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Utiliser la cartographie champ vers RVB pour la symbologie dans QGIS ?


Utilisation de QGIS version 1.7.

J'ai un fichier texte brut qui répertorie un ensemble de valeurs RVB par rapport à un code. Je souhaite utiliser cette table de couleurs pour colorer une couche de polygones en mappant l'un de ses champs attributaires ('map_symb') à un code dans le fichier texte.

la table des couleurs est très longue et ressemble à ceci :

$ head gsv1Msymbology.txt MAPCODE ROUGE VERT BLEU Oc 143 255 255 WAT 255 255 255 Qa 244 250 202 Qdl 195 239 218 Na 248 255 238 Qd2 227 255 190 Qxw 248 255 238 Qns 255 148 83 Qn 255 202 190…

Je souhaite faire correspondre mon attribut 'map_symb' à une valeur dans MAPCODE et utiliser les valeurs RVB correspondantes pour colorer les polygones.

Existe-t-il un moyen graphique pour le faire?


Vous pouvez utiliser Python avec le module ElementTree :

from string import * from xml.etree import cElementTree comme symbole de classe ET : def __init__(self,b=[]) : self.typec= typec self.b = b self.key = ['MAPCODE','R',' G','B'] self.data = dict(zip(self.key,self.b)) self.symb = ET.SubElement(typec,"symbol") self.lower = ET.SubElement(self.symb, "lowervalue") self.upper = ET.SubElement(self.symb, "uppervalue") self.outline = ET.SubElement(self.symb,"outlinecolor") self.outsty = ET.SubElement(self.symb, "outlinestyle") ") self.outtail = ET.SubElement(self.symb, "outlinewidth") self.fillc = ET.SubElement(self.symb,"fillcolor") self.fillp = ET.SubElement(self.symb,"fillpattern") def creation(self): self.lower.text = self.data['MAPCODE'] self.upper.text = self.data['MAPCODE'] self.outsty.text="SolidLine" self.outtail.text=" 0.26" self.outline.set("red",str(self.data['R'])) self.outline.set("green",str(self.data['G'])) self.outline. set("blue",str(self.data['B'])) self.fillc.set("red",str(self.data['R'])) self.fillc.set("green", str(self.data['G'])) self.fill c.set("blue",str(self.data['B'])) self.fillp.text = "SolidPattern" # création de fichier QML intro = ET.Element("qgis") transp = ET.SubElement(intro ,"transparencyLevelInt") transp.text = '255' classatr = ET.SubElement(intro, "classificationattribute") classatr.text= "MAPCODE" typec = ET.SubElement(intro,"uniquevalue") classif = ET.SubElement(typec ,"classificationfield") classif.text="MAPCODE" # Traitement du fichier RVB def main(): file = "RGB.txt" f= open(file,"r") tandis que 1 : line = f.readline() sinon line : break elem = split(line,',') #ou tab, ou espace, ou symboltag = symbol(elem) symboltag.creation() result = ET.ElementTree(intro) result.write("RGB.qml") if __name__ == '__main__': main()

Le fichier de style généré par ce script est (et ça marche) :

 255 MAPCODE  MAPCODE  Oc Oc  Ligne continue 0.26  SolidePattern  WAT WAT  Ligne continue 0.26  SolidePattern et donc… 

Vous pouvez également utiliser le module shapefile ([shapefile])1 pour les shapefiles avec des colonnes RVB

import shapefile… [… ] noduplicates = [] def main(): sf = shapefile.Reader("RGBshape") pour rec in enumerate(sf.records()): if rec[1][0] pas en noduplicates: noduplicates .append(rec[1][0]) étiquette de symbole = symbole(rec[1]) étiquette de symbole.creation() else : continuer

et donc…


Sur la version ultérieure de QGIS, il est plus facile d'effectuer la tâche demandée.

Ouvrez simplement les propriétés de la couche, l'onglet Style et assurez-vous que le symbole unique est sélectionné. Cliquez sur la case à côté de la couleur "Remplir" et choisissez "Modifier".

Vous allez éditer la couleur de base de vos bases de polygones sur les couleurs RVB présentes sur la table de données, avec une couleur de bordure constante (vous pouvez appliquer les mêmes critères si besoin).

Après avoir cliqué sur "Modifier", mettez simplement les noms des 3 colonnes RVB de votre table en utilisant l'expression suivante :

color_rgb("R-colonne","G-colonne","B-colonne")

Ok, postulez et c'est fait.

Si vous devez étiqueter et caractériser les données de la même manière (par exemple, pour construire une légende), utilisez simplement l'option Catégorisé et appliquez la même expression au symbole et à la colonne, identifiés dans l'image ci-dessous.


Si vous souhaitez classer certaines données vectorielles de manière reproductible, voici ce que vous pouvez faire :

  • Chargez votre vecteur dans QGIS.
  • Faites un clic droit sur le calque dans le volet "Calques" sur le côté gauche de l'écran.
  • Cliquez sur "Propriétés" dans le menu qui apparaît.
  • Cliquez sur l'onglet "Style" dans la fenêtre qui apparaît.
  • Il devrait y avoir un élément de liste déroulante sur l'écran qui dit "Symbole unique". Cliquez dessus et changez sa valeur en "Catégorisé".
  • La disposition de l'interface changera, vous offrant une nouvelle option intitulée "Colonne". Cliquez dessus et sélectionnez le champ "map_symb".
  • Cliquez sur le bouton "Classifier" sous le grand champ vide. Le champ vide sera rempli avec le contenu de la colonne "map_symb" de votre jeu de données.
  • Double-cliquez sur les symboles que vous souhaitez modifier. Dans la fenêtre qui apparaît, cliquez sur le bouton intitulé "Modifier".
  • Cela vous permet de changer la couleur de la valeur d'attribut donnée.
  • Continuez ainsi jusqu'à ce que vous ayez changé les couleurs selon les besoins.
  • Lorsque vous avez terminé, vous souhaiterez peut-être enregistrer le style en cliquant sur le bouton « Enregistrer le style… ». Cela vous permettra d'appliquer le même style à n'importe quel autre jeu de données, simplement en cliquant sur "Charger le style…" dans cette même fenêtre. C'est peut-être ce que vous essayiez de réaliser en liant le fichier texte à l'ensemble de données, ce qui n'est pas possible AFAIK. Une fois que vous avez enregistré le style, cependant, vous pourrez l'utiliser sur tous les ensembles de données suivants (en supposant qu'ils aient les mêmes valeurs d'attribut). Si vous ouvrez le fichier de sauvegarde du style, vous verrez qu'il ne s'agit que de texte brut, que vous pouvez modifier si vous le souhaitez. Il est bien sûr possible d'écrire ce fichier vous-même dans n'importe quel éditeur de texte, mais c'est plus rapide et plus facile de le faire via l'interface graphique.
  • Cliquez sur "Appliquer" pour voir vos modifications et sur "OK" pour fermer la fenêtre Propriétés de la couche.

Préférences d'habitat des calaos terrestres du Sud dans le parc national Kruger : implications pour les futures mesures de conservation

Comprendre comment une espèce utilise son habitat et les processus qui donnent lieu à ses déplacements et à ses modes d'utilisation de l'espace est essentiel pour sa conservation. Calao terrestre du sud Bucorvus leadbeateri sont répertoriés comme En danger en Afrique du Sud, en raison de la perte d'habitat et de la persécution. Le plan national de rétablissement des espèces répertorie les réintroductions comme une action de conservation appropriée, mais souligne « comprendre les exigences exactes en matière d'habitat des calaos terrestres » comme une lacune dans les connaissances. Dans cette étude, nous avons utilisé les données de suivi de six groupes de calaos terrestres du Sud (un total de 37 060 emplacements GPS) dans le parc national Kruger pour étudier leurs différences saisonnières de domaine vital et leurs préférences en matière d'habitat. Nous avons utilisé l'analyse du temps de premier passage pour déterminer l'échelle à laquelle les calaos terrestres du Sud concentrent leurs efforts de recherche de nourriture et si des comportements de déplacement spécifiques étaient liés aux types d'habitat. Nous avons trouvé des différences marquées dans les domaines vitaux saisonniers, tous les groupes montrant une contraction de leur domaine pendant la saison de reproduction. Les types d'habitats de prairies et de forêts claires ont été utilisés tout au long de l'année en fonction de leur disponibilité sur le territoire, les prairies, les forêts claires et les fourrés denses étant des habitats privilégiés pour l'alimentation. Nos résultats de préférence en matière d'habitat, basés sur des données GPS longitudinales, nous ont permis de déterminer les ratios d'habitat idéaux (prairies : bois clairs : zones arbustives basses de 1,00 : 6,10 : 0,09 ha) pour aider à la sélection de sites de réintroduction appropriés pour le calao terrestre. Avec un nombre croissant d'espèces menacées d'extinction, les réintroductions dans des habitats appropriés peuvent être une mesure d'atténuation utile pour la conservation. Cependant, nos résultats soulignent l'importance d'une compréhension approfondie du mouvement d'une espèce et de l'utilisation de l'espace avant la sélection des zones de réintroduction pour assurer l'établissement et la durabilité de ces espèces sur ces sites.


Paquets Debian GIS Workstation

AVCE00 est une bibliothèque C et un groupe d'outils qui font apparaître les couvertures vectorielles Arcinfo (binaires) sous la forme E00. Il vous permet de lire et d'écrire des couvertures binaires comme s'il s'agissait de fichiers E00.

E00compr est une bibliothèque ANSI C qui lit et écrit des fichiers E00 compressés Arcinfo. Les niveaux de compression "PARTIAL" et "FULL" sont pris en charge. Les fichiers E00 sont le format d'import/export vectoriel pour Arcinfo. Il s'agit d'un format ASCII simple et est conçu comme un format d'échange. ESRI considère que le format est propriétaire, donc ce package peut ne pas lire tous les fichiers E00 car ESRI peut changer le format.

Ce package est utile pour importer des fichiers E00 dans le système SIG Grass.

Il contient le programme en ligne de commande e00conv, qui prend un fichier E00 en entrée (compressé ou non) et le copie dans un nouveau fichier avec le niveau de compression demandé (NONE, PARTIAL ou FULL). La bibliothèque n'est pas incluse à ce stade.

Epsilon est une bibliothèque C pour la compression d'images avec perte basée sur Wavelet. Les compresseurs pilotés par ondelettes sont connus pour être beaucoup plus efficaces que les compresseurs DCT traditionnels (comme JPEG).

À l'heure actuelle, le programme prend en charge environ 30 filtres à ondelettes différents, fonctionne en parallèle dans des environnements multithread et MPI, peut traiter des images énormes et bien plus encore.

Ce paquet contient des outils utiles pour compresser/décompresser des images.

GDAL est une bibliothèque de traduction pour les formats de données géospatiales raster. En tant que bibliothèque, il présente un seul modèle de données abstrait à l'application appelante pour tous les formats pris en charge. La bibliothèque OGR associée (qui réside dans l'arborescence des sources GDAL) offre une capacité similaire pour les données vectorielles de caractéristiques simples.

GDAL prend en charge plus de 40 formats de données populaires, y compris ceux couramment utilisés (GeoTIFF, JPEG, PNG et plus) ainsi que ceux utilisés dans les logiciels SIG et de télédétection (ERDAS Imagine, ESRI Arc/Info, ENVI, PCI Geomatics). Prend également en charge de nombreux formats de télédétection et de distribution de données scientifiques tels que HDF, EOS FAST, NOAA L1B, NetCDF, FITS.

La bibliothèque OGR prend en charge les formats vectoriels populaires tels que ESRI Shapefile, TIGER data, S57, MapInfo File, DGN, GML, etc.

Ce paquet contient des programmes utilitaires, basés sur la bibliothèque GDAL/OGR, à savoir gdal_translate, gdalinfo, gdaladdo, gdalwarp, ogr2ogr, ogrinfo, ogrtindex.

GeographicLib est un petit ensemble de classes C++ pour la conversion entre les coordonnées géographiques, UTM, UPS, MGRS, géocentriques et cartésiennes locales, pour les calculs du géoïde et pour le calcul de la géodésique. C'est un remplacement approprié pour la fonctionnalité de base fournie par NGA Geotrans.

Ce paquet contient des outils de base basés sur la bibliothèque GeographicLib.

GeoIP est une bibliothèque C qui permet à l'utilisateur de trouver le pays d'où provient une adresse IP ou un nom d'hôte. Il utilise une base de données basée sur des fichiers.

Cette base de données contient simplement des blocs IP en tant que clés et des pays en tant que valeurs et elle devrait être plus complète et précise que l'utilisation de recherches DNS inversées.

Ce package contient les utilitaires de ligne de commande pour résoudre les numéros IP à l'aide de la bibliothèque GeoIP.

Cette bibliothèque C prend en charge le format d'échange basé sur TIFF 6.0 pour les images raster géoréférencées. La norme GeoTIFF a été développée pour la lecture et l'écriture de balises de méta-informations géographiques au-dessus du raster TIFF.

La bibliothèque GeoTIFF est livrée avec deux programmes utilitaires inclus ici :

GMT est une collection d'outils qui permettent aux utilisateurs de manipuler des ensembles de données (x,y) et (x,y,z) (y compris le filtrage, l'ajustement des tendances, le maillage, la projection, etc.) des simples tracés xy aux cartes de contour en passant par les surfaces illuminées artificiellement et les vues en perspective 3D en noir et blanc, tons gris, motifs hachures et couleurs 24 bits.

GMT prend en charge de nombreuses projections cartographiques courantes ainsi que la mise à l'échelle linéaire, logarithmique et de puissance, et est fourni avec des données de support telles que les côtes, les rivières et les frontières politiques.

Un package Tcl qui fournit les moyens de créer et de lire des fichiers dans le Shapefile ESRI pour conserver des points et des polylignes en 2 ou 3 dimensions.

Il a été développé pour être utilisé dans GPSMan, un gestionnaire de données de récepteur GPS et est basé sur le module shapelib. Parallèlement à ce package, gpstr2shp.c a également été développé pour traduire les fichiers de données GPStrans en fichiers Shapefile.

Grace est un outil pointer-cliquer qui permet à l'utilisateur de dessiner des tracés X-Y. C'est le programme anciennement connu sous le nom de Xmgr.

Voici quelques-unes de ses fonctionnalités : mise à l'échelle définie par l'utilisateur, graduations, étiquettes, symboles, styles de ligne, couleurs, régression polynomiale, splines, moyennes courantes, DFT/FFT, corrélation croisée/auto, mode batch pour un traçage sans surveillance et prise en charge papier pour PostScript, FrameMaker et plusieurs formats d'image.

Autres captures d'écran du package grace
VersionURL
1:5.1.22-10https://screenshots.debian.net/shrine/screenshot/7408/simage/large-f2bb08428f0d5fe91681fc3fac3d0291.png

Communément appelé GRASS, il s'agit d'un système d'information géographique (SIG) utilisé pour la gestion et l'analyse de données géospatiales, le traitement d'images, la production de graphiques/cartes, la modélisation spatiale et la visualisation. GRASS est actuellement utilisé dans des milieux universitaires et commerciaux à travers le monde, ainsi que par de nombreuses agences gouvernementales et sociétés de conseil en environnement.

Installez ce package virtuel pour obtenir un système GRASS complet.

HDF5 (Hierarchical Data Format 5) est un format de fichier permettant de stocker des données scientifiques. Ces outils permettent de convertir d'autres formats en HDF5 et de visualiser des fichiers HDF5. Ils incluent:

  • h5topng, qui extrait une tranche 2D d'un fichier HDF5 et génère une image correspondante au format PNG
  • h5totxt, qui extrait des tranches 2D et génère du texte délimité par des virgules (adapté à l'importation dans une feuille de calcul)
  • h5fromtxt, qui convertit une simple entrée de texte en ensembles de données HDF5 numériques multidimensionnels
  • h5fromh4, qui convertit les données HDF4 en HDF5
  • h5tovtk, qui convertit les fichiers HDF5 en fichiers VTK pour une visualisation avec des programmes compatibles VTK

HDF est un format de fichier multi-objets pour le stockage et le transfert de données graphiques et numériques principalement utilisé dans le calcul scientifique. HDF prend en charge plusieurs modèles de données différents, notamment des tableaux multidimensionnels, des images raster et des tableaux. Chacun définit un type de données agrégé spécifique et fournit une API pour la lecture, l'écriture et l'organisation des données et des métadonnées. De nouveaux modèles de données peuvent être ajoutés par les développeurs ou les utilisateurs HDF.

Ce package comprend des utilitaires de base pour afficher, emballer, décompresser les fichiers HDF.

Hierarchical Data Format 5 (HDF5) est un format de fichier et une bibliothèque pour stocker des données scientifiques. HDF5 a été conçu et mis en œuvre pour combler les lacunes de HDF4.x. Il dispose d'un modèle de données plus puissant et flexible, prend en charge les fichiers de plus de 2 Go et prend en charge les E/S parallèles.

Ce package contient des outils d'exécution pour HDF5.

GDAL est une bibliothèque de traduction pour les formats de données géospatiales raster. En tant que bibliothèque, il présente un seul modèle de données abstrait à l'application appelante pour tous les formats pris en charge. La bibliothèque OGR associée (qui réside dans l'arborescence des sources GDAL) offre une capacité similaire pour les données vectorielles de caractéristiques simples.

GDAL prend en charge de nombreux formats de données populaires, y compris ceux couramment utilisés (GeoTIFF, JPEG, PNG et plus) ainsi que ceux utilisés dans les logiciels SIG et de télédétection (ERDAS Imagine, ESRI Arc/Info, ENVI, PCI Geomatics). Prend également en charge de nombreux formats de télédétection et de distribution de données scientifiques tels que HDF, EOS FAST, NOAA L1B, NetCDF, FITS.

La bibliothèque OGR prend en charge les formats vectoriels populaires tels que ESRI Shapefile, TIGER data, S57, MapInfo File, DGN, GML, etc.

Ce package contient les fichiers nécessaires au développement d'un logiciel qui utilisera le GDAL/OGR (en-têtes, objets statiques, script de configuration).

GDAL est une bibliothèque de traduction pour les formats de données géospatiales raster. En tant que bibliothèque, il présente un seul modèle de données abstrait à l'application appelante pour tous les formats pris en charge. Cette extension permet d'accéder aux données GRASS via GDAL.

Ce paquet fournit le plugin GDAL GRASS.

Un emplacement sur le globe, dans n'importe quel système de coordonnées. Geo::Point essaie de masquer les calculs et le système de coordonnées dans lequel le point est représenté.

L'une des choses les plus déroutantes lors de la manipulation de données géométriques, c'est que parfois latlong, parfois xy sont utilisés : organisation horizontale et verticale inversée. Ce paquet essaie de cacher cela à votre programme en fournissant des accesseurs abstraits latlong(), longlat(), xy() et yx().

Ce package fournit les modules suivants :

  • Geo::Line - une séquence de points connectés
  • Geo::Point - un point sur le globe
  • Geo::Proj - wrapper simplifié pour Geo::Proj4
  • Geo::Shape - classe de base pour les points bidimensionnels sur la surface de la terre
  • Geo::Space - Une collection d'objets divers
  • Geo::Surface - Une description de surface

GeographicLib est un petit ensemble de classes C++ pour la conversion entre les coordonnées géographiques, UTM, UPS, MGRS, géocentriques et cartésiennes locales, pour les calculs du géoïde et pour le calcul de la géodésique. C'est un remplacement approprié pour la fonctionnalité de base fournie par NGA Geotrans.

Ce package contient les fichiers utilisés pour développer des applications utilisant la bibliothèque GeographicLib.

JTS est une librairie java qui fournit :

  • une implémentation du modèle de données spatiales défini dans l'OGC Simple Features Specification for SQL (SFS)
  • une implémentation complète et cohérente d'algorithmes spatiaux 2D fondamentaux
  • un modèle de précision explicite, avec des algorithmes qui gèrent gracieusement les situations entraînant un effondrement dimensionnel
  • implémentations robustes d'opérations géométriques de calcul clés
  • E/S au format Texte connu

libLAS est une bibliothèque C/C++ pour la lecture et l'écriture de données ASPRS LAS versions 1.0, 1.1 et 1.2. Le format LAS est un format binaire séquentiel utilisé pour stocker les données des capteurs et comme stockage de traitement intermédiaire par certaines applications liées au LiDAR. LiDAR (Light Detection and Ranging) est une technologie de télédétection optique qui mesure les propriétés de la lumière diffusée pour trouver la distance et/ou d'autres informations d'une cible distante. La méthode courante pour déterminer la distance à un objet ou à une surface consiste à utiliser des impulsions laser.

Ce package contient les outils essentiels pour gérer les données LiDAR : lasinfo, lasmerge, las2las, las2txt, txt2las, las2ogr.

Le format Shapefile est un format de travail et d'échange promu par ESRI pour des données vectorielles simples avec des attributs. C'est apparemment le seul format de fichier qui peut être modifié dans ARCView 2/3, et peut également être exporté et importé dans ArcGis.

Ce package comprend les fichiers de développement.

Un mapcode représente un emplacement. Chaque emplacement sur Terre peut être représenté par un mapcode. Les Mapcodes ont été conçus pour être courts, faciles à reconnaître, à mémoriser et à communiquer. Ils sont précis à quelques mètres, ce qui est suffisant pour un usage quotidien. Les emplacements dans les zones densément peuplées obtiennent souvent des mapcodes plus courts. Voir http://www.mapcode.com/

Ce package contient un utilitaire de ligne de commande qui peut convertir vers et depuis des mapcodes.

Mapnik est une boîte à outils OpenSource C++ pour le développement d'applications SIG (Systèmes d'Information Géographique). Au cœur se trouve une bibliothèque partagée C++ fournissant des algorithmes/modèles pour l'accès et la visualisation des données spatiales.

Essentiellement une collection d'objets géographiques (carte, couche, source de données, entité, géométrie), la bibliothèque ne repose pas sur des "systèmes de fenêtrage" et est destinée à fonctionner dans des environnements multi-threads

Ce paquet contient divers utilitaires distribués avec mapnik :

shapeindex : programme pour créer un index basé sur le système de fichiers pour les fichiers de formes ESRI

OGDI est l'interface ouverte du magasin de données géographiques. OGDI est une interface de programmation d'application (API) qui utilise des méthodes d'accès normalisées pour fonctionner conjointement avec des progiciels SIG (l'application) et divers produits de données géospatiales. OGDI utilise une architecture client/serveur pour faciliter la diffusion des produits de données géospatiales sur n'importe quel réseau TCP/IP, et une approche axée sur les pilotes pour faciliter l'accès à plusieurs produits/formats de données géospatiales.

Ce paquet contient des outils utiles basés sur la bibliothèque OGDI

Traceur de cartes et logiciel de navigation à utiliser en cours ou comme outil de planification. Développé par une équipe de marins actifs utilisant des conditions réelles pour tester et affiner le programme. Par défaut, il prend en charge les formats raster et vectoriels tels que BSB et S63. La prise en charge de nombreux autres formats est disponible dans les plugins. D'autres plugins prennent en charge e. ex., AIS, radar et cartes météo. L'application prend en charge les langues dans plus de 20 langues.

Ce package contient des programmes, des bibliothèques et des fichiers de support.

Une boîte à outils graphique portable de haut niveau pour le développement d'applications graphiques hautes performances telles que des simulateurs de vol, des jeux, de la réalité virtuelle ou de la visualisation scientifique. Fournissant un cadre orienté objet au-dessus d'OpenGL, il libère le développeur de la mise en œuvre et de l'optimisation des appels graphiques de bas niveau, et fournit de nombreux utilitaires supplémentaires pour le développement rapide d'applications graphiques.

Ce paquet contient des utilitaires et des exemples (binaires).

osgEarth est une boîte à outils de rendu de terrain évolutive pour OpenSceneGraph (OSG), une boîte à outils graphique 3D open source et hautes performances. Créez simplement un simple fichier XML, pointez-le sur vos données d'imagerie, d'altitude et vectorielles, chargez-le dans votre application OSG préférée, et c'est parti ! osgEarth prend en charge toutes sortes de données et est fourni avec de nombreux exemples pour vous aider à être opérationnel rapidement et facilement.

Ce paquet contient des binaires.

Open Source Software Image Map (OSSIM) est un moteur hautes performances pour la télédétection, le traitement d'images, les systèmes d'information géographique et la photogrammétrie. Il est activement développé depuis 1996.

Conçu comme une série de bibliothèques logicielles hautes performances, il est écrit en C++ en utilisant les dernières techniques de conception de logiciels orientés objet.

La bibliothèque fournit des fonctionnalités avancées de télédétection, de traitement d'images et géospatiales. Un résumé rapide des fonctionnalités d'OSSIM comprend l'ortho-rectification, la correction précise du terrain, des modèles de capteurs rigoureux, de très grandes mosaïques et des fusions de capteurs croisés, une large gamme de projections et de références cartographiques, et une large gamme de formats de données commerciaux et gouvernementaux. L'architecture de la bibliothèque prend en charge le traitement parallèle avec mpi (non activé), une architecture de plug-in dynamique et des objets connectables dynamiquement permettant le prototypage rapide de chaînes de traitement d'images personnalisées.

Ce package comprend des outils de base qui utilisent la bibliothèque OSSIM pour effectuer certaines tâches de base.

PDAL est une bibliothèque sous licence BSD pour la traduction et la manipulation de données de nuages ​​de points de divers formats. PDAL peut être utilisé pour lire, écrire et traduire des données de nuages ​​de points dans de nombreux formats. La prise en charge est incluse pour les fichiers d'entrée de LAS, LAZ, SBET, BPF, QFIT et autres. PDAL peut également lire et écrire dans des bases de données prenant en charge le stockage en nuage de points, notamment Oracle, Postgres et SQLite.

PDAL ne doit pas être confondu avec PCL (Point Cloud Library). PCL est une bibliothèque spécialement conçue pour fournir une analyse et une modification algorithmiques des nuages ​​de points. PDAL fournit une interface limitée aux fonctionnalités de PCL, mais n'essaie généralement pas de dupliquer ses capacités.

Ce package contient les utilitaires PDAL.

Pktools est un ensemble de programmes permettant d'effectuer des opérations, principalement sur des images raster géolocalisées. Il s'appuie fortement sur la bibliothèque d'abstraction de données géospatiales (GDAL) et OGR. Les programmes sont similaires aux outils GDAL (gdalinfo, gdal_translate, gdal_merge, . ) et certaines des fonctionnalités fournies dans pktools existent déjà dans les outils GDAL.

Tous les utilitaires de pktools utilisent des options de ligne de commande et disposent d'une aide intégrée. Ils comprennent plus de trente binaires pour éditer, modifier, recadrer, classer, comparer, vider, remplir, améliorer les images et de nombreuses autres opérations courantes utiles dans le domaine de la télédétection de l'analyse d'images.

PostGIS ajoute la prise en charge des objets géographiques à la base de données relationnelle objet PostgreSQL. En effet, PostGIS "active spatialement" le serveur PostgreSQL, lui permettant d'être utilisé comme base de données spatiale principale pour les systèmes d'information géographique (SIG), un peu comme le SDE d'ESRI ou l'extension Spatial d'Oracle. PostGIS suit la "Spécification des fonctionnalités simples pour SQL" d'OpenGIS.

Ce package contient les binaires de l'espace utilisateur PostGIS pour l'importation et l'exportation de fichiers de forme et raster : pgsql2shp, raster2pgsql et shp2pgsql.

Ce script effectue une comparaison ou une synchronisation efficace en termes de réseau et de temps de deux tables éventuellement volumineuses sur deux serveurs de base de données PostgreSQL, afin de détecter les tuples insérés, mis à jour ou supprimés entre ces tables.

pprepair (réparation de partition planaire) prend un ensemble de polygones et s'assure qu'ils forment une partition planaire valide, composée de polygones valides et n'ayant ni espaces ni chevauchements. Il peut être utilisé comme validateur, signalant des problèmes dans des polygones individuels ou dans la partition planaire, et également comme outil de réparation automatique, produisant un ensemble de polygones qui forment une partition planaire valide.

prepair vous permet de réparer facilement des polygones SIG "cassés", et cela selon les normes internationales ISO 19107. Bref, étant donné un polygone stocké dans WKT, il le répare automatiquement et vous restitue un WKT valide. Les méthodes de réparation automatisées peuvent être considérées comme interprétant des polygones ambigus ou mal définis et donnant un résultat cohérent et clairement défini.

Proj et invproj effectuent une transformation directe et inverse respective des données cartographiques vers ou à partir de données cartésiennes avec une large gamme de fonctions de projection sélectionnables (plus de 100 projections).

Geod et invgeod effectuent des calculs géodésiques (grand cercle) pour déterminer la latitude, la longitude et l'azimut arrière d'un point terminal étant donné la latitude, la longitude, l'azimut et la distance (directs) d'un point initial ou les azimuts avant et arrière et la distance entre un point initial et un point terminal latitudes et longitudes (inverse).

Ce package fournit les outils binaires PROJ.

Cette bibliothèque contient des fonctions de gestion des transformations affines du plan.

Il peut être utilisé dans des jeux de données géoréférencés pour transférer l'image aux coordonnées mondiales.

Il s'agit de la version Python 2 de la bibliothèque.

Descartes permet l'utilisation d'objets géométriques comme chemins et patchs matplotlib.

Il s'agit de la version Python 2 de la bibliothèque.

Fiona est un wrapper Python autour de la bibliothèque d'abstraction de données vectorielles OGR. Fiona est conçue pour être simple et fiable. Il se concentre sur la lecture et l'écriture de données dans le style Python IO standard et s'appuie sur des types et des protocoles Python familiers tels que des fichiers, des dictionnaires, des mappages et des itérateurs au lieu de classes spécifiques à OGR. Fiona peut lire et écrire des données du monde réel à l'aide de formats SIG multicouches et de systèmes de fichiers virtuels compressés et s'intègre facilement avec d'autres packages SIG Python tels que pyproj, Rtree et Shapely.

Ce package fournit l'API Python 2

GDAL est une bibliothèque de traduction pour les formats de données géospatiales raster. En tant que bibliothèque, il présente un seul modèle de données abstrait à l'application appelante pour tous les formats pris en charge. La bibliothèque OGR associée (qui réside dans l'arborescence des sources GDAL) offre une capacité similaire pour les données vectorielles de caractéristiques simples.

GDAL prend en charge plus de 40 formats de données populaires, y compris ceux couramment utilisés (GeoTIFF, JPEG, PNG et plus) ainsi que ceux utilisés dans les logiciels SIG et de télédétection (ERDAS Imagine, ESRI Arc/Info, ENVI, PCI Geomatics). Prend également en charge de nombreux formats de télédétection et de distribution de données scientifiques tels que HDF, EOS FAST, NOAA L1B, NetCDF, FITS.

La bibliothèque OGR prend en charge les formats vectoriels populaires tels que ESRI Shapefile, TIGER data, S57, MapInfo File, DGN, GML, etc.

Ce paquet contient des liaisons Python pour la bibliothèque GDAL/OGR et un ensemble d'outils de ligne de commande supplémentaires.

Ce package est une bibliothèque utilitaire pour travailler avec des liens géospatiaux. Il s'agit d'une implémentation du travail Cat-Interop décrit sur https://wiki.osgeo.org/wiki/Cat-Interop

Ce package fournit la version Python 2 de la bibliothèque.

GeoPandas est un projet visant à ajouter la prise en charge des données géographiques aux objets pandas. Il implémente actuellement les types GeoSeries et GeoDataFrame qui sont respectivement des sous-classes de pandas.Series et pandas.DataFrame. Les objets GeoPandas peuvent agir sur des objets géométriques galbés et effectuer des opérations géométriques.

Les opérations géométriques de GeoPandas sont cartésiennes. Le système de coordonnées de référence (crs) peut être stocké en tant qu'attribut sur un objet et est automatiquement défini lors du chargement à partir d'un fichier. Les objets peuvent être transformés en de nouveaux systèmes de coordonnées avec la méthode to_crs(). Il n'y a actuellement aucune application de coordonnées similaires pour les opérations, mais cela pourrait changer à l'avenir.

Ce package contient la version Python 2 de la bibliothèque.

Mapnik est une boîte à outils OpenSource C++ pour le développement d'applications SIG (Systèmes d'Information Géographique). Au cœur se trouve une bibliothèque partagée C++ fournissant des algorithmes/modèles pour l'accès et la visualisation des données spatiales.

Essentiellement une collection d'objets géographiques (carte, couche, source de données, entité, géométrie), la bibliothèque ne repose pas sur des "systèmes de fenêtrage" et est destinée à fonctionner dans des environnements multi-threads

Ce package contient les liaisons pour Python 2.

PDAL est une bibliothèque sous licence BSD pour la traduction et la manipulation de données de nuages ​​de points de divers formats. PDAL peut être utilisé pour lire, écrire et traduire des données de nuages ​​de points dans de nombreux formats. La prise en charge est incluse pour les fichiers d'entrée de LAS, LAZ, SBET, BPF, QFIT et autres. PDAL peut également lire et écrire dans des bases de données prenant en charge le stockage en nuage de points, notamment Oracle, Postgres et SQLite.

PDAL ne doit pas être confondu avec PCL (Point Cloud Library). PCL est une bibliothèque spécialement conçue pour fournir une analyse et une modification algorithmiques des nuages ​​de points. PDAL fournit une interface limitée aux installations de PCL, mais n'essaie généralement pas de dupliquer ses capacités.

Ce package contient l'extension PDAL pour Python 2.

PROJ effectue des transformations cartographiques entre les coordonnées géographiques (lat/lon) et de projection cartographique (x/y). Il peut également se transformer directement d'un système de coordonnées de projection cartographique à un autre.

Il s'agit d'une liaison Python à PROJ, il peut recevoir des coordonnées sous forme de tableaux numpy, de tableaux Python, de listes ou de scalaires. Ce module est optimisé pour les tableaux numpy.

PySAL est une bibliothèque open source de fonctions d'analyse spatiale écrites en Python destinées à soutenir le développement d'applications de haut niveau.

Il est important de souligner ce pour quoi PySAL est et n'est pas conçu. PySAL est avant tout une bibliothèque au sens le plus complet du terme. Les développeurs à la recherche d'une suite de méthodes d'analyse spatiale qu'ils peuvent intégrer au développement d'applications devraient se sentir à l'aise avec PySAL. Les analystes spatiaux qui peuvent mener des projets de recherche nécessitant des scripts personnalisés, une analyse de simulation approfondie, ou ceux qui cherchent à faire progresser l'état de l'art en matière d'analyse spatiale devraient également trouver PySAL comme une base utile pour leur travail.

Les utilisateurs finaux à la recherche d'une interface utilisateur graphique conviviale pour l'analyse spatiale ne doivent pas se tourner directement vers PySAL. Au lieu de cela, ils devraient envisager des projets tels que STARS et la suite de produits logiciels GeoDaX qui enveloppent la fonctionnalité PySAL dans des interfaces graphiques. Dans le même temps, il est prévu qu'avec des développements tels que les architectures de plug-in basées sur Python pour QGIS, GRASS et les extensions de boîte à outils pour ArcGIS, l'accès des utilisateurs finaux à la fonctionnalité PySAL s'élargira dans un proche avenir.


Évaluation du paysage et des sources ponctuelles de contaminants en tant que déterminants spatiaux de la qualité de l'eau dans le réseau hydrographique de la rivière Vermilion, Ontario, Canada

La rivière Vermilion et ses principaux affluents (VRMT) sont situés dans le bassin hydrographique Vermilion (4272 km 2 ) dans le centre-nord de l'Ontario, Canada. Ce bassin versant est non seulement dominé par la couverture terrestre naturelle, mais a également un héritage d'activités minières et d'autres activités de développement. The VRMT receive various point (e.g., sewage effluent) and non-point (e.g., mining activity runoff) inputs, in addition to flow regulation features. Further development in the Vermilion watershed has been proposed, raising concerns about cumulative impacts to ecosystem health in the VRMT. Due to the lack of historical assessments on riverine-health in the VRMT, a comprehensive suite of water quality parameters was collected monthly at 28 sites during the ice-free period of 2013 and 2014. Canadian water quality guidelines and objectives were not met by an assortment of water quality parameters, including nutrients and metals. This demonstrates that the VRMT is an impacted system with several pollution hotspots, particularly downstream of wastewater treatment facilities. Water quality throughout the river system appeared to be influenced by three distinct land-cover categories: forest, barren, and agriculture. Three spatial pathway models (geographical, topographical, and river network) were employed to assess the complex interactions between spatial pathways, stressors, and water quality condition. Topographical landscape analyses were performed at five different scales, where the strongest relationships between water quality and land-use occurred at the catchment scale. Sites on the main stem of Junction Creek, a tributary impacted by industrial and urban development, had above average concentrations for the majority of water quality parameters measured, including metals and nitrogen. The river network pathway (i.e., asymmetric eigenvector map (AEM)) and topographical feature (i.e., catchment land-use) models explained most of the variation in water quality (62.2%), indicating that they may be useful tools in assessing the spatial determinants of water quality decline.

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Results

Sampling and age determinations of lavas from crustal profile

The samples from the northern Hirondelle Basin wall (Fig. 1) were recovered by the Remotely Operated Vehicle (ROV) ‘Quest 4000’ (MARUM Bremen), during research cruise M128 in 2016 with the German RV Meteor. We stratigraphically sampled a

1.2 km vertical profile of the northern flank of the Hirondelle Basin between 2510 and 1308 mbsl (Fig. 2). All samples were obtained from submarine pillow lava flows (Supplementary Material I) and thus represent eruptive units rather than intrusive rocks. Whereas the lower part of the profile consists only of lavas and dikes, volcaniclastic rocks and pelagic sediments become more abundant shallower than 1690 mbsl depth where they alternate with pillow lavas.

The variation of (une) Nb/Zr and (b) 176 Hf/ 177 Hf ratios versus water depth [meters below sea level. mbsl] of the samples recovered at the northern graben shoulder of the Hirondelle Basin. Samples of the lower unit are depicted as black symbols and of the upper unit in red. Note that the error bars in (b) are smaller than the symbols and therefore not shown in this graph. The bold numbers indicate the Ar–Ar groundmass plateau ages of selected samples.

Four samples were selected for 40 Ar/ 39 Ar age dating (on groundmass and plagioclase phenocrysts) at Oregon State University, USA (Table 1). The lowermost sample IEAZO0903 (2427 mbsl) has a groundmass plateau age of 2.020 ± 0.010 Ma (Fig. 2). Sample IEAZO1054 (1760 mbsl) from the central part of the profile reveals a groundmass plateau age of 1.958 ± 0.008 Ma. The uppermost samples IEAZO1064 (1367 mbsl) and IEAZO1065 (1338 mbsl) show groundmass plateau ages of 1.657 ± 0.004 Ma and 1.558 ± 0.005 Ma, respectively. The groundmass ages are interpreted as eruption ages, yet from the inverse isochron 40 Ar/ 36 Ar intercept calculations, the samples do show evidence for (minor amounts of) excess Ar, which has been corrected accordingly 54 . The four samples cover

1.2 km of vertical crustal profile representing a time interval of

1060 m indicate formation within

400 kyrs, whereas the uppermost

30 m of the profile have an age difference of

90 kyrs (based on the groundmass plateau ages).

Geochemical variation within the profile

Major and trace element concentrations, as well as Sr–Nd–Hf and double spike Pb isotope ratios were analyzed at the GeoZentrum Nordbayern (see “Methods”). Two lava units are defined based on different Nb/Zr ratios: (1) lavas between 2510 and 1438 mbsl have Nb/Zr < 0.2, and (2) the uppermost four samples between 1390 and 1308 mbsl have Nb/Zr > 0.2 (Fig. 2a). Lavas with low Nb/Zr also display low TiO2 contents (< 4.2 wt% at > 4 wt% MgO) and relatively high 176 Hf/ 177 Hf isotope ratios (Fig. 2b). The lavas from the Hirondelle Basin wall are alkali basalts, basanites, tephrites, trachybasalts, and phonotephrites with 8.5 to 3.3 wt% MgO (Fig. 3a). Most of the lavas from the Hirondelle Basin wall have lower SiO2 contents at a given MgO concentration compared to lavas from the young volcanoes along the Terceira Rift (Fig. 3b). All lavas are enriched in light relative to heavy Rare Earth Elements (REE) with chondrite-normalized Ce/Yb ratios between 7 and 11 which is similar to basalts from Terceira, whereas lavas from Sete Cidades on São Miguel and from D. João de Castro seamount are more enriched (Fig. 4a). The basalts from the Hirondelle Basin have relatively high (Dy/Yb)N that are comparable to Sete Cidades and Terceira lavas but the D. João de Castro alkali basalts have lower (Dy/Yb)N and higher SiO2 than those from the Hirondelle Basin wall (Fig. 4b). The lavas of the upper unit between 1390 and 1274 mbsl with high Nb/Zr have low 143 Nd/ 144 Nd and 176 Hf/ 177 Hf ratios but high 87 Sr/ 86 Sr relative to lavas from the lower unit (Figs. 2 and 5). In terms of Nb/Zr and Nd isotope ratios the upper basalts resemble those from D. João de Castro and Sete Cidades whereas the lower lavas overlap with compositions of Terceira basalts (Fig. 5b). The 206 Pb/ 204 Pb ratios of the Hirondelle Basin lavas range from 19.46 to 19.77 where the lower unit generally has higher ratios than the upper unit (Fig. 6). The isotopic composition of the Hirondelle Basin flank lavas overlaps with those of rocks from Terceira but the low Nd and Hf isotope ratios of the upper unit basalts resemble Sete Cidades lavas. Samples from the young D. João de Castro seamount have even lower Nd, Hf, and Pb isotope ratios than the Hirondelle Basin flank basalts.

(une) Anhydrous total alkali contents versus SiO2 (TAS) classification after Le Maitre 55 with subdivision in alkaline and subalkaline composition after MacDonald 56 showing the lavas recovered from the flank of the Hirondelle Basin (HB) in comparison to those from Sete Cidades on São Miguel, Terceira, and D. João de Castro 17,57,58,59,60,61,62 (b) Variation of SiO2 contents versus MgO showing relatively low SiO2 for a given MgO of the Hirondelle Basin flank lavas compared to lavas from the other young volcanoes of the Terceira Rift.

(une) Variation of the chondrite-normalized Dy/Yb versus Ce/Yb of the basalts from the Hirondelle Basin (HB) flank in comparison to those from the young volcanoes of the Terceira Rift (b) Variation of (Dy/Yb)N versus SiO2 contents of the older basalts from the HB flank to the young lavas. Note that the basalts from D. João de Castro seamount have higher SiO2 but lower (Dy/Yb)N than the HB basalts. Data sources as in Fig. 3.

(une) Nb/Zr versus MgO and (b) Nb/Zr versus 143 Nd/ 144 Nd ratios for the lavas from the northern Hirondelle Basin (HB) compared to rocks from Terceira, Sete Cidades volcano on São Miguel, and D. João de Castro. Data sources as in Fig. 3.

(une) 143 Nd/ 144 Nd versus 206 Pb/ 204 Pb and (b) 176 Hf/ 177 Hf versus 206 Pb/ 204 Pb ratios of the northern Hirondelle Basin (HB) lavas, compared to the data from Terceira, D. João de Castro, and Sete Cidades volcano on São Miguel. Data sources as in Fig. 3.


Study rationale

An intervention was planned for four sub-counties in Kamuli District. This intervention intended to 1) assist private drug shops to become licensed and 2) train drug sellers to distribute prepackaged, color-coded life-saving medicines to children under five years with fever, cough with fast breathing, and diarrhea using the integrated Community Case Management (iCCM) strategy. iCCM is a community-based intervention intended to be implemented through volunteer community health workers to improve adequate access to lifesaving medication [39]. While iCCM programs in Uganda have demonstrated success at increasing access to lifesaving medicines and saving lives [8, 40, 41], the majority of iCCM projects are dependent on donor funding most iCCM projects end when the donor funding is finished [16, 39, 42]. This project intended to test a model of iCCM distribution through private drug sellers, which may be a more sustainable model.

To understand the landscape of drug shops in intervention areas, a mapping exercise was carried out in November 2014. The mapping exercise sought to understand the distribution, characteristics and location of private drug shops in intervention areas. This paper reports on results from the mapping exercise.


Abstrait

The multiple ecosystem services (ES) co-produced by social-ecological systems include ES directly resulting from ecosystem functioning, and ES mediated by human activities, which can have negative effects on the system and on the ES provided. As a result, different patterns of multiple ES delivery can be characterized by sustainable or unsustainable trends over time, depending on the interactions occurring among ES. In this paper, a sustainability perspective was used for the identification of desirable and undesirable ES delivery patterns in the water bodies of the Venice lagoon (Italy). A set of 13 ES was quantitatively mapped for the lagoon’s water bodies, and the trends of the ES provided by each water body have been explored through a modeling application. Two aggregated indicators, MED/DIR and PRESS/DIR, calculated based on the mapping outcomes, were found to be strongly associated with the modeled trends, and thus provide a synthetic indication of the potential (un)sustainability of the current ES provision. This sustainability-driven analysis paves the way for an operationalization of the ES concept in the context of the implementation of the EU Water Framework Directive (2000/60/EC). Based on the analysis of the relationships between multiple ES and ecological status, we suggest that ES could play a role in the selection of the biological quality elements, by prioritizing the metrics that are positively associated with the sustainable ES patterns. Adopting a perspective focused on sustainability, the ES concept can be used to define management trajectories that aim to reach the WFD targets through the management of unsustainable ES patterns, in the context of climate change.


3.1 Setting up a repository and finding the right packages

Setting up a repository with version control (i.e. a reviewable and restorable history) at the start of a research project has many advantages. A repository is a structured set of files that will track edits any team member makes to the project, similar to the track-changes function in common word processors. In R, version control can be implemented quite simply by connecting RStudio with Git or Subversion through hosting services like Bitbucket, GitHub, GitLab (which are like Dropbox for code). There are just a few initial steps to set up a repository. These include (1) creating a local directory (folder) to host your (RStudio) project, (2) creating a Git or a Subversion repository online, and (3) linking the two. Beyond those three steps, all the user needs to do is regularly commit (i.e. save) their code together with a very brief summary of the changes made. These changes can then be uploaded, updating and synchronizing the online repository with labelled annotations (username and timestamp). The repository can be public or private, with different levels of administrator access for users. Many tutorials on how to set up a repository in R can be found online. One example is the Software Carpentry course on R for Reproducible Scientific Analysis ( https://swcarpentry.github.io/r-novice-gapminder/ ), which also provides valuable suggestions on how to structure a project repository (e.g. with read-only source data, disposable generated data, and folders such as “scr” for scripts and “doc” for documentation).

Once a project folder or repository has been set up, one might need to identify the most useful R packages and functions for the task at hand. CRAN Task Views were recently developed to provide thematic lists of the packages that are most relevant to specific disciplines. The Hydrology Task View for “Hydrological Data and Modelling” ( https://cran.r-project.org/web/views/Hydrology.html ) was published to the CRAN in January 2019 and lists over a hundred packages under the following categories:

Data retrieval. This includes hydrological data sources (surface or groundwater, both quantity and quality) and meteorological data (e.g. precipitation, radiation, and temperature, both measurements and reanalysis).

Data analysis. This includes data tidying (e.g. gap filling, data organization, and quality control), hydrograph analysis (functions for working with streamflow data, including flow statistics, trends, and biological indices), meteorology (functions for working with meteorological and climate data), and spatial data processing.

Modelling. This includes process-based modelling (scripts for preparing inputs and outputs and running process-based models) and statistical modelling (hydrology-related statistical models).

Additionally, many of the other 38 Task Views that were available in January 2019 were relevant to hydrology ( https://cran.r-project.org/web/views ). For example, the Environmetrics Task View contains a Hydrology and Oceanography section, and the High-Performance and Parallel Computing with R Task View can also be useful for hydrologists using large amounts of data. Other relevant Task Views cover a range of topics such as time-series analysis, machine learning, or spatial analysis.

One last way of discovering relevant and useful hydrological packages is social media, such as Twitter, where many hydrologists share their most recent publications as well as links to useful resources and packages. Some of the Twitter handles that highlight relevant packages for computational hydrology include the USGS group supporting R scientific programming ( https://twitter.com/USGS_R ) or the rOpenSci page ( https://twitter.com/ropensci ).


Results

Despite the presence of a few outliers, treeline elevation shows an increasing trend toward the tropics and decreases again close to the equator, almost symmetrically in both hemispheres (Fig. 1b). Based on regional treeline models, we isolated alpine ecosystems above the climatic treeline worldwide (Fig. 1a) and estimated their extent to 3.56 Mkm 2 , corresponding to 2.64% of total land area outside Antarctica. Asia hosts almost three fourths of the global alpine area with 2.59 Mkm 2 , followed by South America (15% 0.55 Mkm 2 ), North America (9% 0.32 Mkm 2 ) and Europe (2% 0.08 Mkm 2 ), while Oceania and Africa together contribute to only 1% of the global alpine area (Fig. 1c). The distribution of maximum NDVI values above the treeline peaks at 0.1, reaching a median value at 0.2 and with a decreasing frequency of higher values (Fig. 1d).

Extent and distribution of global alpine areas. (a) Spatial distribution of alpine areas based on a 30 m spatial resolution map. Dashed lines represent the equator and the tropics. (b) Distribution of treeline elevation values along latitude for 326 mountain ranges worldwide. Each dot represents the mean elevation and latitude for a mountain range. The black line represents a weighted loess fit. (c) Alpine areas extent and share for each continent. (d) Density plot of NDVI values above the treeline.

The mapped alpine ecosystems are grouped toward the colder end of the global climatic space (Fig. 2), with 99% of the grid cells situated below a mean annual temperature of 5.9°C and tropical alpine ecosystems lying on this threshold. The first two axes of the PCA of the 19 bioclimatic variables (Fig. 3) explained 66% of the global variation of the alpine climate and correspond to differences in seasonality and continentality of global alpine ecosystems. Clustering the whole dataset of alpine regions using the CLARA algorithm with the first four weighted PCA axes highlighted the presence of four groups (best k = 4 in 95% of iterations max average silhouette width = 0.40) (Supplementary material Appendix 1 Fig. A3a), that were interpreted as 1) oceanic, 2) hemiboreal, 3) continental and 4) subtropical alpine ecosystems (Fig. 3, 4a). The hierarchical clustering based on the 30 000 records subset highlighted only two groups (best k = 2 in 100% of iterations mean average silhouette width = 0.42) (Supplementary material Appendix 1 Fig. A3b), with the first encompassing most of the continental, hemiboreal and subtropical groups, while the second taking up most of the oceanic cluster (Supplementary material Appendix 1 Fig. A4a–c).

Values of temperatures and precipitation in alpine areas overlaid to Whittaker's biome plot. The dotted line represents the 99th percentile of the distribution of temperature values. Points are colored according to their distance from the equator (|Lat|). To improve readability, the figure is based on a random subset of 500 000 30 arc-second cells in alpine areas.

Biplot of principal component analysis of 19 climatic variables in alpine areas. The arrows indicate the loadings of selected climatic variables (correlation > 0.3 with one of the two axes). Points are colored according to climatic clusters. Variables names’ abbreviations and symbols (P: precipitation, T: temperature, Δ: difference). To improve readability, the figures are based on a random subset of 500 000 30 arc-second cells in alpine areas.

Distribution of climatic groups and NDVI values. (a) Global distribution of the four alpine climatic clusters and density plots of their NDVI values estimated using multitemporal Landsat eight Greenest Pixel imagery in the four alpine clusters. Y-axes are scaled to the same values. (b) Distribution of NDVI values of the alpine belt for the five largest ecoregions in each cluster. Continents are coded and reported in brackets (AS: Asia EU: Europe NA: North America SA: South America). Y-axes of NDVI density plots are not scaled.

The four alpine clusters obtained by CLARA have similar NDVI values distribution (Fig. 4a) and they are comparable to the pattern observed at the global level (Fig. 1d). Nevertheless, this concordance disappears at the ecoregion scale, where the distribution of NDVI values, hence primary productivity, varies remarkably even within the same climatic cluster (Fig. 4b). The generalized additive model of NDVI using the PC climatic axes values as predictors explained 58% of the deviance, with highly significant parametric coefficients and smooth terms (p < 0.001). Similarly, the model fit to a subset of pixels representing vegetated areas (NDVI > 0.1) explained 53% of the deviance.


(A1) (A2) (A3) (A4) where is the arithmetic mean of Xune and the RMSE is defined as (A5)


Voir la vidéo: Tutorial: How to Create Custom Symbols SVG Marker for QGIS (Octobre 2021).