একটি বাসস্থান মানচিত্রে টুকরা থেকে করিডোর পার্থক্য


12

আমি ভাবছিলাম যে আগে কেউ এই জাতীয় সমস্যা নিয়ে বিতর্ক করেছেন:

আমি একই শ্রেণীর (বন) এর প্রতিবেশী পিক্সেলের উপর ভিত্তি করে 3 টি পিক্সেলের দূরত্বের প্রান্তের (যা আমার আগ্রহের ক্ষেত্রে জৈবিকভাবে তাত্পর্যপূর্ণ) এর উপর ভিত্তি করে টুকরোগুলি অঙ্কন করতে চাই।

আমার উদ্বেগটি হ'ল উদাহরণের সাথে সংযুক্ত চিত্রটি দেখুন, যে কখনও কখনও এই টুকরোগুলি আসলে করিডোর হয় এবং প্রায়শই করিডোর এবং প্রকৃত টুকরাগুলি তাদের নৈকট্যের কারণে একই খণ্ডে বিভক্ত হয়।

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

আমি ভাবছি যে করিডোরকে আকার, পার্শ্ববর্তী পিক্সেলের সংখ্যা ইত্যাদির উপর ভিত্তি করে টুকরাগুলি থেকে আলাদা করার কোনও উপায় আছে কিনা?

উদাহরণস্বরূপ, নিম্নলিখিত বাক্সে, সম্ভাব্য করিডোরগুলি লাল বাক্সগুলি দ্বারা চিহ্নিত করা হয়েছে, এবং সবুজগুলি দ্বারা টুকরাগুলি।

আমার কিউজিআইএস এবং আর এর অ্যাক্সেস রয়েছে

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন


উদাহরণস্বরূপ আপনি যে ধরনের করিডোরটি বের করতে চান দয়া করে কোনও চিত্র যুক্ত করতে পারেন?
Radouxju

উত্তর:


4

কোনও বিশ্লেষণ শুরু করার আগে, আমি "লবণ এবং মরিচ" প্রভাব পরিষ্কার করার জন্য আপনার ডেটাতে একটি ফিল্টার প্রয়োগ করার পরামর্শ দেব। যে কোনও অ্যালগরিদম আপনার ডেটার বর্তমান কাঠামোগত নিদর্শন নিয়ে লড়াই করবে। একটি সাধারণ ফোকাল সংখ্যাগরিষ্ঠ সম্ভবত অনাকাঙ্ক্ষিত ফলাফল দিতে পারে। আরও শক্তিশালী পদ্ধতিটি চালনী পদ্ধতির প্রয়োগ করছে, যেখানে একটি ন্যূনতম-ম্যাপিং-ইউনিট নির্দিষ্ট করা যেতে পারে। এটি জিডিএল- এর জিডিএল_সীভ.পি ফাংশন , কিউজিআইএস-এ ফাংশন raster > analysis > sieveবা আর্কজিআইএস গ্রেডিয়েন্ট মেট্রিক্স টুলবক্সের চালনী ফাংশনের মাধ্যমে করা যেতে পারে ।

এটি এমন কিছুর মতো লাগে যা গাণিতিক মোড়োলজি অপারেটরগুলির সাথে সম্বোধন করা যেতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, চিত্র থেকে রাস্তা তোলা )। আমি কল্পনা করব যে ক্লোজিং অপারেটরের পরে কোনও ডিলেশন অপারেটর করিডোরগুলি স্পষ্ট করবে। তারপরে আপনি করিডোরগুলি সরাতে ওপেনিং অপারেটর প্রয়োগ করতে পারেন এবং চিহ্নিত করিডোরগুলিকে পৃথক বস্তু হিসাবে টেনে আনতে রাস্টারদের পার্থক্য করতে পারেন। এমএসপিএ এবং জিইউডিওএস সফ্টওয়্যারগুলিতে এই ধরণের চিত্রের পচন ফাংশনগুলি কিছুটা স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিচালিত হয় তবে এটি আবার আপনার ডেটাতে থাকা বিরতির দ্বারা উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত হবে।

এমএসপিএর জন্য একটি কিউজিআইএস প্লাগ-ইন রয়েছে পাশাপাশি গ্রাসে উপলভ্য ফাংশন রয়েছে (কিউজিআইএস জিইআইয়ের মাধ্যমে উপলব্ধ)। এমএসপিএ এবং জিআইডিওএসের অন্যতম সমস্যা হ'ল আপনি চিত্রের আকারে সীমাবদ্ধ। দুর্ভাগ্যক্রমে, ইএসআরআই সফ্টওয়্যারগুলিতে মরফোলজিকাল অপারেটরগুলি কেবল আরকস্ক্যান এক্সটেনশনে উপলব্ধ। কিছু খননের সাথে সাথে আপনি অন্যান্য সফ্টওয়্যার বিকল্পের পাশাপাশি কাস্টম কার্নেল ম্যাট্রিক্সের সাথে রাস্টার বীজগণিতের মাধ্যমে মরফোলজিকাল অপারেটরগুলির সংজ্ঞা দেওয়ার পদ্ধতিগুলি পাবেন।

আর একটি পদ্ধতি হ'ল সোবাল কার্নেল অপারেটরের মতো প্রান্ত সনাক্তকরণ ফিল্টারিং পদ্ধতিগুলি । আরকজিআইএস গ্রেডিয়েন্ট মেট্রিক্স টুলবক্সের পাশাপাশি স্পেসিয়াল ইকো আর প্যাকেজটিতে একটি প্রচলিত ফাংশন রয়েছে । আর বাস্তবায়নের সুবিধাটি হ'ল আপনি অপারেটরের গ্রেডিয়েন্ট ফাংশনটি ফিরিয়ে দিতে পারবেন যখন আর্কজিআইএস বাস্তবায়ন কেবলমাত্র 1 ম অর্ডার ফাংশনটি ফিরিয়ে দেয় (যা আপনার প্রয়োজন সমস্ত হতে পারে)। আমি বিশ্বাস করি যে Orfeo টুলবক্স (ক QGIS অ্যাড-অন হিসাবে উপলব্ধ) EdgeExtraction ফাংশন একটি sobal বিকল্প আছে।


সম্ভবত "সল্টার এবং মরিচ" ফিল্টার প্রয়োগ করার ফলে টুকরা সংযোগকারী লক্ষ্য প্রজাতির জন্য ছোট ছোট আবাসস্থলগুলি সরিয়ে ফেলার প্রভাব থাকতে পারে (যদিও মাঝে মাঝে উপ-অনুকূল মানের অঞ্চল)। আমি প্রজাতির বিচ্ছুরিত বৈশিষ্ট্য এবং ডেটার স্থানিক রেজোলিউশনের উপর ভিত্তি করে এই ধরনের ফিল্টার প্রয়োগ করার সিদ্ধান্ত নেব। একটি পাখি (সাধারণত উচ্চতর ছত্রাকের ক্ষমতা সহ) এই ছোট প্যাচগুলি ব্যবহার করতে পারে যখন একটি উভচর (তুলনামূলকভাবে কম বিচ্ছুরণ ক্ষমতা সহ) নাও পারে। কেবল একটি চিন্তা ..
কামো

এটি সর্বদা একটি বাণিজ্য বন্ধ তবে সর্বনিম্ন ম্যাপিং ইউনিটের এই প্রদত্ত অনুমানের জন্য অ্যাকাউন্ট করা উচিত। তবে, আপনাকে এও মনে রাখতে হবে যে ভারসাম্যটি হ'ল মডেলটি নির্দিষ্ট মাত্রার অনিশ্চয়তা প্রদর্শন করে এবং আপনি ফলাফলটিকে পরম হিসাবে বিবেচনা করছেন। সত্যই, আপনার এই দৃ support়তার প্রতি সমর্থন করার জন্য, ল্যান্ডস্কেপটিকে দ্বিপদী প্রক্রিয়া নয় বরং একটি সম্ভাবনাময় গ্রেডিয়েন্ট হিসাবে বিবেচনা করা উচিত। এই ধরণের ফিল্টারিং আরও কার্যকরী ল্যান্ডস্কেপের প্রতিনিধিত্ব করার একটি দীর্ঘ স্বীকৃত অনুশীলন। যদি অনুমানের মধ্যে মডেলটি স্থানিক কাঠামোর জন্য একটি শব্দ অ্যাকাউন্টিং অন্তর্ভুক্ত না করে, স্থানিক অনিশ্চিতভাবে একটি বাস্তবতা।
জেফ্রি ইভান্স

5

এটি কোনও সম্পূর্ণ সমাধান নয় তবে সংযোগ বিশ্লেষণের জন্য এই সরঞ্জামগুলি দেখুন (প্রথমটি আপনি কী সন্ধান করছেন তা ভালভাবে অনুমান করে):

আপনার উদাহরণগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য একটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণের বিষয়েও বিবেচনা করুন (করিডোর বনাম খণ্ডগুলি)। শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য আপনি প্যাচ স্তরে স্থানিক বৈশিষ্ট্যগুলি (যেমন প্যাচের আকার, ঘেরের ক্ষেত্র-অনুপাত, বৃত্ত অনুপাত) এবং দূরত্ব-ভিত্তিক বৈশিষ্ট্যগুলি (যেমন টুকরো টুকরো টুকরো দূরত্ব) দিতে পারেন। শ্রেণিবিন্যাসের জন্য প্রয়োজনীয় প্যাচ-স্তরীয় বৈশিষ্ট্য গণনা করার জন্য আপনি ফ্রেগস্ট্যাটস চেষ্টা করতে পারেন ( https://www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html )।

প্রতিটি উদাহরণকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য আপনি একটি সহজ 'বিশেষজ্ঞ-ভিত্তিক নিয়ম সিস্টেম' বিবেচনা করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, করিডোরগুলিতে আবাস টুকরা ইত্যাদির চেয়ে পরিধি-অঞ্চল অনুপাতের পরিমাণ আরও বেশি থাকবে ..

আরো আকর্ষণীয় এখানে সংযোগ বিশ্লেষণ জন্য স্টাফ: http://conservationcorridor.org/corridor-toolbox/programs-and-tools/

তবে, কিছু করিডোরের 'ফুল পিক্সেল সংযোগ' নেই এমন বিষয়টি আপনার প্রথমে বাছাই করতে হবে। আমি মনে করি যে কোনও পিক্সেল করিডরের অংশ কিনা তা নির্ধারণ করতে আপনাকে কোনও ধরণের দূরত্ব-ভিত্তিক প্রান্তিক মানদণ্ড নির্ধারণ করতে হবে।


0

দেখে মনে হচ্ছে এটি আপনার খণ্ডের আকারের উপর নির্ভর করে। প্রস্থটি যদি উচ্চতা (বা বিপরীতে) এর চেয়ে 2 (বা 3) এরও বেশি হয়, আপনি এটিকে একটি করিডোর বলতে পারেন?

আপনি কি টুকরো টুকরোটির সীমানায় এসেছেন?

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.