Suite

De nombreux modules complémentaires GRASS ne fonctionnent pas avec QGIS ?


J'utilise GRASS 6.4.3 sur windows 7 64 bits. GRASS a été installé avec QGIS 2.6.1.

J'ai ajouté le module complémentaire r.stream.* par SVN. Pour chaque add-on, les messages d'installation étaient : OK.

Mais quand j'essaye la commande : r.stream.order (ou r.stream.basin ou etc.) j'ai un message d'erreur : impossible de récupérer la description de l'interface pour la commande 'r.stream.order'.

Lorsque j'essaie d'utiliser le .exe du module complémentaire, les messages étaient les suivants : xxx.dll est manquant ; xxx peut être : libintl-8.dll ou libconv-2.dll ou libgrass_dbmiclient.6.4.3.dll…

Vous avez des idées ?


1) J'installe GRASS GIS 6.4.4.

2) Je charge r.stream.order via menu->parameter->list of extension->install extensions from addons et l'utilisation de http://svn.osgeo.org/grass/grass-addons/grass6

3) J'écris la commande 'r.stream.order'.

4) Mais malheureusement, même message : impossible de récupérer la description de l'interface pour la commande 'r.stream.order'.

Lorsque j'essaie depuis l'interface QGIS : l'addon fonctionne MAIS aucun fichier n'est créé.


GRASS GIS n'est pas QGIS et il a sa propre interface utilisateur.

1) impossible de récupérer la description de l'interface pour la commande 'r.stream.order': si vous souhaitez utiliser un add-on, vous devez installer GRASS GIS et non la version installée avec QGIS qui est conçue pour fonctionner avec une interface QGIS (grass plugin et traitement). L'erreur signifie que le plugin ne peut pas construire son interface GRASS

2) de nombreux modules complémentaires doivent être compilés pour être installés (comme r.stream.order) et Windows n'a pas de compilateur C par défaut (comme Linux ou Mac OS X) -> pas de compilation ni de message d'erreur xxx.dll est manquant

3) vous pouvez trouver des modules complémentaires compilés pour Windows dans Index of /grass64/addons/grass-6.4.3


Installation de GRASS >7.0 et de ses addons à utiliser dans la session R

J'espère utiliser le package openSTARS qui repose sur GRASS 7.0 dans R. Cependant, je ne comprends pas comment procéder avec les étapes initiales.

Une installation fonctionnelle de GRASS GIS (>=7.0) avec des modules complémentaires installés
r.stream.basins, r.stream.distance, r.stream.order et r.hydrodem est
nécessaire. Ces add-ons peuvent être installés depuis GRASS en utilisant le
console et g.extension ou dans l'interface graphique sous ‘Settings’/’Addons
extensions’/’Installez les extensions des modules complémentaires’ sous ‘raster’.

Est-ce que j'installe GRASS de manière autonome ou dois-je l'installer depuis R ? Comment accéder à "GRASS à l'aide de la console" (console R’s ou console GRASS’s) ? La vignette est extrêmement détaillée et bien présentée après ces points, mais elle suppose que nous comprenons GRASS, donc je suis coincé.

Une réponse

Pour utiliser les modules GRASS depuis R, vous devez d'abord installer GRASS dans votre système. La 2ème étape consiste à installer les extensions GRASS à partir de l'interface graphique ou de la ligne de commande GRASS. Les modules complémentaires GRASS qu'openSTARS va utiliser ne sont pas préinstallés avec GRASS. Vous devez donc l'installer à partir du menu suivant dans GRASS :

L'étape ci-dessus ouvrira la fenêtre GRASS "Fetch et installera les extensions". Installez ensuite les modules complémentaires requis mentionnés dans openSTAR un par un à partir de la fenêtre suivante :

Une fois les modules complémentaires requis installés, vous pouvez suivre le reste du processus décrit dans la page github d'openSTARS pour utiliser ces modules depuis R. Il existe une bibliothèque R nommée 'rgrass7' pour utiliser tous les modules GRASS du script/console R. directement mais opnsSTARS n'a peut-être pas besoin de rgrass7.

Pour utiliser openSTARS, vous devez définir le chemin de l'exécutable GRASS, de sorte que toute installation autonome ou OSGeo conviendra tant que vous définissez correctement le chemin de votre exécutable GRASS.


4 commentaires

Deux questions:
* Je suis curieux de savoir quelle est votre principale utilisation scientifique de Scribus. Je viens de faire une affiche en latex/beamer, et je dirais que c'est la mise en page la plus complexe que je fasse. Je suppose que votre utilisation de scribus est complémentaire au latex, mais vous ne savez pas à quoi cela sert ?
* Des idées sur Spider Oak versus Dropbox versus Copy ? J'ai un compte dropbox gratuit depuis des lustres, mais je ne pourrai probablement pas mettre à niveau avec eux. Je commence tout juste à apprendre spideroak et j'envisage de l'acheter en tant que solution à long terme - une excellente documentation et un ensemble de fonctionnalités riche, y compris la sauvegarde et la restauration avec version automatique. Ai-je raison de considérer Copy comme un clone/une alternative de dropbox un peu moins cher avec un plan de petite entreprise qui tue ?

Il y a plusieurs façons d'aborder la même tâche. Actuellement, je préfère scribus pour le travail de mise en page, même si j'ai des collègues qui utilisent LaTeX pour tout !

J'ai récemment déménagé pour copier, car le stockage en nuage Ubuntu one est/était en train d'être retiré. La raison pour laquelle j'ai choisi c'était le grand stockage gratuit et une bonne intégration Linux. Jusqu'à présent, j'en ai été très satisfait. Je gère mes sauvegardes semi-manuellement à l'aide de rsync, quelle que soit la qualité du service cloud, je ne voudrais pas lui faire entièrement confiance. J'ai déjà eu un problème d'horloge informatique, ce qui a entraîné la suppression automatique de nombreux fichiers de mon magasin cloud.

Je dois également dire que la copie semble bien fonctionner en tenant les dépôts git, ce qui est utile car je travaille sur trois machines différentes. Je laisse la copie gérer la synchronisation des fichiers, puis les pousse au fur et à mesure que je progresse.


Élévation numérique

Demande de papiers

Revue internationale des sciences de l'information géographique

Numéro spécial sur les applications géologiques de l'analyse numérique du terrain

Carlos H. Grohmann ([email protected]), Université de São Paulo, Brésil

George Miliaresis ([email protected]), Université Sultan Qaboos, Sultanat d'Oman

Date limite de soumission : 15 novembre 2011

Dates prévues pour les publications : Août 2012

La topographie est la manifestation de divers processus géologiques endogènes et exogènes qui sont dynamiques et façonnent ainsi continuellement notre planète. Les exemples étant la déformation de la croûte due aux tremblements de terre, aux glissements de terrain, aux volcans, aux inondations des rivières, à la fonte des glaciers et des calottes glaciaires.

La surveillance des processus géologiques nécessite l'acquisition régulière et répétée d'informations topographiques précises et à haute résolution. La croissance rapide de la disponibilité des modèles numériques d'élévation (MNE) tels que la mission de topographie radar de la navette, la mission satellite TerraSAR-X, les missions ICESat et CryoSat, les MNE dérivés de la photogrammétrie à partir de l'imagerie orbitale (ALOS, ASTER, SPOT) et de l'altimétrie laser/ (LiDAR), a fourni un moyen de regarder notre planète avec un détail sans précédent, permettant souvent la reconnaissance de caractéristiques auparavant inconnues et l'établissement de leurs relations spatiales.

L'analyse numérique du terrain (DTA) fournit le cadre pour la quantification, la segmentation et la classification du terrain, visant à la fois la reconnaissance et la simulation des processus dans le but d'extrapoler la connaissance du terrain et de fournir des vues d'ensemble sur le passé ou l'avenir.

La science géologique bénéficie des progrès de la DTA, par exemple l'évaluation des dangers/risques naturels, l'évaluation des processus géomorphologiques, l'interprétation morphotectonique et le traitement des données géophysiques.

Ce numéro spécial d'IJGIS recherche des articles originaux non publiés qui illustrent la diversité des applications géologiques de l'analyse numérique du terrain. Les sujets suggérés incluent (mais ne sont pas limités à) :

– Segmentation des caractéristiques géologiques à partir de MNT haute résolution,

– Reconnaissance et suivi des processus géologiques à partir de MNT multi-temporels,


Le sol nu est une caractéristique idiosyncratique et importante des écosystèmes arides qui peut être affectée par l'utilisation humaine des terres, telle que l'intensification du pâturage domestique. Ici, nous nous sommes concentrés sur l'étude des zones individuelles de sol nu (BSA) et leur dynamique à long terme en utilisant DINVEG (modèle de simulation spatialement explicite). Dans les parcours de Patagonie, nous avons photographié des BSA dans des peuplements pâturés et non pâturés (n = 50). Par rapport à l'exclos, le pâturage a augmenté la taille des BSA (17 %, p < 0,05) et a produit des formes moins irrégulières (13 %, p < 0,05). Le nombre de plantes qui délimitent les BSA n'était pas différent (

9), mais sous pâturage, la somme des espaces entre les plantes (ouverture de la BSA) était 15 % plus élevée qu'en exclos (p < 0,05). La différence de vitesse du vent (centre-bord de la BSA) a augmenté de 70 % sous pâturage. La différence de vent était faiblement corrélée avec les variables de structure des BSA. Des simulations (200 ans) avec DINVEG ont indiqué que le pâturage diminuait la probabilité que les BSA soient colonisées par des graminées et augmentait la proportion de cellules de sol nu. Notre étude suggère que dans ces steppes de Patagonie, le pâturage domestique favorise des changements structurels dans la BSA individuelle et dans la transition vers des parcelles couvertes d'herbe. Les changements de vitesse du vent peuvent résulter de l'effet de pâturage sur l'ensemble de la mosaïque végétale, car les caractéristiques de la BSA ne suffisent pas à expliquer les différences.


Évaluation en série avec WAIS-IV et WMS-IV

James A. Holdnack, . Gordon J. Chelune , dans WAIS-IV, WMS-IV et ACS , 2013

Étude de cas 1

Monsieur D. est un homme afro-américain marié, âgé de 63 ans, titulaire d'une maîtrise en administration des affaires. Il a été référé pour une réévaluation par son médecin de soins primaires à la suite de plaintes persistantes de problèmes d'attention et de mémoire.

Monsieur D. est né et a grandi à Boston, Massachusetts. Il a bien réussi à l'école et a obtenu un diplôme universitaire en comptabilité. Il s'est enrôlé dans l'Air Force en tant qu'officier commissionné et a accompli 12 années de service. Il a rencontré et épousé sa femme pendant cette période. Après avoir quitté l'armée de l'air, il est retourné à l'école et a terminé sa maîtrise. Après avoir obtenu son diplôme, il a travaillé comme gérant pour une chaîne de quincaillerie où il est resté pendant 20 ans. Il bénéficie de promotions régulières et est actuellement directeur régional de 12 magasins.

Il y a plusieurs années, M. D rapporte avoir remarqué plus de stress au travail, des maux de tête fréquents, de la fatigue et des difficultés à accomplir des tâches qu'il avait auparavant accomplies facilement. Il rapporte que l'entreprise a commencé à utiliser de nouveaux systèmes informatiques à ce moment-là et a déclaré qu'il n'était tout simplement pas bon avec les ordinateurs. MD a une longue histoire d'hypertension, qui n'a pas été bien contrôlée par des médicaments. Il a subi un infarctus du myocarde important à l'âge de 60 ans. Il a dû être réanimé par des ambulanciers paramédicaux répondant aux urgences. Par la suite, il a subi avec succès un quadruple pontage. Après l'opération, il a connu une crise de dépression qui a été traitée avec succès avec des médicaments, mais il se plaignait toujours de ne pas se sentir lui-même. Une IRM réalisée 12 mois après la chirurgie a montré une ischémie de la substance blanche. Il a réalisé une première évaluation 6 mois auparavant à la demande de son entreprise suite à des soucis de mémoire et à des difficultés croissantes d'accomplissement des tâches.

Il a signalé un degré élevé d'anxiété face à ses difficultés. Ses scores au cours de cette évaluation initiale reflétaient des performances moyennes à faibles sur la plupart des scores d'indice et de sous-test du WAIS-IV. Son FSIQ global était de 96 avec un GAI de 97. Ses performances sur les tâches de vitesse de traitement étaient nettement inférieures à celles des autres indices avec des performances dans la plage limite. Sur le WMS-IV, ses scores se situaient dans la plage moyenne basse à limite avec des scores particulièrement bas sur le rappel retardé. Compte tenu de ses performances relativement médiocres par rapport à ses études et à ses antécédents professionnels, son médecin a recommandé qu'il soit réévalué dans 12 à 18 mois. Son employeur a fait des aménagements pour lui, notamment en lui fournissant un assistant pour l'aider dans ses tâches. Cependant, il a continué à lutter avec son travail et est actuellement en congé d'invalidité. Malgré les médicaments, l'hypertension artérielle de MD n'était pas bien contrôlée et il a connu deux à trois épisodes de confusion et de désorientation. L'épisode le plus récent a entraîné son hospitalisation de 4 jours suite à un accident vasculaire cérébral léger. L'évaluation actuelle a été réalisée 12 mois après l'évaluation initiale.

MD était à l'heure pour sa deuxième évaluation et était accompagné de son épouse. Il était bien habillé et soigné. Au cours de l'entretien, il s'en remettait fréquemment à sa femme pour répondre aux questions et semblait anxieux et renfermé. Son élocution était fluide et il s'exprimait bien même s'il avait des difficultés à trouver les mots. Il a observé qu'il ne se sentait plus lui-même, mais a attribué cela au fait de vieillir. Il a indiqué qu'il était nerveux lors de la première évaluation et qu'il n'a pas fait aussi bien qu'il l'aurait souhaité. Il ne pensait pas que les résultats reflétaient ses capacités et craignait que l'évaluation actuelle ne produise les mêmes résultats. Tout au long des tests, il a nié les difficultés avec les questions et les tâches et a expliqué les difficultés en déclarant que cela ne ressemblait en rien au monde réel. Malgré cela, il a semblé donner de bons efforts et était motivé pour bien faire. Il a obtenu de bons résultats au test Word Choice ( Pearson, 2009 ) et aux indices d'effort intégrés pour le WAIS-IV et le WMS-IV (voir le chapitre 7 pour plus d'informations).

MD a complété le WAIS-IV et le WMS-IV dans le cadre de son évaluation. Sur le WAIS-IV, il a obtenu un FSIQ de 87. Ses scores sur le WAIS-IV étaient dans la plage moyenne basse à limite et ses scores WMS-IV étaient dans la plage limite et extrêmement basse. Tous ses scores d'indice et de sous-test étaient inférieurs à ceux obtenus lors de l'évaluation initiale. Le logiciel ACS a été utilisé pour comparer ses performances entre les deux évaluations afin de déterminer si le changement de performance était statistiquement et cliniquement significatif. Les résultats des analyses d'évaluation en série sont présentés dans les tableaux 6.9 et 6.10.

Tableau 6.9. Indice ACS WAIS-IV de M. D. et comparaisons du temps 1 du sous-test par rapport au temps 2

Index/Sous-testTemps 1 Index/Sous-testTemps 2 Index/Sous-testTemps 2 prévuRéel Moins PrévuSignification statistiqueTaux de base (%)
VCI9685100.1−15.1&lt0.01&lt1
PRI9884100.6−16.6&lt0.01&lt1
WMI837191.0−20.0&lt0.01&lt1
psi767193.7−22.7&lt0.01&lt1
FSIQ877591.2−16.2&lt0.01&lt2
CV11910.8−1.8&gt0.05&lt25
SI869.0−3.0&lt0.05&lt10
DANS979.7−2.7&lt0.05&lt5
BD12811.8−3.8&lt0.01&lt5
MONSIEUR10810.2−2.2&gt0.05&lt15
Vice-président769.3−3.3&lt0.01&lt10
DS656.2−1.2&gt0.05&gt25
RA859.0−4.0&lt0.01&lt2
CD657.1−2.1&gt0.05&lt15
SS546.5−2.5&gt0.05&lt15

Tableau 6.10 . Indice ACS WMS-IV de M. D. et comparaisons du temps 1 du sous-test par rapport au temps 2

Index/Sous-testTemps 1 Index/Sous-testTemps 2 Index/Sous-testTemps 2 prévuRéel Moins PrévuSignification statistiqueTaux de base (%)
IMM847088.3−18.3&lt0.01&lt2
DEL726080.7−20.7&lt0.01&lt1
SUIS-JE806493.3−29.3&lt0.01&lt1
VMI847384.2−11.2&lt0.05&lt10
VWMI837790.5−13.5&lt0.01&lt10
LM I8610.3−4.3&lt0.01&lt2
LM II538.6−5.6&lt0.01&lt1
APV I759.3−4.3&lt0.01&lt2
APV II627.9−5.9&lt0.01&lt1
VR I969.1−3.1&lt0.01&lt10
VR II658.7−3.7&lt0.01&lt10
DE I758.1−3.1&lt0.05&lt10
DE II766.7−0.7&gt0.05&gt25
SA869.2−3.2&lt0.01&lt10
SyS667.9−1.9&gt0.05&gt25

Sur le WAIS-IV, les scores d'indice de MD étaient significativement différents entre le temps 1 et le temps 2, la plus grande différence étant observée sur le WMI et le PSI. Notez que les différences réelles moins prédites pour le WMI et le PSI sont supérieures aux différences absolues Temps 1-Temps 2 en partie parce que le modèle de prédiction suppose qu'un certain degré d'effets de pratique serait présent. Ces scores indiquent que MD a connu une baisse de ses capacités au cours des huit derniers mois. Au niveau du sous-test, alors que tous les scores ont diminué, seuls la conception de blocs, les énigmes visuelles et l'arithmétique étaient significatifs au p <0.01 niveau. Des baisses similaires ont été observées dans 10 % ou moins de l'échantillon normatif.

Sur WMS-IV, la performance de MD a semblé diminuer par rapport à son évaluation initiale. Ses scores se situaient entre la limite et la plage extrêmement basse pour tous les scores d'indice et de sous-test. De plus, chaque score était inférieur à ceux obtenus lors de l'évaluation initiale. Il démontre clairement des problèmes importants avec sa mémoire en ce moment. L'analyse comparative de l'ACS indique que sa baisse de performance était significative et atypique au niveau de l'indice. Chaque score réel était inférieur au score prédit, indiquant une baisse significative des performances. Au niveau du sous-test, à l'exception des conceptions et de la portée des symboles, le déclin de MD était statistiquement significatif au p <0,01 et s'est produite dans 10 % ou moins de l'échantillon normatif.

Les résultats de la deuxième évaluation confirment les difficultés observées lors de l'évaluation initiale. De plus, la baisse des performances au cours de l'intervalle de 8 mois entre les évaluations suggère une baisse progressive des capacités. Il a été recommandé que MD soit référé à une clinique de la mémoire où lui et sa femme peuvent obtenir des services de soutien et des services médicaux et psychologiques continus. Il est peu probable que MD puisse reprendre le travail à son ancien poste.


Abstrait

Au fil de la numérisation et de la disponibilité des données, les systèmes d'information géographique (applications SIG) deviennent de plus en plus attractifs dans de nombreux domaines, y compris la gestion de l'eau urbaine. Environ 90 % des données numériques mondiales ont été collectées au cours des deux dernières années seulement. La disponibilité des données offre d'une part un nouveau potentiel de possibilités d'application, mais d'autre part aussi la confusion due à cet excès d'informations. L'objectif de ce travail est de donner un aperçu des données géoréférencées, leurs différentes échelles et accessibilités, ainsi que leur utilisation dans la gestion de l'eau en insistant sur la mise en œuvre d'une gestion décentralisée des eaux pluviales. Outre les enquêtes sur les directions d'écoulement et l'accumulation d'eau de pluie à la surface, des méthodes sont présentées qui soutiennent la planification d'infrastructures vertes et bleues pour fournir des capacités supplémentaires, en particulier en cas de fortes précipitations.


Où vont les addons ?

Lorsqu'un module complémentaire est installé, il peut être difficile de savoir où il est réellement installé. Sur les fenêtres, il y a généralement deux emplacements avec un troisième parfois existant. Selon le manuel, ce dernier s'appelle « addons_contrib » dans le dossier de l'application et doit être créé manuellement. Cependant, pour moi, cela a été créé automatiquement d'une manière ou d'une autre. Dans tous les cas, il y a les emplacements sur Windows qui sont utilisés pour les addons dans Blender.

Si vous devez dépanner un module complémentaire, ce sont les endroits à regarder pour voir si un module complémentaire est installé. Pour d'autres plates-formes et plus d'informations sur les chemins de Blender, vous pouvez consulter le manuel.

Maintenant que vous savez comment installer des modules complémentaires et quels pièges il y a à rechercher si un module complémentaire ne s'installe pas correctement, nous pouvons continuer à examiner certains des plus courants et des plus utiles.

Ce sont donc les add-ons que j'ai trouvés utiles au cours des années de Blending. La liste est compatible 2.80. Certains sont intégrés, certains sont gratuits et d'autres sont des modules complémentaires payants.


3 réponses 3

Coupez-le en lanières avec une bêche tranchante, roulez-le et nivelez le sol. Ensuite, relayez le gazon d'origine, ou si vous avez de la monnaie de rechange, achetez un nouveau gazon. En fait, vous voudrez peut-être relayer l'herbe d'origine et voir si elle recolonise l'espace. Sinon, il peut y avoir un problème plus important qui cause la mort du gazon.

Ne t'en fais pas. Couvrez simplement la vieille herbe avec votre terre de remplissage. Personnellement, j'utiliserais quelque chose de riche, comme du compost, ou je mélangerais de la terre moins chère avec le compost riche.

Apportez-le un peu plus haut que le sol environnant, car nous savons tous par le rempotage que la saleté se dépose un peu avec le temps. Vous pouvez compenser cela en arrosant la saleté au fur et à mesure que vous la déposez, comme lorsque vous plantez un arbre pour éliminer les poches d'air. Vous pouvez simplement planter votre nouvelle herbe sur le dessus, la semer/la motte/le gazon et l'arroser.

Si vous avez arrosé le sol au fur et à mesure que vous le déposez, vous pouvez l'amener au niveau du sol lorsque vous utilisez du gazon, car il a lui-même quelques pouces de hauteur et vous voulez être au même niveau que le reste du sol.

La vieille herbe se décomposera et se transformera en engrais.

S'il n'est plus bas que de quatre à six pouces, je serais enclin à retirer le gazon existant - vous n'avez pas besoin d'un outil spécial pour le faire, vous pouvez simplement le faire avec une pelle ou même un coupe-bordure en demi-lune, si vous ne le faites pas. Je ne veux pas louer une machine. Bien que le gazon qui s'y trouve puisse ne pas causer trop de problèmes, il est probablement compacté et peut signifier un mauvais drainage pendant assez longtemps, ce qui n'est pas bon pour une nouvelle herbe. Je ne compléterais également qu'avec de la terre végétale de bonne qualité, car il est difficile de deviner combien de matières organiques vont rétrécir avec le temps. Une fois que vous avez levé le gazon, étalez le sol, laissez-le légèrement fier puis attendez une semaine ou deux pour permettre le tassement. Je le recommande car il est très difficile d'obtenir un nouveau niveau de gazon avec le gazon existant et environnant, et attendre un certain temps avant d'essayer vous donne les meilleures chances de le mettre à niveau.


Méthodologie

Zone d'étude

Cette étude a été menée dans le « triangle de Cranfield », une région du sud de l'Angleterre, au Royaume-Uni (52°07′N, 0°61′W), comprenant les trois villes adjacentes de Milton Keynes, Luton et Bedford (Figure supplémentaire S1) . Ceux-ci ont chacun des tailles de population topographiques, climatiques et humaines similaires (respectivement, environ 230 000, environ 240 000 et environ 160 000 Recensement de 2011, au Royaume-Uni), mais des contextes historiques différents et, par conséquent, présentent une variabilité dans les motifs architecturaux et verts. caractéristiques 17 . Milton Keynes a été planifiée comme ville nouvelle dans les années 1960 et conçue dans un souci de connectivité verte 17 . Bedford est une ville de comté plus petite et comprend une structure typique de logements groupés et d'espaces verts découlant d'une disposition médiévale 17 . Luton est représentatif de l'urbanisme victorien en terrasses et comprend de grandes zones industrielles 17 .

Données d'entrée et traitement des cartes de surfaces vertes 2D et 3D

Les données lidar et hyperspectrales de forme d'onde ont été recueillies au cours de quatre survols par le Natural Environment Research Council Airborne Research and Survey Facility (NERC ARSF) entre juin et septembre 2012. L'avion transportait un capteur lidar (Leica ALS50-II) capable de capturer la forme d'onde complète données 18,19 et un spectromètre « Eagle » couvrant le spectre électromagnétique de 407 nm à 1007.10 nm dans 253 bandes de fréquences distinctes et à une résolution de grille de 2 m (à l'exception d'une petite zone de Luton où les données hyperspectrales Eagle ont été capturées à 4 m résolution spatiale due aux restrictions de hauteur de vol à proximité d'un grand aéroport commercial).

Un modèle spatial 2D décrivant la distribution des surfaces vertes a été dérivé du spectromètre Eagle, produisant une couche cartographique 2D montrant où la végétation était présente. Les zones végétalisées ont été différenciées de celles sans végétation à l'aide de l'indice de végétation par différence normalisée (NDVI) 20 basé sur la réflectance dans le domaine visible (valeurs de réflectance moyennes de 500,84 nm à 679,70 nm) et dans le proche infrarouge (réflectance moyenne de 761,21 nm à 960,78). nm). Dans le modèle final, un seuil de NDVI 0,2 a été sélectionné à partir des histogrammes 21 et a été utilisé pour définir la présence de végétation.

Les données lidar de forme d'onde nécessitent un prétraitement pour corriger une variété d'effets avec précision afin d'estimer la couverture végétale. Une approche globale pour les gérer a suivi les méthodes décrites dans Hancock et al. 11,18 . Pour évaluer l'impact de la stratification verticale des espaces verts sur les mesures de connectivité, nous avons généré trois couches de strates verticales distinctes à partir des données lidar de forme d'onde. Tout d'abord, les données lidar de forme d'onde ont été converties en une carte de voxels (pixels volumétriques) de couverture fractionnée à une résolution horizontale de 1,5 m sur 1,5 m et verticale de 50 cm, selon la méthode présentée dans Hancock. et al. 11 . Ceci a été combiné avec la carte de végétation dérivée du NDVI pour exclure les zones sans végétation. La présence/absence de végétation dans les voxels a été déterminée en fixant un seuil de couverture de 1%. Les voxels contenant 1% ou plus de végétation ont été marqués comme végétalisés et ceux avec moins ont été marqués comme vides. À partir de ces résultats de voxels 3D, nous avons distingué trois strates de végétation clés (et grâce aux capacités du lidar de forme d'onde, nous avons également pu quantifier la couverture du sous-étage) : (i) Herbe, NDVI 0,2 et hauteur < 0,5 m (ii) Arbustes, NDVI ≥ 0,2 et hauteur entre 0,5 et 4 m et (iii) Arbres, NDVI ≥ 0,2 et hauteur > 4 m et aussi (iv) Pas vert, NDVI < 0,2. Enfin, nous avons projeté la présence de voxels 3D de chaque strate dans sa projection de surface 2D correspondante sur le sol et quantifié la couverture de surface pour chaque strate individuellement.

Ces étapes ont abouti à une carte globale de la végétation 2D dérivée du NDVI, montrant l'emplacement des espaces verts urbains, et une série de couches dérivées de l'analyse voxel 3D, montrant des cartes de végétation uniques par strate : une carte 2D montrait l'emplacement des zones herbeuses, un autre des arbustes et un troisième des arbres (Fig. 1).

Une vue détaillée d'une zone de l'étude à Luton montrant les différentes sources de données : (une) répartition des bâtiments (rouge) et des routes (gris). Carte (une) « Contient des données de l'Ordnance Survey © Crown copyright et droit de la base de données 2013 » (b) Image aérienne de Google Earth « Imagerie ©2017 Google, Données cartographiques ©2017 » (c) Visualisation des données lidar de forme d'onde sur un plan 2D à partir de la canopée supérieure montrant les principales classes de hauteur de végétation variable () Visualisation des données lidar de forme d'onde sous forme de nuages ​​de points sur un plan 3D classé selon la légende indiquée à la base de la figure (e) Carte des espaces verts 2D dérivée du NDVI indiquant l'emplacement des zones « vertes » (pixels gris) et non vertes (pixels blancs) et (F), (g) et (h) montrent la distribution des couches de végétation dérivée des données lidar de forme d'onde 3D : (F) gazon, (g) arbustes et (h) des arbres. Dans cette étude, nous avons comparé la connectivité à partir de cartes (e), (F), (g) et (h). Cartes générées à l'aide du logiciel QGIS version 2.14 25,26 .

Métriques de connectivité structurelle

Il existe un grand nombre d'approches logicielles pour calculer la connectivité structurelle 22 . Notre objectif n'était pas de comparer ces différentes approches, mais plutôt d'utiliser des métriques appropriées pour quantifier les différences entre les mesures de connectivité dérivées en 2D et en 3D au sein de trois formes urbaines. Nous avons sélectionné les métriques suivantes qui permettent une comparaison directe entre des zones de taille et de forme variables : (i) Proportion de paysage - la proportion de paysage couvert par la végétation (ii) Densité de petites parcelles - le nombre de parcelles isolées inférieures à 30 m 2 par paysage total surface. En utilisant cette taille de grain, il a été possible de capturer des détails de jardins privés et de petites caractéristiques vertes qui sont souvent négligées dans d'autres études d'espaces verts reposant sur des données satellitaires avec une résolution spatiale plus grossière (par exemple, les données Landsat ont une résolution spatiale de 30 m) (iii) Le plus grand indice de parcelle - le pourcentage du paysage composé de la plus grande parcelle d'espaces verts et (iv) l'indice de connectivité (IC) ou l'indice de division du paysage 23 , , où aij = superficie (m 2 ) de la parcelle je UNE = superficie totale du paysage (m 2 ) - la probabilité que deux pixels choisis au hasard dans le paysage ne soient pas situés dans la même parcelle du type de parcelle correspondant. Plus l'indice est élevé, plus la connectivité au sein d'un paysage de surface est faible.

Connectivité fonctionnelle

Nous avons calculé l'IC pour chaque incrément de tampon de 1 m des surfaces végétalisées d'origine (pour les couches illustrées sur la figure 1e–h) jusqu'à ce que la taille du tampon soit suffisamment grande pour composer une surface complètement connectée (c'est-à-dire une carte entièrement végétalisée). Dans les modèles résultants, les incréments de tampon représentent la capacité de dispersion ou la mobilité des organismes entre les taches vertes - il ne s'agit donc pas d'une connectivité structurelle mais d'un indicateur fonctionnel lié aux caractéristiques de mobilité des organismes. Nous avons tracé la taille de l'incrément du tampon (X) contre CI (oui) pour modéliser la connectivité fonctionnelle sous différentes formes urbaines. Nous avons ensuite calculé la différence entre l'IC 2D (calculé à partir de la Fig. 1c) et l'IC correspondant dans les strates dérivées 3D (Fig. 1d–f) dans les couches d'herbe, d'arbustes et d'arbres, à des distances variables.

Implémentation informatique

Les données Voxel ont été générées à l'aide du programme voxelate.c disponible sur (https://bitbucket.org/StevenHancock/voxelate). Les cartes NDVI et de stratification de la végétation ont été générées à l'aide du logiciel GRASS GIS version 6.4 24 . Les métriques de connectivité structurelle ont été calculées à l'aide du plugin LecoS – Landscape Ecology Statistics version 2.6 sous le logiciel QGIS version 2.14 25 . Les tampons de connectivité fonctionnelle ont été générés dans le logiciel GRASS GIS version 6.4 24 et l'IC a été calculé comme pour la connectivité structurelle mais en utilisant une routine de script Python version 2.7.12. Les graphiques ont été générés à l'aide du logiciel R version 3.2.3 26 . Tout le code pour le traitement des données est disponible sur le référentiel Web : https://github.com/stefano-cornwall/urbanConnect.


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