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Erreur lors de la création d'une pente avec ASTER 30m DEM


J'ai essayé de créer une carte des pentes à l'aide du DEM ASTER 30m obtenu sur Internet. Mais lorsque je l'utilise pour créer (à l'aide d'ArcGIS 10 & 3D Analyst) un raster de pente, la sortie n'est que de 0 à 89.

Ma projection est KANDAWALA__CEYLON BELT METERS. J'ai essayé d'utiliser la projection d'origine du DEM global ASTER (WGS 84), mais cela donne également la même erreur. Que dois-je faire pour corriger les problèmes et avoir une carte des pentes ?


Le calcul de la pente nécessite de mesurer les distances verticales et horizontales et il est important qu'elles soient dans les mêmes unités. Si votre DEM n'est pas dans une projection qui utilise les mêmes unités horizontales que verticales (par exemple, s'il s'agit de coordonnées géographiques, ce qui, dans ce cas, je pense que c'est le cas), vous devez utiliser un facteur de conversion sans valeur. Il existe un excellent site Web sur la documentation d'aide d'ArcGIS qui passe en revue les différents facteurs de conversion z courants pour les non-concordances d'unités verticales/horizontales :

http://resources.arcgis.com/EN/HELP/MAIN/10.1/index.html#//009t00000004v000000

Un autre site de blog ESRI suggère ce qui suit pour les coordonnées géographiques lorsque l'altitude est en mètres :

zConvFactor = 1.0 / (113200 * Math.cos(Math.toRadians(midLat)))

source : http://support.esri.com/en/knowledgebase/techarticles/detail/29366

Pour vous dire la vérité, je ne suis pas entièrement convaincu de l'exactitude de cette équation… en particulier le 113200, mais cela fonctionne certainement avec des outils similaires comme Hillshade.

Et une dernière chose, les pentes topographiques ne seront pas plus élevées que vos 89 degrés ; en fait, il y a très peu d'endroits sur la surface de la Terre avec une pente aussi abrupte. Même les falaises de cisaillement qui semblent extrêmement raides lorsque vous les longez ont probablement des pentes beaucoup moins profondes que cela.


Carte d'altitude Suède

Les valeurs d'altitude sont imprimées le long des lignes. Les courbes de niveau rapprochées indiquent des pentes raides. Des contours éloignés ou une absence de contours signifient un terrain plat. Projection cartographique de Mercator. Cette carte de la Suède est fournie par Google Maps, dont le but principal est de fournir des cartes des rues locales plutôt qu'une vue planétaire de la. Cet outil vous permet de rechercher élévation données en recherchant l'adresse ou en cliquant sur un google en direct carte. Cette page montre le élévation/informations d'altitude du comté de Västra Götaland, Suède, comprenant élévation carte, topographique carte, pression narométrique, longitude et latitude Le point le plus à l'ouest de la Suède se trouve sur Stora Drammen, un îlot du Skagerrak à l'extérieur de la côte du Bohuslän. Les oiseaux de mer et les phoques communs ont des colonies sur l'îlot, mais il est inhabité par les humains. Le point le plus oriental de la Suède se trouve sur Kataja, un îlot au sud de Haparanda dans la baie de Botnie. L'îlot est divisé entre la Suède et la Finlande Carte d'altitude de l'Europe. La carte est réalisée à l'aide du modèle d'élévation numérique global (MNE) dérivé de GTOPO30. Notez que les valeurs du fichier ne sont pas les données d'altitude d'origine. Les données ont été traitées pour créer une image à des fins de présentation en étirant un modèle de couleur prédéfini sur les valeurs dérivées. Cet outil vous permet de rechercher des données d'altitude en recherchant une adresse ou en cliquant sur une carte Google en direct. Cette page montre des informations sur l'altitude/l'altitude de Stenbocksgatan, Tyringe, Suède, y compris la carte de l'altitude, la carte topographique, la pression narométrique, la longitude et la latitude

Trouvez l'altitude et les coordonnées de n'importe quel endroit sur la carte topographique. Carte d'altitude avec la hauteur de n'importe quel endroit. Obtenez les altitudes par latitude et longitude. Trouvez l'altitude de votre position actuelle, ou n'importe quel point sur la Terre Coordonnées : 68,33017 18,81001 68,37017 18,85001 - Altitude minimale : 1 118 pieds - Altitude maximale : 2 241 pieds - Altitude moyenne : 1 345 pieds Kiruna Suède > Comté de Norrbotten > Kirun

Suède - Élévation Ma

  1. Cet outil vous permet de rechercher des données d'altitude en recherchant une adresse ou en cliquant sur une carte Google en direct. Cette page montre des informations sur l'altitude/l'altitude de Comté de Dalarna, Suède, y compris la carte de l'altitude, la carte topographique, la pression narométrique, la longitude et la latitude
  2. Coordonnées : 62.40325 13.93374 62.44325 13.97374 - Altitude minimum : 398 m - Altitude maximum : 980 m - Altitude moyenne : 690
  3. Visualisation et partage gratuits de cartes topographiques. Suède Cartes topographiques >
  4. Coordonnées : 67.09524 20.62048 67.17524 20.70048 - Altitude minimale : 293 m - Altitude maximale : 823 m - Altitude moyenne : 418 m Skåne County Sweden > Skåne Count
  5. Carte d'altitude de la Suède. La caractéristique de la carte est grande et détaillée. La carte montre les autoroutes, les villes et les aéroports. Les dimensions réelles de la carte sont de 2420 x 3520 pixels
  6. g et le changement climatique

Carte détaillée du relief de la Suède - Maphil

  • Suède/Sto : 26 localités. Nr. Nom 1 : Altitude Stoby, Hässleholm sur la carte topographique 2 : altitude Stocka, Nordanstig sur la carte topographique
  • Coordonnées : 64.23257 15.93475 64.23267 15.93485 - Altitude minimale : 247 m - Altitude maximale : 631 m - Altitude moyenne : 506 m Dals-Ed kommun Suède > Västra Götaland County > Dals-Ed kommu
  • Suède - Visualisation et partage gratuits de cartes topographiques. Visualisation et partage gratuits de cartes topographiques. visualisation et partage
  • Carte d'altitude de la Suède. La caractéristique de la carte est détaillée. La carte montre les routes, les villes et les aéroports. Les dimensions réelles de la carte sont de 1053 x 1851 pixels

Carte d'altitude de la Suède. La caractéristique de la carte est grande et détaillée. La carte montre les routes et les villes. Les dimensions réelles de la carte sont de 2355 x 3340 pixels .05673 13.73729 63.09673 13.77729 - Altitude minimale : 584 m - Altitude maximale : 1 110 m - Altitude moyenne : 745 m Björnrike Suède > Comté de Jämtland > Björnrik La carte de la Suède est présentée dans une grande variété de types et de styles de carte. Maphill vous permet d'observer la même zone sous de nombreux angles différents. Rapide n'importe où. Les cartes sont servies à partir d'un grand nombre de serveurs répartis dans le monde entier. Le réseau de livraison distribué à l'échelle mondiale garantit une faible latence et des temps de chargement rapides, où que vous soyez sur Terre

Carte de l'altitude du comté de Västra Götaland, Suède

Cet outil vous permet de rechercher des données d'altitude en recherchant une adresse ou en cliquant sur une carte Google en direct. Cette page contient des informations sur l'altitude/l'altitude de 91 Skälsböke, Suède, y compris la carte d'altitude, la carte topographique, la pression narométrique, la longitude et la latitude. m Skåne County Suède > Skåne Count Carte d'altitude de la Suède. La caractéristique de la carte est à grande échelle. La carte montre les grandes villes. Les dimensions réelles de la carte sont de 3360 x 5280 pixels Suède/Har : 12 localités. Nr. Nom 1 : Altitude Harads, Boden sur la carte topographique 2 : Altitude Häradsbäck, Älmhult sur la carte topographique

Visualisation et partage gratuits de cartes topographiques. Cartes topographiques de la Suède. Lycksele kommun. Suède. Lycksele kommun, Comté de Västerbotten, Région Norrland, Suède (64.65695 18.41704) Altitude minimale : 65 m - Altitude maximale : 230 m - Altitude moyenne : 125 m. Bårddetjåhkk. Élévation de Munkfors sur la carte - 370,29 km/23,17 mi - Munkfors sur la carte Altitude : 144 mètres / 472,44 pieds 11. Deje, Forshaga Altitude sur la carte - 40,7 km/25,29 mi - Deje sur la carte Altitude : 117 mètres / 383,86 frais Utilisez notre planificateur d'itinéraire à pied pour cartographier votre promenades en Suède. Calculez les distances de marche et les profils d'élévation. Mapometer.com est un planificateur d'itinéraires basé sur une carte en ligne pour les sportifs. Il vous permet de cartographier vos balades et de calculer les distances et profils dénivelés de vos itinéraires

Géographie de la Suède - Wikipedi

Recherche d'altitude. Cet outil peut être utilisé pour trouver une estimation de l'altitude d'un point sur la terre. Cliquez/appuyez sur la carte ou saisissez l'adresse dans la zone de texte 18 oct. 2013 - Modèle numérique d'élévation au-dessus de l'Europe (EU-DEM) Couverture géographique Albanie Autriche Belgique Bosnie-Herzégovine Bulgarie Croatie Chypre Tchéquie Danemark Estonie Finlande France Allemagne Grèce Hongrie Islande Irlande Italie Kosovo (RCSNU 1244/99) Lettonie Liechtenstein Lituanie Luxembourg Malte Monténégro Pays-Bas Macédoine du Nord Norvège Pologne Portugal Roumanie Serbie Slovaquie. Altitude : jeu de données SRTM30. Données CGIAR-SRTM agrégées à 30 secondes : CGIAR SRTM (résolution 3 secondes) Grille : 30 secondes : Couverture terrestre : Couverture terrestre, données originales rééchantillonnées sur une grille 30 secondes : GLC2000 : Grille : 30 secondes : Population : Densité de population (ancienne) CIESIN, 2000. Base de données de population maillée mondiale : Grille : 30 secondes : Climat : Mensuel. Cartes topographiques gratuites. Carte topographique nationale du Canada Nouvelle source de cartes topographiques du Canada. La couverture n'est pas encore complète, mais elle augmentera vraisemblablement à mesure que Ressources naturelles Canada complétera la collection. Carte nationale de l'USGS. Tout simplement la meilleure source cartographique pour les États-Unis. Perry Castaneda US Army Map Service Topos. Depuis les années 40 mais. Il s'agit d'une liste d'endroits en dessous du niveau moyen de la mer qui se trouvent sur terre. Lieux créés artificiellement tels que tunnels, mines, sous-sols et trous creusés, ou endroits sous l'eau, ou existant temporairement en raison du reflux de la marée, etc., ne sont pas inclus

Carte des élévations de l'Europe — Agence européenne de l'environnement

  1. Coordonnées : 63.41475 18.64225 63.67292 19.19335 - Altitude minimale : 0 m - Altitude maximale : 420 m - Altitude moyenne : 176 m Ullbro Suède > Comté d'Uppsala > Ullbr
  2. Trouvez des entreprises locales, affichez des cartes et obtenez des itinéraires dans Google Maps
  3. altitude (élévation) lorsqu'un point est tapé/cliqué sur une carte. Vous pouvez cliquer/taper plusieurs fois sur l'annonce pour trouver l'altitude de plusieurs points. Comment utiliser. Cliquez sur la carte sur un endroit où vous souhaitez trouver l'altitude L'altitude sera affichée dans la boîte de message sous la carte et lorsque vous survolez la.
  4. Coordonnées : 61.95359 15.30854 61.95369 15.30864 - Altitude minimale : 215 m - Altitude maximale : 384 m - Altitude moyenne : 286 m Tomtabacken Suède > Comté d'Örebro > Blåberg
  5. de la Suède les plus grands fleuves comprennent l'Angerman, l'Eman, l'Indal, le Lagan, le Ljusnan, le Lule, l'Osterdal, le Skellefte, le Storuman, le Torne et l'Ume. Le point le plus bas du pays est Kristianstad à -2,41 m (-7,9 pi). Il a été marqué sur le carte par un triangle inversé. Comtés de SuèdeCarte
  6. Carte physique de la Suède. Illustrant les caractéristiques géographiques de la Suède. Informations sur la topographie, les plans d'eau, l'altitude et d'autres éléments connexes de la Suède
  7. La carte d'altitude de Stockholm, en Suède, est générée à l'aide de données d'altitude provenant des données SRTM de résolution 90 m de la NASA. Les cartes donnent également une idée de la topographie et du contour de Stockholm, Suède. La carte d'altitude de Stockholm, Suède est affichée à différents niveaux de zoom

Une grande partie de la Suède est fortement boisée, 69 % du pays étant constitué de forêts et de terres boisées, tandis que les terres agricoles ne représentent que 8 % de l'utilisation des terres. La Suède se compose de 39 960 km 2 de plan d'eau, constituant environ 95 700 lacs. Les lacs sont parfois utilisés pour des centrales hydrauliques, en particulier les grands fleuves et lacs du nord. La majeure partie du nord et du centre-ouest de la Suède se compose de vastes étendues vallonnées. Centralamerika Topo Maps 1:50.000 ©2021 Google Användarvillkor för webbplatsen Integritet Utvecklare Om Google | Plats: USA Språk: Svenska När du köper varan gör du en transaktion med Google Payments och godkänner därmed Google Payments användarvillkor och sekretesspolicy Cliquez sur la carte pour afficher l'altitude. Göteborg, Göteborgs Stad, Comté de Västra Götaland, Région Götaland, 41106, Suède ( 57.70723 11.96702 ) Partager cette carte sur.. Cartes de Suède. Collection de cartes détaillées de la Suède. Cartes politiques, administratives, routières, physiques, topographiques, de voyage et autres de la Suède. Villes de Suède sur les cartes. Cartes de la Suède en anglais Stockholm est la capitale de la Suède. Elle possède la zone urbaine la plus peuplée de Suède ainsi que de Scandinavie. 1 million de personnes vivent dans la commune, environ 1,6 million dans la zone urbaine et 2,4 millions dans la zone métropolitaine. La ville s'étend sur quatorze îles où le lac Mälaren se jette dans la mer Baltique. En dehors de la ville à l'est et le long de la côte, se trouve l'île.

ASTER Global Digital Elevation Map (GDEM) GDEM est un jeu de données d'altitude de 30 m créé en stéréo-corrélant les archives ASTER VNIR de 1,3 million de scènes, couvrant la surface terrestre de la Terre entre les latitudes 83N et 83S, formatées en tuiles de 1 x 1 degré en tant que fichiers GeoTIFF. Il est disponible à partir de. Le site GDEM WIST de la NASA • Carte topographique 1:50.000 pour la Scandinavie (Danemark, Norvège, Suède et Finlande) avec ombrage. Lantmateriet Terrängkartan + Fjällkartan • Carte topographique Topowebb Lantmateriet pour la Suède • OpenStreetMaps : Ces cartes participatives sont un complément très utile aux autres couches cartographiques. Contient de nombreuses fonctionnalités uniques The Place for Maps! maps.com Téléphone 805-685-3100 6464 Hollister Avenue Téléphone 800-430-7532 Santa Barbara, Californie 93117 E-mail: [email protected] Physical Elevation Map Set Algérie Angola Bénin Botswana Burkina Burundi Cameroun Cap-Vert Afrique centrale Tchad République du Congo Côte d Suède Suisse Ukraine Royaume-Uni Cité du Vatican.

Nous ne faisons pas que cartographier l'élévation de la Terre. Basé sur l'instrument Mars Orbiter Laser Altimeter (MOLA), vous pouvez visualiser le terrain accidenté de Mars. Par exemple, cette carte Mars Terrain utilise des données de MOLA. En fait, les scientifiques ont utilisé MOLA pour cartographier les anciens cours d'eau sur Mars. Si cela ne vous excite pas, je ne sais pas ce qui serait Carte d'aspect d'élévation rendue dans la visionneuse d'élévation de démonstration 3DEP. (Domaine public.) La plate-forme dynamique prend en charge l'exploration des modèles numériques d'élévation (MNE) pour les États-Unis et les territoires à diverses échelles, y compris les MNE de 1 mètre Utilisez la carte interactive en saisissant un nombre quelconque de pouces - la carte montrera ce que les zones seraient inondées ou à risque et la barre latérale gauche affichera le nombre de personnes déplacées. Cliquez sur les points individuels pour l'altitude actuelle, l'altitude après l'élévation du niveau de la mer, ainsi que le nombre et le pourcentage de personnes qui perdent leur logement. Coordonnées : 55,79173 -3,49749 55,90023 -3,19748 - Altitude minimale : 104 m - Altitude maximale : 1 887 m - Altitude moyenne : 774 m Firth de Forth Royaume-Uni > Ecosse > Edimbourg

Élévation de Stenbocksgatan, Tyringe, Suède - Altitude ma

  1. ArcGIS Living Atlas of the World est la principale collection d'informations géographiques du monde entier. Il comprend des cartes, des applications et des couches de données pour prendre en charge votre travail
  2. La Suède, pays situé sur la péninsule scandinave dans le nord de l'Europe. Il occupe la plus grande partie de la péninsule, qu'il partage avec la Norvège. Le terrain descend doucement des hautes montagnes le long de la frontière norvégienne vers l'est jusqu'à la mer Baltique. La capitale et la plus grande ville de la Suède est Stockholm
  3. Grille latitude/longitude ute Modèle altimétrique numérique mondial (ETOPO5) — Agence européenne pour l'environnement nex
  4. Danemark. Le Danemark (danois : Danmark, prononcé (écouter)), officiellement le Royaume du Danemark, est un pays nordique. Le Danemark proprement dit, qui est le plus méridional des pays scandinaves, se compose d'une péninsule, le Jutland, et d'un archipel de 443 îles nommées, les plus grandes étant la Zélande, Funen et l'île du Jutland du Nord.
  5. Carte interactive des pays colorée par leur altitude moyenne. Pays avec l'altitude moyenne la plus élevée et la plus basse. Suède 1 032,032 Panama 1 026,835 Croatie 1 012,91 Chypre 998,297 Égypte 991,072 Burkina Faso 984,921 Irak 978,30
  6. Depuis lors, la Suède a poursuivi une formule économique réussie consistant en un système capitaliste mélangé avec des éléments de bien-être substantiels. La Suède a rejoint l'UE en 1995, mais le public a rejeté l'introduction de l'euro lors d'un référendum en 2003. La part de la population suédoise née à l'étranger est passée de 11,3 % en 2000 à 19,1 % en 2018

Carte d'altitude. Carte topographique

Un profil d'élévation apparaîtra dans la moitié inférieure de la visionneuse 3D. Si votre mesure d'altitude indique 0, assurez-vous que la couche de terrain est activée. L'axe Y de la carte affiche l'altitude et l'axe X de la carte affiche la distance. Pour voir l'altitude et la distance à différents points le long d'un chemin, passez la souris sur le chemin Russie - Visualisation et partage gratuits de cartes topographiques. Сахалин, городское поселение Амурск, Amursky Rayon, Khabarovsk Krai, District fédéral extrême-oriental, 682640, Russie (50.20147 136.90212). Coordonnées : 50.20142 136.90207 50.20152 136.90217 - Altitude minimum : 45 ft - Altitude maximum : 306 ft - Altitude moyenne : 69 f Coordonnées : 45.23678 5.97544 45.27678 6.01544 - Altitude minimum : 504 m - Altitude maximum : 2 590 m - Altitude moyenne : 1 339 m Chutes Victoria Zambie > Province du Sud > Livingston Basculer la navigation. Élévation TNM. Bulk Point Quer Cartographiez plusieurs emplacements, obtenez des itinéraires en transports en commun/à pied/en voiture, visualisez les conditions de circulation en direct, planifiez des déplacements, visualisez des images satellite, aériennes et côté rue. Faites-en plus avec Bing Maps

Gammes nationales d'altitude. De tous les pays, le Lesotho a le point le plus bas du monde à 1 400 mètres (4 593 pieds). D'autres pays avec des points bas élevés incluent le Rwanda (950 mètres (3 117 pieds)) et l'Andorre (840 mètres (2 756 pieds)). Les pays avec des points hauts très bas comprennent les Maldives (5 m), Tuvalu (5 m) et les Îles Marshall (10 m). Ces pays insulaires ont également le plus petit écart entre les deux. Coordonnées. La Suède (/ ˈ s w iː. d ə n / suédois : Sverige [ˈsvæ̌rjɛ] ()), officiellement le Royaume de Suède (suédois : Konungariket Sverige [ˈkôːnɵŋaˌriːkɛt ˈsvæ̌rjɛ] ()), est un pays nordique d'Europe du Nord. Il borde la Norvège à l'ouest et au nord, la Finlande à l'est, et est relié au Danemark au sud-ouest par un pont-tunnel traversant le détroit de l'Öresund. La meilleure source générale est l'armée russe. Leurs cartes couvrent la majeure partie du monde à 200 000 et une grande partie du monde à 100 000. Les contours de ceux-ci sont correctement placés, à quelques exceptions près.À certains endroits, il existe des inexactitudes d'altitude, mais celles-ci sont souvent affichées par les données SRTM environnantes et d'autres sources et ont été ajustées pour l'estimation de l'élévation de base des crues (estBFE) Viewer estBFE Viewer . Légende du rapport Démarrage rapide Glossaire À propos de 1 Affichage de la carte Département de l'intérieur des États-Unis | Inspecteur général du DOI | Maison Blanche | E-Gouv. La Norvège a deux noms officiels : Norge à Bokmål et Noreg à Nynorsk. Le nom anglais Norway vient du vieil anglais Norþweg mentionné en 880, signifiant chemin du nord ou chemin menant au nord, c'est ainsi que les Anglo-Saxons désignaient le littoral. de la Norvège atlantique similaire à la principale théorie sur l'origine du nom de la langue norvégienne

Les élévations sont renvoyées pour les sommets de la grille créée par les lignes et les colonnes. Jusqu'à 2000 élévations peuvent être renvoyées en une seule demande. Les valeurs d'altitude renvoyées sont ordonnées, en commençant par le coin sud-ouest, puis d'ouest en est le long de la rangée Couches de carte GRATUITES incluses : • Carte topographique 1:50.000 pour la Scandinavie (Danemark, Norvège, Suède et Finlande) avec ombrage. Lantmateriet Terrängkartan + Fjällkartan • Carte topographique Topowebb Lantmateriet pour la Suède • OpenStreetMaps : Ces cartes participatives sont un complément très utile aux autres couches cartographiques. Contient de nombreuses fonctionnalités uniques Téléchargez Sweden Topo Maps PC gratuitement sur BrowserCam. ATLOGIS Geoinformatics GmbH & Co. KG a publié des cartes topographiques suédoises pour les appareils mobiles avec système d'exploitation Android, mais il est possible de télécharger et d'installer des cartes topographiques suédoises pour PC ou ordinateurs avec des systèmes d'exploitation tels que Windows 7, 8, 8.1, 10 et Mac

Données Carte d'altitude de l'Europe La carte est réalisée à l'aide du modèle numérique d'altitude global (DEM) dérivé de GTOPO30. Notez que les valeurs du fichier ne sont pas les données d'altitude d'origine. Les données ont été traitées pour créer une image à des fins de présentation étirant un modèle de couleur prédéfini sur les valeurs dérivées Överkalix kommun, Province Norrbotten, Norrbotten County, Region Norrland, Sweden - Visualisation et partage gratuits de cartes topographiques

Obtenez l'altitude autour de Göteborg et vérifiez l'altitude dans les destinations proches qui sont facilement accessibles. Si vous recherchez toutes les destinations possibles, essayez de rechercher un rayon de 1 heure de Göteborg jusqu'à 6 heures de Göteborg ou n'importe quoi entre les deux. Cet outil d'élévation vous permet de voir un graphique des élévations le long d'un chemin. Nous accordons une grande importance à votre vie privée Nous et nos partenaires stockons et/ou accédons à des informations sur un appareil, telles que des cookies et traitons des données personnelles, telles que des identifiants uniques et des informations standard envoyées par un appareil pour des publicités et du contenu personnalisés, la mesure des publicités et du contenu et l'audience connaissances, ainsi que de développer et d'améliorer. Se rallier-Plans.com est un portail web gratuit de sports motorisés. La cible principale du Rallye-Plans.com est de soutenir les fans de rallye qui planifient leurs prochains voyages de rallye. Avec l'aide de ce site Web, vous pouvez explorer des endroits intéressants pour les spectateurs le long des épreuves spéciales

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Créez des histoires et des cartes. Avec les outils de création, vous pouvez dessiner sur la carte, ajouter vos photos et vidéos, personnaliser votre vue, partager et collaborer avec d'autres Améliorez vos cartes avec des visualisations d'altitude de manière dynamique sur le client avec un rendu fluide. utiliser via maps api Télécharger les données. Paysage 3D. Combinez des données de terrain avec une couche satellite haute résolution pour créer des paysages naturels. utiliser via maps api Télécharger les données. Résolution 30x30 m Informations sur l'environnement pour les personnes impliquées dans l'élaboration, l'adoption, la mise en œuvre et l'évaluation de la politique environnementale, ainsi que la couverture générale du réseau > Suède Carte de couverture 3G / 4G / 5G, Suède Réseaux de données cellulaires en Suède . Cette carte représente la couverture des réseaux mobiles 2G, 3G, 4G et 5G. A voir également : la carte des débits mobiles et la couverture des réseaux mobiles 3 Tre, TeliaSonera, Tele2 Mobile, Telenor Visualisation et partage gratuits de cartes topographiques. Michelago, Conseil régional de Snowy Monaro, Nouvelle-Galles du Sud, 2620, Australie (-35.71500 149.16778). Coordonnées : -35.

Cartes topographiques Suède, altitude, reli

  1. Obtenez l'altitude autour de Mora (Suède) et vérifiez l'altitude dans les destinations proches qui sont facilement praticables. Si vous recherchez toutes les destinations possibles, essayez de rechercher un rayon de 1 heure de Mora (Suède) jusqu'à 6 heures de Mora (Suède) ou n'importe quoi entre les deux
  2. <<::location.tagLine.value.text>> Sujets sponsorisés. Léga
  3. Mise à jour du coronavirus en Suède avec statistiques et graphiques : nombre total et nouveaux cas, décès par jour, taux de mortalité et de guérison, cas actifs actuels, récupérations, tendances et calendrier
  4. Appuyez longuement sur un emplacement sur la carte et My Elevation vous indiquera la météo et vous permettra de parcourir les articles Wikipedia sur les attractions à proximité de l'emplacement. Ajoutez des signets pour les lieux dont vous voulez vous souvenir. Partagez votre position ou ce que vous trouvez dans les recherches avec vos amis dans un SMS ou un e-mail
  5. Élévation kan syfta på : . Elevation (liturgi) - bruket att vid nattvarden lyfta upp det invigda brödet och kalken med det invigda vinet för församlingen Elevationsvinkel - den vinkel en kanon, haubits eller granatkastare ställsn att a horsamlingen som utgör undre gräns GPS-observatione
  6. Fonction TypeScript initMap() : void < const map = new google.maps.Map( document.getElementById(map) as HTMLElement, < zoom : 8, center : < lat : 63.333, lng : -150.5.
  7. Småland est une province du Götaland, avec plus de 700 000 habitants. Småland de Mapcarta, la carte ouverte

Carte de l'altitude du comté de Dalarna, Suède - Carte topographique

Les programmes de carte, de profil et de conversion de GPS Visualizer ont la capacité d'ajouter instantanément des données d'altitude à partir d'une base de données DEM (modèle numérique d'altitude) à tout type de fichier GPS. Les sources DEM disponibles incluent SRTM1, SRTM3, NED1 et ASTER Comment trouver l'altitude sur Google Maps sur Android. Ce wikiHow vous apprend à trouver l'altitude d'un emplacement Google Maps sur un téléphone ou une tablette Android. Bien que des altitudes spécifiques ne soient pas disponibles pour toutes les zones, vous pouvez utiliser le .. Denna fil har gjorts tillgänglig under licensen Creative Commons Erkännande-DelaLika 4.0 Internationell. skapa bearbetningar På följande villkor: erkännande - Du måste ge lämpligt erkännande, ange en länk till licensen och indikera om ändringar har gjorts. Du får göra det på ett lämpligt. Dalarna, forme latinisée Dalecarlia, est une province et un comté de la région du Svealand, en Suède. Dalarna de Mapcarta, la carte ouverte


Abstrait

Des informations précises sur l'humidité du sol (MS) sont essentielles dans diverses applications, notamment l'agriculture, le climat, l'hydrologie, le sol et la sécheresse. Dans cet article, diverses relations prédictives, y compris les approches de régression (régression linéaire multiple, MLR), d'apprentissage automatique (forêt aléatoire, régression triangulaire RF, Tr) et de modélisation spatiale (pesage à distance inverse, IDW et krigeage ordinaire, OK) ont été comparées pour estimer SM dans un bassin versant montagneux semi-aride. Dans le développement de la relation prédictive, les ensembles de données de télédétection, y compris les caractéristiques biophysiques de surface dérivées de l'imagerie satellite Landsat 8, les caractéristiques topographiques de surface dérivées du modèle d'élévation numérique (DEM) ASTER, les données climatiques enregistrées à la station synoptique et les données SM in situ mesurées au moment du passage supérieur de Landsat 8 ont été utilisées. , tandis que dans la modélisation spatiale, les mesures SM ponctuelles ont été interpolées. Alors que 70 % (ensemble d'étalonnage) des données SM mesurées ont été utilisées pour la modélisation, 30 % (ensemble de validation) ont été utilisés pour évaluer la précision de la modélisation. Enfin, les cartes d'incertitude SM ont été créées pour différents modèles sur la base d'une approche de bootstrap. Parmi les ensembles de paramètres environnementaux, la température de surface terrestre (LST) a montré l'impact le plus élevé sur la distribution spatiale de SM dans la région à toutes les dates. Le R 2 moyen (RMSE) entre le SM mesuré et modélisé à trois dates obtenues à partir des modèles MLR, RF, IDW, OK et Tr était de 0,70 (1,97 %), 0,72 (1,92 %), 0,59 (2,38 %), 0,59 (2,27 %) et 0,71 (1,99 %), respectivement. Les résultats ont montré que RF et IDW produisaient respectivement les performances les plus élevées et les plus faibles dans la modélisation SM. En général, la performance des modèles basés sur RS était supérieure à celle des modèles d'interpolation pour l'estimation de SM en raison de l'influence de la combinaison des paramètres topographiques et des caractéristiques biophysiques de la surface. L'incertitude du SM modélisé avec différents modèles varie dans la zone d'étude. L'incertitude la plus élevée dans la modélisation SM a été observée dans la partie nord de la zone d'étude où l'hétérogénéité de surface est élevée. L'utilisation des données RS a augmenté la précision de la modélisation SM car elles peuvent capturer les caractéristiques biophysiques de la surface et l'hétérogénéité des propriétés topographiques.


Évaluation des modèles altimétriques numériques pour les applications glaciologiques : un exemple de Nevado Coropuna, Andes péruviennes

Cet article évalue la pertinence des données d'élévation facilement disponibles dérivées de capteurs récents - le radiomètre spatial avancé d'émission et de réflexion thermique (ASTER) et la mission de topographie radar de la navette (SRTM) - pour les applications glaciologiques. La zone d'étude est Nevado Coropuna (6426 m), située dans la cordillère Ampato du sud du Pérou. La zone glaciaire était de 82,6 km 2 en 1962, d'après la photographie aérienne. Nous estimons la superficie du glacier à env. 60,8 km 2 en 2000, d'après l'analyse de la scène ASTER L1B.

Nous avons utilisé deux cartes topographiques au 1:50 000 construites à partir de photographies aériennes de 1955 pour créer un modèle d'élévation numérique avec une résolution de 30 m, que nous avons utilisé comme ensemble de données de référence. Parmi les diverses techniques d'interpolation examinées, l'algorithme TOPOGRID s'est avéré supérieur aux autres techniques et a donné un MNT avec une précision verticale de ± 14,7 m. Le DEM de 1955 a été comparé au SRTM DEM (2000) et ASTER DEM (2001) cellule par cellule. Les étapes comprenaient : la validation des DEM par rapport aux points de relevé GPS sur le terrain sur les zones rocheuses des techniques de visualisation telles que les cartes de relief et de contour ombrés quantifiant les erreurs (biais) dans chaque DEM corrélant les différences verticales entre les divers DEM avec les caractéristiques topographiques (élévation, pente et aspect ) et en soustrayant les élévations DEM cellule par cellule.

L'erreur RMS du SRTM DEM par rapport aux points GPS sur les zones non glaciaires était de 23 m. Le DEM ASTER avait une erreur RMS de 61 m par rapport aux points GPS et affichait des décalages horizontaux de 200 à 300 m et des « pointes » d'élévation sur la zone glaciaire par rapport au DEM des données topographiques.

La comparaison cellule par cellule des altitudes dérivées du SRTM et de l'ASTER avec les données topographiques a montré une ablation aux pieds des glaciers (abaissement de la surface de − 25 m à − 75 m) et un épaississement apparent aux sommets. La différence d'altitude moyenne sur la zone glaciaire (SRTM moins DEM topographique) était de - 5 m, indiquant un abaissement de la surface du glacier au cours de la période 1955-2000. Des valeurs parasites à la surface du glacier dans le DEM ASTER ont affecté l'analyse et nous ont donc empêché de quantifier les changements du glacier sur la base des données ASTER.


Projection de DEM

Pour rendre un modèle de surface adapté à une analyse de volume, de pente et de visibilité précise, les unités au sol du DEM USGS à 1 degré doivent être projetées dans une unité de mesure non angulaire, telle que UTM ou Lambert. De plus, les unités Z de surface doivent être exprimées dans les mêmes unités de mesure que les unités au sol.

Utilisez l'outil Définir une projection ou l'outil Projeter un raster (avec une technique de rééchantillonnage BILINAIRE ou CUBIQUE) pour convertir un jeu de données raster en la projection souhaitée ou pour modifier des références.

Le datum WGS72 ne partage pas de méthode de transformation commune avec NAD27 ou NAD83, donc un datum équivalent doit être utilisé.

L'outil Projet n'effectue pas la conversion des ZUnits. Utilisez l'outil Times pour convertir les ZUnits en multipliant par un facteur (par exemple, raster * 0.3048).


5 sources de données DEM mondiales gratuites – Modèles d'élévation numériques

Vous voulez augmenter vos chances de trouver des données de modèle altimétrique numérique (MNE) ?

Des données satellites gratuites aux sources LiDAR, nous vous montrons comment trouver des données XYZ.

Plongeons dans notre liste de sources de données DEM mondiales gratuites :

1 . Mission de topographie radar de la navette spatiale (SRTM)

La NASA n'a eu besoin que de 11 jours pour capturer le modèle d'élévation numérique de 30 mètres de la Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). En février 2000, la navette spatiale Endeavour a été lancée avec la charge utile SRTM.

À l'aide de deux antennes radar et d'un seul passage, il a recueilli suffisamment de données pour générer un modèle numérique d'élévation à l'aide d'une technique connue sous le nom de radar interférométrique à ouverture synthétique (inSAR). La bande C a mieux pénétré la couverture de la canopée jusqu'au sol, mais SRTM a toujours du mal dans les régions en pente avec un raccourcissement, une escale et une ombre.

À la fin de 2014, le gouvernement des États-Unis a rendu public le DEM SRTM de la plus haute résolution. Ce modèle d'élévation numérique global d'une seconde d'arc a une résolution spatiale d'environ 30 mètres. En outre, il couvre la majeure partie du monde avec une précision de hauteur verticale absolue inférieure à 16 m.

Où peux-tu télécharger les données SRTM ?

Les données SRTM DEM sont hébergées sur l'USGS Earth Explorer. Pour télécharger, sélectionnez votre domaine d'intérêt. Sous l'onglet Ensembles de données, sélectionnez Digital Elevation > SRTM > SRTM 1-ArcSecond Global . Mais voici un guide de téléchargement USGS Earth Explorer pour vous aider à démarrer.

2 . Modèle d'élévation numérique mondial ASTER

L'opération conjointe de la NASA et du Japon a été la naissance du radiomètre spatial avancé d'émission et de réflexion thermique (ASTER). Dans le cadre de ce projet a émergé le modèle d'élévation numérique mondial ASTER (GDEM).

ASTER GDEM affichait une résolution globale de 90 mètres avec une résolution de 30 mètres aux États-Unis. Malgré sa haute résolution et sa plus grande couverture (80 % de la Terre), les utilisateurs mécontents ont exprimé des problèmes avec ses artefacts souvent dans les zones nuageuses.

ASTER GDEM a utilisé des paires stéréoscopiques et des méthodes de corrélation d'images numériques. Basé sur deux images à des angles différents, il a utilisé des paires stéréo et la photogrammétrie pour mesurer l'altitude. Cependant, la quantité de couverture nuageuse a affecté la précision d'ASTER, ce qui n'était pas le cas pour SRTM DEM. En raison du fonctionnement des capteurs passifs et actifs, cela a eu l'effet le plus significatif sur la qualité du DEM.

Mais au fil du temps, les données ASTER DEM ont amélioré ses produits avec leurs propres corrections d'artefacts. En octobre 2011, la version 2 d'ASTER GDEM a été rendue publique, ce qui représentait une amélioration considérable.

Malgré sa qualité expérimentale, ASTER GDEM-2 est considéré comme une représentation plus précise que le modèle d'élévation SRTM en terrain montagneux accidenté. Mais vous devriez vraiment jeter un œil par vous-même.

Où peux-tu télécharger l'ASTER GDEM ?

Vous pouvez télécharger gratuitement les données ASTER DEM à partir de l'USGS Earth Explorer. Sous l'onglet Ensembles de données, sélectionnez Digital Elevation > ASTER .

3 . Le monde global ALOS 3D de JAXA

ALOS World 3D est un modèle numérique de surface (DSM) d'une résolution de 30 mètres capturé par l'Agence japonaise d'exploration aérospatiale (JAXA). Récemment, ce DSM a été mis à la disposition du public.

Ce qui est bien, c'est que c'est le les données d'élévation à l'échelle mondiale les plus précises à présent. Il utilise le satellite avancé d'observation des terres « DAICHI » (ALOS) basé sur la cartographie stéréo de PRISM.

Où peux-tu télécharger le Global ALOS 3D World de JAXA ?

Si vous voulez ce DSM précis, vous devrez vous inscrire en ligne via le portail JAXA Global ALOS pour le télécharger.

4 . Détection de la lumière et télémétrie (LiDAR)

Vous pourriez penser que trouver LiDAR est un coup dans le noir.

Lentement et régulièrement, nous nous dirigeons vers une carte mondiale LiDAR.

Avec Open Topography en tête de liste au #1, nous avons dressé une liste de certaines des 6 meilleures sources de données LiDAR disponibles en ligne gratuitement.

Parce que rien ne vaut le LiDAR pour la précision spatiale. Après avoir filtré les retours au sol, vous pouvez créer un impressionnant DEM à partir de LiDAR.

Et si vous ne trouvez toujours rien dans le lien ci-dessus, essayez votre gouvernement local ou régional. Si vous leur dites pourquoi vous l'utilisez, ils distribuent parfois des LiDAR gratuitement.

5 . Altimètre laser Mars Orbiter (MOLA)

Jetez juste ça ici pour piquer votre intérêt.

Nous ne faisons pas que cartographier l'élévation de la Terre.

Basé sur l'instrument Mars Orbiter Laser Altimeter (MOLA), vous pouvez visualiser le terrain accidenté de Mars. Par exemple, cette carte Mars Terrain utilise des données de MOLA.

En fait, les scientifiques ont utilisé MOLA pour cartographier les anciens cours d'eau sur Mars. Si cela ne vous passionne pas, je ne sais pas ce qui le ferait.

Où peux-tu télécharger le MOLA DEM de Mars ?

L'USGS Astrogeology Science Center est le centre de données DEM pour Mars. L'USGS a trouvé des élévations au-dessus de l'aréoïde à partir d'une solution de champ de gravité martienne GMM-2B avec une incertitude d'élévation totale d'au moins ±3 m.

Comment télécharger les données DEM

Les données d'altitude sont abondantes.

Il s'agit simplement de trouver celui qui convient à vos besoins.

De l'espace à l'aéroport, de la Terre à Mars, vous disposez désormais des bons outils pour vous positionner verticalement sur n'importe quel endroit des planètes.


Erreur lors de la création d'une pente avec ASTER 30m DEM - Systèmes d'Information Géographique

1 Institut de recherche sur la foresterie et les produits forestiers, Tsukuba, Japon

2 Centre de recherche sur les ressources forestières de la préfecture d'Okinawa, Nago, Japon

3 Centre de recherche de Kyushu, Institut de recherche sur les forêts et les produits forestiers, Kumamoto, Japon

Copyright © 2018 par les auteurs et Scientific Research Publishing Inc.

Ce travail est sous licence Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0).

Reçu : 21 mai 2018 Accepté : 2 juillet 2018 Publié : 5 juillet 2018

La forêt subtropicale « Yambaru », située dans la partie nord de l'île d'Okinawa au Japon, possède un précieux écosystème habité par de nombreuses espèces endémiques. Cependant, cette région est aussi le centre forestier d'Okinawa. Par conséquent, les activités forestières durables devraient prendre en considération l'environnement naturel. Pour contribuer à la gestion durable des forêts dans la région, nous avons effectué une prédiction de l'indice de site à une résolution à petite échelle en utilisant une analyse de régression multiple avec des facteurs topographiques faciles à calculer. Pour l'analyse de régression multiple avec l'indice de site comme variable dépendante, trois facteurs topographiques (le relief effectif, l'ouverture et l'élévation) ont été adoptés comme variables indépendantes. Environ 68 % de la variance a été expliquée, et le soulagement effectif était la variable ayant la plus grande influence. Cela signifie qu'il est possible de prédire la productivité forestière à une échelle de résolution plus fine que jamais. Pour une gestion forestière durable des sites où la conservation de l'environnement et la foresterie sont en conflit, il est utile d'estimer l'indice de site à la plus fine échelle de résolution disponible sur le terrain. Il pourrait être possible d'améliorer la précision des estimations en examinant d'autres facteurs environnementaux à l'avenir.

Productivité forestière, gestion forestière, modèle numérique d'élévation (MNE), systèmes d'information géographique (SIG)

Les forêts de Yambaru, situées dans la partie nord de l'île d'Okinawa, possèdent un écosystème précieux avec de nombreuses espèces endémiques et rares dans la flore et la faune. Les attentes du public quant à une bonne gestion pour la préservation de ce précieux habitat augmentent. Par conséquent, en septembre 2016, le parc national de Yambaru a été créé en tant que 33e parc national du Japon pour protéger cette précieuse biodiversité. Cependant, cette zone est également le centre de la foresterie à Okinawa, couvrant environ 60% de la superficie forestière privée de la préfecture d'Okinawa. Par conséquent, il est essentiel que des pratiques de gestion forestière appropriées soient développées afin que l'équilibre entre la conservation de l'environnement et le développement local tel que l'agriculture et la foresterie puisse être maintenu.

Il est essentiel pour la gestion durable des forêts que la répartition des ressources forestières soit élucidée. Par conséquent, il est important pour la gestion des ressources que des informations de base deviennent disponibles afin que la productivité forestière puisse être prédite.

La hauteur des arbres est couramment utilisée pour diverses espèces d'arbres comme indicateur de productivité forestière, par exemple en Amérique du Nord (McNab, 1993 Chen et al., 2002) et en Europe (Corona et al., 1998 Seynave et al., 2005). La productivité forestière peut être exprimée en termes de hauteur des arbres dans ce que l'on appelle généralement l'indice de site, l'indice de site est donné par la hauteur moyenne des arbres dominants à un âge de référence (par exemple, 40 ans). Une valeur d'indice de site élevée indique un emplacement favorable où une meilleure croissance est obtenue en peu de temps par rapport à une valeur faible. L'indice de site est fortement influencé par les conditions du sol et de l'eau. L'indice de site est estimé directement en mesurant la hauteur des arbres ou le volume de la forêt, par estimation indirecte en utilisant des facteurs environnementaux tels que le sol, le terrain et les conditions climatiques, ou en utilisant des facteurs topographiques dérivés d'un modèle numérique d'élévation (MNE). Récemment, le DEM a été largement utilisé pour obtenir des informations de base pour la gestion durable des forêts. Le DEM a été utilisé non seulement pour l'estimation de l'indice de site, mais aussi pour la classification écologique des terres au niveau du paysage en utilisant les relations végétation-environnement (Kusbach et al., 2017), la modélisation des conditions climatiques dans les zones de végétation forestière (Machar et al., 2017), et évaluation de la productivité du site basée sur les écosites (Pokharel & Dech, 2011).

Dans des études antérieures, de nombreux facteurs environnementaux ont été adaptés pour prédire l'indice de site. Par exemple, l'altitude, la température et les précipitations ont été utilisées comme facteurs climatiques régionaux, la pente, l'aspect et la position de la pente ont été utilisés comme facteurs topographiques et les propriétés physiques et chimiques du sol collectées ont été utilisées comme facteurs liés au sol (Corona et al., 1998 Curt et al., 2001 Chen et al., 2002 Seynave et al., 2005). Cependant, des connaissances spécialisées sont nécessaires pour obtenir des informations telles que le type de sol et la géologie de surface, et plus de travail est nécessaire pour les enquêtes sur le terrain. Récemment, étant donné que le SIG s'est répandu et que les données géographiques peuvent être collectées facilement sans avoir recours à des études sur site exigeantes en main-d'œuvre, il est devenu facile d'acquérir de grandes quantités de facteurs environnementaux à partir de DEM. Ainsi, de nombreuses études ont prédit l'indice de site en utilisant uniquement des facteurs topographiques (Teraoka et al., 1991 Mitsuda et al., 2001 Mitsuda et al., 2007).

De plus, plusieurs études ont rapporté des indices de site pour la prédiction et la cartographie sur la base d'un nombre limité de facteurs qui peuvent être facilement dérivés des données de télédétection, tels que Landsat (Günlü et al., 2008 Huang et al., 2017) et Light Detection And Télémétrie (LiDAR) (Laamrani et al., 2014). Des cartes spatialement continues sont nécessaires pour la planification tactique et les opérations de gestion forestière. Par conséquent, les cartes d'index de site à haute résolution sont des outils très puissants pour la gestion forestière locale (Huang et al., 2017).

Au Japon, il est devenu possible d'estimer l'indice de site à l'aide de facteurs topographiques dérivés du MNT, en particulier pour les plantations d'arbres de conifères, tels que le mélèze du Japon (Larix kaempferi) (Mitsuda et al., 2001), le cèdre du Japon (Cryptomeria japonica) (Zushi, 2006 Mitsuda et al., 2007). De plus, ces études ont rapporté que les facteurs topographiques pourraient mieux expliquer l'indice de site dans une zone relativement étroite qui avait des conditions climatiques similaires, telles que la température et les précipitations. Ces études sont de bons exemples que l'indice de site peut être estimé sans inclure d'informations directes sur le sol en supposant que les conditions du sol sont en corrélation avec les facteurs topographiques.

Alors que des recherches sur les plantations de conifères se sont poursuivies dans de nombreuses régions, dont le Japon, pratiquement aucune étude n'a été réalisée sur la relation entre la croissance des forêts et les facteurs topographiques dans les forêts de feuillus. Seules quelques études ont rapporté les relations entre l'indice de site et les facteurs environnementaux (Par exemple, Asato, 1979 ). Ces études suggèrent que les facteurs topographiques liés aux conditions d'humidité du sol sont également étroitement liés à l'indice de station dans les forêts de feuillus subtropicales. Cependant, il n'y a pas d'études qui élucident de manière exhaustive la relation entre l'indice de site et les facteurs topographiques avec une résolution à petite échelle, et ces relations restent inconnues.

S'il était possible de prédire la productivité forestière des forêts de feuillus naturelles à l'aide d'informations topographiques qui peuvent facilement être dérivées du MNT, cela contribuerait énormément à la gestion forestière régionale. En d'autres termes, une gestion des ressources très précise peut être attendue même dans les régions, où il est difficile de réaliser un inventaire des ressources en raison du manque de main-d'œuvre et de temps et en raison des dépenses causées par la complexité de la topographie et les difficultés d'accès concomitantes. En outre, s'il était possible d'effectuer une estimation efficace des ressources dans les forêts naturelles de feuillus, où la demande de conservation de l'environnement et de foresterie ont tendance à se concurrencer, cela constituerait un outil efficace de gestion des conflits et fournirait des informations pratiques et utiles aux forêts régionales. la gestion.

Afin de contribuer à la gestion forestière régionale, cette étude a prédit la productivité forestière à une résolution à petite échelle sur l'île d'Okinawa en utilisant des facteurs topographiques qui sont facilement obtenus dans les forêts de feuillus subtropicales. Les objectifs de cette étude sont 1) de clarifier si les facteurs topographiques calculés à partir du MNT et utilisés pour estimer l'indice de site pour les plantations de conifères ou les forêts de feuillus dans les études précédentes, affectent l'indice de site dans notre zone d'étude, et 2) de développer un modèle d'index de site utilisant une analyse de régression multiple.

La zone d'étude était une zone forestière d'environ 3500 ha située dans le village de Kunigami, dans la partie nord de l'île d'Okinawa (environ de 26˚46'40'' à 26˚49'57'' de latitude N et 128˚14'31' ' à 128˚19'42''E de longitude) (Figure 1). La plupart des forêts de la zone d'étude sont des forêts de feuillus subtropicales sempervirentes, principalement Castanopsis sieboldii mélangées à diverses espèces d'arbres telles que Schima wallichii. Le pin ryukyu (Pinus luchuensis), planté dans les années 1960 et 1970, occupe une partie de la zone d'étude. Selon le cadastre forestier, l'âge des peuplements forestiers est au maximum de 82 ans, et les peuplements de plus de 50 ans occupent environ 60 % du total forestier. L'altitude varie de 3 à 420 m au-dessus du niveau de la mer. Les types de sols sont principalement des sols jaunes secs à modérément humides. Les autres types comprennent les sols rouges, les sols gleyifiés en surface rouges et jaunes, les sols rouge foncé, les sols gley et les sols immatures (Ohnuki, 2017). Météorologiquement, le climat est maritime subtropical il est doux et avec de fortes précipitations. La température annuelle moyenne de l'air et les précipitations moyennes (de 1981 à 2010) à la station météorologique d'Oku (AMeDAS) dans le village de Kunigami sont respectivement de 20,7 °C et de 2502 mm (données du site Web de l'Agence météorologique japonaise). Les précipitations sont les plus élevées en juin et la température de l'air est la plus élevée en août. Les attaques de typhons de l'été à l'automne et le vent saisonnier en hiver causent des dommages à l'agriculture et à la foresterie (village de Kunigami, 2009). De la Seconde Guerre mondiale à nos jours, la plupart des forêts ont été affectées par des activités humaines telles que l'exploitation forestière et le développement forestier (Azuma et al., 1997 Saito, 2011).

Figure 1 . (a) Emplacement de la zone d'étude sur l'île d'Okinawa (b) Le gris clair indique la zone boisée. Le gris foncé indique les forêts de 38 à 42 ans.

2.2. Calcul de l'indice de site

Dans notre zone d'étude, les données LiDAR aéroportées pour la gestion forestière ont été prises en mars 2010 (densité de points 1/m 2 , précision verticale 25 cm) orthophotographie numérique avec une résolution de 50 cm (janvier 2010) et une résolution de 25 cm (mars de la même année) a également été réalisée. Des ensembles de données pour un modèle numérique de terrain (MNT), un modèle numérique de surface et un modèle numérique de hauteur de canopée (DCHM) ont été générés à partir des données LiDAR aéroportées. Ils sont proposés par la préfecture d'Okinawa sous forme de données raster avec une résolution de 1 m.

L'indice de site a été calculé en utilisant les relations entre la hauteur des arbres et l'âge de la forêt, comme indiqué par Terazono et al. (2015) et Terazono (2017). Tout d'abord, Terazono et al. (2015) ont mené un processus de lissage avec un filtre gaussien sur les ortho-images numériques et ont généré la superficie de la cime de chaque arbre dominant (Castanopsis sieboldii) en utilisant la méthode du bassin versant. Ensuite, ils ont calculé les coordonnées xy de la position de chaque arbre par analyse particulaire. La hauteur de chaque arbre dominant a été calculée en superposant les informations de position de l'arbre avec l'image DCHM. Ensuite, ils ont créé des données de grille vectorielle de 10 m et superposé ces données sur la carte de position des arbres, qui contient des informations sur la hauteur des arbres individuels. Terazono (2017) a calculé la hauteur moyenne des arbres dominants dans chaque grille de 10 m et l'a convertie en données raster de grille de 10 m. Les âges des forêts ont été déterminés à partir d'un registre forestier (format vectoriel) publié par la préfecture d'Okinawa. Le registre forestier se compose de cartes de compartiments forestiers, qui se composent d'unités de gestion forestière et de leurs données d'attributs provenant de l'inventaire forestier pour créer un plan de gestion forestière. Les données d'inventaire forestier fournissent les espèces et l'âge des arbres pour chaque compartiment forestier. Le registre forestier est révisé à l'aide de photographies aériennes, de coupes forestières et de registres de reboisement selon les enquêtes gouvernementales menées tous les 5 ans. Terazono (2017) a converti la carte du compartiment forestier avec l'âge de la forêt en un raster de grille de 10 m pour ajuster les unités de la carte de la hauteur moyenne des arbres dominants. Il a sélectionné 179 grilles d'échantillonnage qui ne contenaient pas de grands arbres réservés ou de grandes lacunes référencées par les enregistrements de boisement et les ortho-images numériques et a obtenu des valeurs pour l'âge de la forêt et la hauteur des arbres dans ces grilles d'échantillonnage. Un modèle d'estimation de courbe en S [Équation (1)] a été créé pour estimer la hauteur des arbres à partir de l'âge de la forêt à l'aide de SPSS Statistics ver. 20. Enfin, l'indice de site a été calculé à un âge de référence de 40 ans en utilisant l'équation d'indice de site (2) qui a été développée par Nishizawa & Mashita (1966). En conséquence, bien qu'il y ait eu des erreurs dans certains endroits où les données du registre de reboisement étaient incorrectes, Terazono (2017) a conclu que l'indice de site fonctionnait bien dans la zone restante. Par conséquent, nous avons considéré que la valeur d'index de site était suffisamment précise pour être utilisée comme valeur d'index de site réelle.

où Yt (m) est la hauteur moyenne des arbres dominants à t âge de la forêt SI est l'indice de site (m) Hi (m) est la hauteur moyenne observée des arbres dominants de chaque grille dans la zone d'étude et x est l'âge de la forêt de chaque grille dans la zone d'étude.

Takeshita et al. (1966) ont déclaré que la productivité forestière pourrait être représentée par la quantité d'eau fournie au sol si la densité des éléments nutritifs dans la solution aqueuse du sol est constante, car la productivité forestière est principalement déterminée par la quantité d'éléments nutritifs solubles dans l'eau que les arbres forestiers peuvent utiliser. . Il a ensuite estimé la productivité forestière en utilisant des facteurs topographiques étroitement liés à l'humidité du sol. De plus, il a affirmé que les conditions d'évaporation (conditions de séchage), qui sont liées à la vitesse du vent, ont une influence négative sur la croissance des peuplements. Dans cette étude, sur la base de ces hypothèses, nous avons sélectionné huit facteurs topographiques liés aux conditions d'humidité du sol et aux facteurs d'exposition topographique en fonction de leur impact significatif connu sur l'indice de site décrit dans des travaux antérieurs (Takeshita et al., 1966 Teraoka et al., 1991 Mitsuda et al., 2001 Chen et al., 2002 Zushi, 2006) et ceux qui pourraient être importants dans une forêt subtropicale d'une région insulaire. Nous avons calculé ces facteurs à l'aide d'un DEM (résolution de cellule de 10 m) rééchantillonné à partir d'une résolution de 1 m pour ajuster les unités de la grille d'indexation du site par ArcGIS 10.3.1 et SAGA GIS 4.0.1.

Ces facteurs sont liés à la quantité d'eau nutritive qui pourrait être absorbée par les arbres pour leur croissance.

• Relief effectif―la différence d'altitude (m) entre la cellule la plus élevée et la cellule spécifique à une distance horizontale de 100 m de la cellule spécifique (Takeshita et al., 1966).

• Indice d'humidité topographique―Ce facteur est calculé en fonction du bassin versant spécifique (α) et du gradient de pente (β). Il caractérise la quantité d'accumulation d'eau en fonction de la position de la pente (Beven & Kirkby, 1979).

• Indice de position topographique― La différence entre l'altitude d'une cellule spécifique et l'altitude moyenne calculée pour toutes les cellules dans un rayon spécifique (Guisan et al., 1999). Les valeurs positives signifient que la cellule est plus haute que son environnement tandis que les valeurs négatives signifient qu'elle est plus basse, et les valeurs proches de zéro sont soit des zones plates, soit des zones de pente constante (Jenness, 2006).

TPI = Z 0 − ( ( 1 − n Z n ) / n )

où Z0 est l'élévation d'une cellule spécifique, Zm est l'altitude d'une cellule dans un rayon spécifique, et n est le nombre total de cellules environnantes dans un rayon spécifique (Seif, 2014). Le rayon spécifique a été fixé à 50 m pour examiner la position de la pente de petit voisinage.

Facteurs d'exposition topographique

Ces facteurs sont liés à l'exposition locale qui régule la vitesse du vent et qui à son tour détermine l'évaporation des arbres.

• Le degré d'exposition―L'angle avec l'horizontale, dans une direction qui n'est pas entourée par les montagnes environnantes, sur l'inclinaison du point objectif (Takeshita et al., 1966). Il est bien connu qu'il existe une corrélation négative entre le degré d'exposition et la croissance de la forêt (Takeshita et al., 1966 Fukushima et al., 1974). Nous avons utilisé un algorithme pour calculer le degré d'exposition à partir du DEM développé par Murakami et al. (2000), avec la taille de la cellule définie à 100 m, l'angle d'élévation défini à 3 degrés et le rayon de recherche défini à 1 km.

• Ouverture (ouverture positive)― Cela peut être défini comme le degré d'enceinte d'un emplacement dans le paysage et est une mesure angulaire de la relation entre le relief de la surface et la distance horizontale (Yokoyama et al., 2002). Les valeurs expriment l'ouverture au-dessus de la surface et sont élevées pour les formes convexes. Le rayon de recherche a été fixé à 1 km.

• Rayonnement solaire―Ce facteur est lié au manque d'humidité du sol. Le rayonnement global (rayonnement solaire direct et rayonnement solaire diffus) (Wh/ha) est calculé pour chaque position d'une cellule d'entrée (ESRI, 2018). Si la quantité de rayonnement solaire est importante, le site est considéré comme s'asséchant facilement. D'autre part, si les conditions d'humidité sont suffisantes, la photosynthèse se déroulera et la transpiration deviendra active, donc cet indice sera également un indicateur du volume de transpiration. Nous avons calculé la valeur cumulée du rayonnement solaire pendant les mois de juillet et août, qui ont de longues heures d'ensoleillement dans la zone d'étude.

• Distance de la mer―Ce facteur a été utilisé comme facteur environnemental pour estimer l'indice de site et tient compte de la force des vents saisonniers caractéristiques de l'île principale d'Okinawa (Asato, 1979).

• Élévation―Ce facteur a été adopté comme substitut de la quantité de précipitations et de la température. En général, les précipitations annuelles augmentent et la température diminue à mesure que l'altitude augmente.

Premièrement, le coefficient de corrélation de Pearson a été calculé pour examiner les relations entre l'indice de site et les facteurs topographiques. Par la suite, une analyse de régression linéaire multiple a été utilisée pour examiner ces relations. Pour sélectionner les variables indépendantes, une procédure pas à pas en arrière a été utilisée, avec le niveau de signification statistique des entrées et des suppressions fixé à p = 0,05. La multicolinéarité a été déterminée à l'aide de facteurs d'inflation de la variance (VIF), avec des valeurs supérieures à 5 indiquant l'existence d'un grave problème de multicolinéarité dans le modèle. Toutes les analyses statistiques ont été réalisées à l'aide de SAS Add-In 6.1 pour Microsoft Office (SAS, Cary, NC, USA). L'indice d'humidité topographique a été transformé en log et utilisé pour l'analyse de régression.

Pour la modélisation, nous avons sélectionné au hasard 340 mailles de forêts de 38 à 42 ans (environ 1 % des mailles de ces forêts) à l'aide d'AcGIS 10.3.1 (tableau 1). La taille de l'échantillon était suffisante pour une analyse de régression multiple (Free Statistics Calculators, 2018). Nous avons sélectionné au hasard 340 autres cellules pour validation. En gestion forestière, l'indice de site est donné comme la hauteur moyenne des essences dominantes à un âge de référence de 40 ans. Habituellement, les classes d'âge avec une largeur de 5 ans

Tableau 1 . Résumé de l'index du site et des variables topographiques des 340 cellules de la grille d'échantillonnage et du 1er au 99e centile des attributs de terrain.

sont utilisés, et ainsi, les arbres de 38 à 42 ans sont classés dans la même classe d'âge (40 ans). Nous avons donc également utilisé des arbres de 38 à 42 ans (environ 340 ha dans la zone d'étude) dans notre analyse. De plus, nous avons utilisé des données d'enquête sur le terrain (n = 8) pour la validation. Nous avons créé huit placettes de 20 &x 20 m 2 pour les mesures sur le terrain dans la zone d'étude.Sur chaque placette, les espèces d'arbres, la hauteur des arbres et le diamètre à hauteur de poitrine pour tous les arbres mesurant ≥ 1,2 m de hauteur ont été mesurés. L'emplacement de chaque parcelle a été identifié à l'aide d'un système de positionnement global et d'une carte topographique (échelle 1:25 000).

3.1. Coefficient de corrélation

L'indice de site était positivement corrélé avec le relief effectif (r = 0,749, p < 0,001) et l'indice d'humidité topographique (r = 0,396, p < 0,001), et corrélé négativement avec l'ouverture (r = -0,729, p < 0,001), l'indice de position topographique (r = -0,689, p < 0,001), le rayonnement solaire (r = -0,473, p < 0,001), l'altitude (r = -0,307, p < 0,001) et le degré d'exposition (r = -0,289, p < 0,001) ( Tableau 2). Il y avait une corrélation entre la plupart des facteurs topographiques, en particulier l'ouverture avait une forte corrélation positive avec l'indice de position topographique, et une forte corrélation négative avec le relief effectif. De plus, l'altitude avait une forte corrélation positive avec la distance de la mer (r = 0,809, p < 0,001).

3.2. Modèle d'analyse de régression multiple

Comme variables indépendantes pour estimer l'indice de site, le relief effectif, l'ouverture et l'élévation ont été sélectionnés dans le modèle [Équation (3)] (Tableau 3). Le modèle était significatif au seuil de 0,1 %. Le R2 ajusté était de 0,677.

Tableau 2 . Coefficient de corrélation de Pearson entre l'indice de site et les facteurs topographiques (n = 340).

Tableau 3 . Modèle de régression multiple pour prédire l'indice de site à partir de facteurs topographiques (n = 340).

une. Soulagement efficace, b. Ouverture, ch. Élévation.

En se concentrant sur le coefficient de régression partielle standardisé, toutes les variables adoptées dans l'équation du modèle étaient statistiquement significatives (tableau 4). De plus, lorsque l'influence de chaque variable indépendante sur l'indice de site a été évaluée sur la base de la valeur t du coefficient de régression partielle, le relief effectif (t = 10,670, p < 0,001) s'est avéré avoir un impact relativement important sur le modèle. . Les deux autres variables ont presque le même degré d'influence. Le VIF de toutes les variables du modèle variait de 1,026 à 2,189 et ne dépassait pas 5, indiquant qu'il n'y avait pas de multicolinéarité sérieuse.

Nous avons estimé l'indice de site à l'aide des données de validation (Figure 2). L'erreur quadratique moyenne (RMSE) était de 2,3 m. La carte d'indice de site spatial prédictif est illustrée à la figure 3 à l'aide du modèle de régression multiple. Un relief efficace, une ouverture et un raster d'élévation (créé pour l'ensemble de la zone d'étude) ont été utilisés.

Nous avons créé un modèle de régression multiple pour expliquer l'indice de site en utilisant des facteurs topographiques (relief effectif, ouverture et élévation) pour les forêts de feuillus du nord de l'île principale d'Okinawa. En conséquence, nous avons pu expliquer environ 68 % de la variance, ce qui se compare favorablement à d'autres valeurs de la littérature pour l'épinette de Norvège (Picea abies (L.) Karst.) (Seynave et al., 2005) et Douglas-Fir (Pseudotsuga menziesii) (Mirb) Franco) (Corona et al., 1998 Curt et al., 2001).

Figure 2 . Comparaison des indices de site réels et estimés à l'aide des données de validation (n = 348). L'indice de site réel indique la valeur calculée à partir de l'équation (2). L'indice de site estimé indique la valeur prédite à l'aide de modèles de régression multiple [Équation (3)]. La ligne pointillée représente une corrélation parfaite. Les symboles triangulaires indiquent la valeur estimée à l'aide des données de mesure sur le terrain (n = 8).

Figure 3 . Carte de l'indice de site estimé de l'ensemble de la zone d'étude basée sur la prédiction du modèle de régression multiple. La carte d'index du site est affichée en superposition sur la carte d'ombrage pour faciliter la reconnaissance des attributs du terrain.

Tableau 4 . Variables de coefficient de corrélation partielle normalisées.

une. Facteur d'inflation de la variance.

Nos résultats indiquent qu'un soulagement efficace est le facteur le plus important de l'indice de site. La performance d'un soulagement efficace a également été rapportée dans des études antérieures. Par exemple, le relief effectif a grandement affecté l'indice de site chez le cèdre du Japon (Takeshita et al., 1966 Teraoka et al., 1991) et le cyprès du Japon (Chamaecyparis obtusa) (Teraoka et al., 1991).

L'ouverture a également été signalée comme un facteur important par Zushi (2006). Le degré d'exposition, qui est conceptuellement similaire à l'ouverture, était en corrélation négative avec l'indice de site dans notre zone d'étude. Cela concorde avec d'autres études sur le cèdre du Japon (Takeshita et al., 1966), le cyprès du Japon (Fukushima et al., 1974) et le mélèze du Japon (Mitsuda et al., 2001).

L'altitude a également été identifiée comme un facteur important pour la prédiction de l'indice de station pour le peuplier faux-tremble (Populus tremuloides Michx.) (Chen et al., 1998 Chen et al., 2002) et l'épinette de Norvège (Seynave et al., 2005) . Nous avons utilisé cet indice comme substitut des variables climatiques, et il pourrait être utile pour la prédiction des indices de site dans les régions où il est difficile d'obtenir des données climatiques à petite échelle, car il peut facilement être déduit du MNT.

Seuls quelques rapports sur l'estimation de la productivité forestière pour la forêt feuillue subtropicale ont été publiés jusqu'à présent. Par conséquent, cette recherche est importante pour la gestion forestière dans cette région. Asato (1979) a analysé la relation entre l'indice de site à 30 ans et onze facteurs environnementaux tels que le climat, la topographie, la géologie et le sol en utilisant la méthode de quantification I. Il s'agit d'une méthode pour prédire le critère externe quantitatif ou la variable critère sur la base de les informations concernant les attributs qualitatifs de chaque sujet et pour analyser l'influence de chaque attribut sur la variable critère (Tanaka, 1979). Dans son analyse, le coefficient de corrélation multiple était de 0,808 (le coefficient de détermination était de 0,653), et il a souligné que cela était suffisant pour être utile pour estimer l'indice de site dans cette région. Par rapport à leurs résultats, puisque notre modèle a un coefficient de détermination de 0,680, on peut dire qu'il a presque la même précision que les résultats d'Asato (1979).

Le modèle créé par Asato (1979) était destiné à être utilisé pour prédire la croissance moyenne des peuplements forestiers comme information de base pour la planification forestière régionale. Sa zone d'étude couvrait l'ensemble de la zone forestière du nord, y compris notre zone d'étude. Actuellement, une estimation à une échelle spatialement fine est nécessaire car l'exploitation forestière à grande échelle n'est pas réalisée et l'unité de pratique forestière et la taille des exploitations forestières sont de plus en plus petites. Notre modèle a une résolution dépassant l'échelle des unités de peuplement forestier. Par conséquent, il peut fournir des informations essentielles pour la gestion forestière actuelle, telles que la sélection de sites d'exploitation à petite échelle. De plus, en incorporant d'autres facteurs tels que l'état du sol, des améliorations suffisantes peuvent être attendues dans l'estimation.

Environ 30 % de la variance de l'indice de site est restée inexpliquée. D'autres facteurs qui ont été signalés comme contribuant à la variance de l'indice de site sont les facteurs climatiques, l'ancienne utilisation des terres, la génétique et les propriétés du sol (Corona et al., 1998 Curt et al., 2001 Fontes et al., 2003 Laamrani et al., 2014 ). En particulier, plusieurs études ont identifié l'importance des propriétés du sol sur la productivité forestière. Par exemple, l'épaisseur de la couche organique s'est avérée être la variable la plus importante pour l'estimation de l'indice de site de l'épinette noire (Picea mariana (Mill.)) (Laamrani et al., 2014). Un modèle des propriétés du sol comprenant les propriétés physiques et chimiques du sol s'est avéré un meilleur prédicteur du peuplier faux-tremble que les modèles climatiques, topographiques et nutritifs foliaires (Chen et al., 1998). Ohnuki (2017) a étudié le type de sol et l'épaisseur de la couche de sol de surface sur le site d'étude. Il a signalé que le type de sol s'est déplacé de la crête vers la vallée et que l'épaisseur de la couche de sol de surface a changé en fonction de la microtopographie. Ainsi, les facteurs topographiques utilisés dans notre analyse ont été jugés insuffisants pour exprimer l'état du sol dans les zones insulaires. Seules des cartes pédologiques à résolution grossière existent actuellement dans cette région. Cependant, si des cartes détaillées des sols sont élaborées, la précision devrait être améliorée en incorporant ces informations dans l'analyse.

Sur l'île d'Okinawa, on pense traditionnellement que les vents influencent fortement la croissance de la forêt en raison des vents saisonniers et des forts typhons. Par exemple, les pentes douces à modérées (Purves et al., 2009 Zawawi et al., 2014), où les montagnes environnantes servent à protéger et à enfermer la zone contre l'exposition au vent, présentent une forte croissance forestière. À l'inverse, les terrains plats, les pentes douces (Purves et al., 2009 Zawawi et al., 2014) et les crêtes montagneuses (Iguchi et al., 2008) sont considérés comme étant au niveau le plus bas pour la croissance forestière. Dans les zones où l'exposition au vent est élevée, il n'y a pas de barrière de protection, par conséquent, la zone a un potentiel élevé de dommages causés par les vents. Bien que certaines zones le long du littoral aient des valeurs estimées plus élevées pour l'indice de site en raison de la faible valeur de l'altitude et de la valeur élevée du relief effectif, la connaissance empirique traditionnelle globale de la croissance forestière était bien reflétée dans les résultats de notre étude (Figure 3). Les indices de site ont des valeurs élevées dans les vallées montagneuses et les dépressions de pente, alors que les valeurs sont faibles sur les crêtes montagneuses ou les zones relativement plates. Ainsi, la connaissance traditionnelle des caractéristiques de croissance des forêts de l'île d'Okinawa était bien reflétée par ces résultats d'étude.

En utilisant le DEM dérivé du LiDAR, nous avons pu estimer l'indice de site dans une vaste zone à une échelle fine. Même dans les endroits où l'acquisition de données de mesure sur le terrain est limitée, la possibilité d'estimer facilement l'indice de site dans une vaste zone en utilisant le DEM a été démontrée. Nous n'avons confirmé les relations entre l'indice de site dérivé du LiDAR et les données de mesure déposées qu'au nombre limité de données de terrain. Il peut être possible d'améliorer la précision de l'estimation et de remplacer l'enquête sur le terrain à l'avenir en clarifiant davantage les relations entre les données dérivées du LiDAR et les mesures enregistrées.

La prévision de la productivité forestière est essentielle pour la gestion durable des forêts, en particulier dans les zones où la conservation de l'environnement est également importante. Notre étude prédit l'indice de site à une résolution à petite échelle en utilisant une analyse de régression multiple avec des facteurs topographiques facilement calculés pour les forêts de feuillus dans le nord de l'île principale d'Okinawa. Par conséquent, trois facteurs topographiques ont été sélectionnés comme variables indépendantes. Soixante-huit pour cent de la variance pourrait s'expliquer par le relief effectif, l'ouverture et l'élévation. La connaissance empirique traditionnelle de la croissance des forêts liée aux vents forts était également bien reflétée dans la carte d'indice de site estimée. Il était ainsi possible de prédire la productivité forestière avec une résolution à une échelle plus fine que jamais. Notre modèle a une résolution dépassant l'échelle des unités de peuplement forestier et peut donc apporter des informations essentielles pour la gestion forestière actuelle, comme la sélection de sites d'exploitation à petite échelle. De plus, en incorporant d'autres facteurs, tels que l'état du sol, et en utilisant d'autres techniques de modélisation, la précision du modèle peut être encore améliorée. Nous espérons que les résultats de nos recherches pourront être utilisés pour améliorer les futurs plans de conservation et de gestion.


Projection de DEM

Pour rendre un modèle de surface adapté à une analyse de volume, de pente et de visibilité précise, les unités au sol du DEM USGS à 1 degré doivent être projetées dans une unité de mesure non angulaire, telle que UTM ou Lambert. De plus, les unités Z de surface doivent être exprimées dans les mêmes unités de mesure que les unités au sol.

Utilisez l'outil Définir une projection ou l'outil Projeter un raster (avec une technique de rééchantillonnage BILINAIRE ou CUBIQUE) pour convertir un jeu de données raster en la projection souhaitée ou pour modifier des références.

Le datum WGS72 ne partage pas de méthode de transformation commune avec NAD27 ou NAD83, donc un datum équivalent doit être utilisé.

L'outil Projet n'effectue pas la conversion des ZUnits. Utilisez l'outil Times pour convertir les ZUnits en multipliant par un facteur (par exemple, raster * 0.3048).


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Mots-clés : bassin de montagne, aires naturelles protégées, services écosystémiques, évaluation et planification de l'eau, ressources en eau, bilan hydrique

Citation : Fernández-Alberti S, Abarca-del-Río R, Bornhardt C et Ávila A (2021) Développement et validation d'un modèle pour évaluer les ressources en eau d'une aire naturelle protégée en tant que fournisseur de services écosystémiques dans un bassin montagneux du sud du Chili. De face. Terre Sci. 8:539905. doi: 10.3389/feart.2020.539905

Reçu : 02 mars 2020 Accepté : 23 novembre 2020
Publication : 19 janvier 2021.

Nils Moosdorf, Centre Leibniz pour la recherche marine tropicale (LG), Allemagne

David R. Purkey, Stockholm Environment Institute (Centre d'Amérique latine), Colombie
Sebastian Vicuna, Pontificia Universidad Cat&# x000f3lica de Chile, Chili

Copyright © 2021 Fernández-Alberti, Abarca-del-Río, Bornhardt et Ávila. Il s'agit d'un article en libre accès distribué sous les termes de la Creative Commons Attribution License (CC BY). L'utilisation, la distribution ou la reproduction dans d'autres forums est autorisée, à condition que le ou les auteurs originaux et le ou les titulaires des droits d'auteur soient crédités et que la publication originale dans cette revue soit citée, conformément aux pratiques académiques acceptées. Aucune utilisation, distribution ou reproduction non conforme à ces conditions n'est autorisée.