CNN para extraer características relevantes y reconocer la actividad durante la reanimación por trauma.

En otra aplicación de los procesos de fabricación, las técnicas de aprendizaje profundo se han utilizado para predecir con precisión el tiempo de finalización del trabajo. Los métodos convencionales de tiempo de finalización del trabajo se basan en el uso de datos históricos. Tales predicciones varían mucho del tiempo real de finalización del trabajo. El método propuesto en [45] adopta etiquetas y rastreadores RFID para recopilar datos en tiempo real. Luego, los datos recopilados se asignaron a datos históricos utilizando CNN para predecir el tiempo de finalización del trabajo.


La genómica de conservación revela una baja diversidad genética y múltiples parentescos en el mejillón de agua dulce amenazado, Margaritifera hembeli

Margaritifera hembeli es una especie de mejillón de agua dulce amenazada por el gobierno federal restringida a tres drenajes centrales de Luisiana. Actualmente, los esfuerzos de manejo se están formulando sin una comprensión de los patrones genéticos a nivel de población, lo que podría resultar en resultados de conservación subóptimos. En particular, se necesita información sobre los patrones genéticos del paisaje fluvial para diseñar planes efectivos de propagación y reintroducción. Aplicamos un enfoque genómico (RADseq) para evaluar la diversidad genética y la estructura entre cuatro poblaciones silvestres muestreadas en todo el rango de especies. También evaluamos la diversidad genética de una cohorte criada en cautividad producida a partir de una sola hembra. Recuperamos la diferenciación poblacional entre los individuos muestreados al norte y al sur del Río Rojo. Todos los sitios tenían niveles igualmente bajos de heterogeneidad y otras medidas de diversidad genética. La cohorte cautiva mostró niveles más altos de diversidad genética de lo esperado y probablemente representa un caso de paternidad múltiple. Los esfuerzos de propagación futuros probablemente podrán producir cohortes genéticamente diversas a partir de un pequeño número de hembras capturadas en la naturaleza, y recomendamos que los esfuerzos de reintroducción futuros utilicen criadoras dentro del sub-drenaje más cercano al esfuerzo de reintroducción.

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Ver el vídeo: Importar planos de AutoCAD a QGIS DXF-DWG to Shape