Daha çox

Bir çox GRASS eklentisi QGIS ilə işləmir?


Windows 7 64 bitdə GRASS 6.4.3 istifadə edirəm. GRASS QGIS 2.6.1 ilə quraşdırılmışdır.

R.stream əlavə etdim. * SVN tərəfindən əlavə olunur. Hər bir əlavə üçün quraşdırma mesajları bunlar idi: Tamam.

Ancaq əmri sınadığım zaman: r.stream.order (və ya r.stream.basin və s.) Bir səhv mesajı aldım: 'r.stream.order' əmri üçün interfeys təsvirini ala bilmir.

Əlavənin .exe istifadə etməyə çalışdığım zaman mesajlar: xxx.dll itkin; xxx ola bilər: libintl-8.dll və ya libconv-2.dll və ya libgrass_dbmiclient.6.4.3.dll…

Bəzi fikirləriniz var?


1) GRASS GIS 6.4.4 quraşdırıram.

2) r.stream.order menyu-> parametre-> uzantı siyahısı-> eklentilerden instal uzantılar və http://svn.osgeo.org/grass/grass-addons/grass6 istifadəsi ilə yükləyirəm

3) 'r.stream.order' əmrini yazıram.

4) Xoşbəxtlikdən eyni mesaj: 'r.stream.order' əmri üçün interfeys təsviri alınmadı.

QGIS interfeysini sınadığım zaman: addon seams işləyir, amma heç bir fayl yaradılmır.


GRASS GIS QGIS deyil və öz istifadəçi interfeysinə malikdir.

1) 'r.stream.order' əmri üçün interfeys təsvirini ala bilmir: bir əlavə istifadə etmək istəyirsinizsə, QGIS interfeysi ilə işləmək üçün hazırlanmış (QGIS interfeysi (çəmən plagini və işləmə) QSİS ilə quraşdırılmış versiyanı deyil, GRASS GIS yükləməlisiniz. Səhv, plaginin GRASS interfeysini qura bilməməsi deməkdir

2) qurulmaq üçün bir çox eklentinin tərtib edilməsinə ehtiyac var (r.stream.order kimi) və Windows-un standart C kompilyatoru yoxdur (Linux və ya Mac OS X kimi) -> tərtib və səhv mesajı yoxdur xxx.dll itkin

3) Windows üçün tərtib edilmiş eklentileri /grass64/addons/grass-6.4.3 İndeksində tapa bilərsiniz


R sessiyasında istifadə etmək üçün GRASS & gt7.0 və onun əlavə maddələrinin quraşdırılması

R daxilində GRASS 7.0-a güvənən openSTARS paketini istifadə edəcəyimi ümid edirəm. Lakin ilkin addımlarla necə davam edəcəyimi başa düşmürəm.

Quraşdırılmış eklentilərlə GRASS GIS (& gt = 7.0) funksional quraşdırma
r.stream.basins, r.stream.distance, r.stream.order və r.hydrodem
lazımdı. Bu eklentilər GRASS içərisindən istifadə edərək quraşdırıla bilər
konsol və g. uzantısı və ya & # 8216Settings & # 8217 / & # 8217Addons altındakı GUI
eklentiler & # 8217Raster & # 8217 altındakı eklentilərdən uzantıları yükləyin & # 8217 / & # 8217

GRASS-ı müstəqil olaraq qururam, yoxsa R-dən qururam? Konsolu & quot (R & # 8217s konsolu və ya GRASS & # 8217s konsolu) istifadə edərək & quotGRASS-a necə gedə bilərəm? Vinyet bu məqamlardan sonra son dərəcə detallı və yaxşı hazırlanmışdır, amma Çəməni başa düşdüyümüzü düşünürəm, buna görə də ilişib qaldım.

Bir cavab

GR daxilində GRASS modullarını istifadə etmək üçün əvvəlcə sisteminizə GRASS quraşdırmalısınız. 2-ci addım GRASS GUI interfeysindən və ya komanda xəttindən GRASS uzantılarını quraşdırmaqdır. OpenSTARS-ın istifadə edəcəyi GRASS eklentiləri GRASS ilə əvvəlcədən quraşdırılmır. Buna görə GRASS içərisindəki aşağıdakı menyudan quraşdırmalısınız:

Yuxarıdakı addım GRASS & quotFetch açacaq və uzantıları quraşdıracaq & quot pəncərəsini açacaq. Sonra aşağıdakı pəncərədən openSTAR-da qeyd olunan tələb olunan eklentiləri bir-bir quraşdırın:

Lazımi eklentilər quraşdırıldıqdan sonra, bu modulları R-dən istifadə etmək üçün openSTARS github səhifəsində təsvir olunan prosesi davam etdirə bilərsiniz. R script / konsoldan hər hansı bir GRASS modulunu istifadə etmək üçün 'rgrass7' adlı bir R kitabxanası var birbaşa, lakin opnsSTARS-a rgrass7 ehtiyac olmaya bilər.

OpenSTARS istifadə etmək üçün GRASS yürütülə bilən yolu təyin etməlisiniz, beləliklə GRASS-ın yolunu düzgün müəyyənləşdirdiyiniz təqdirdə bağımsız və ya OSGeo quraşdırmalarından hər hansı biri yaxşı olacaqdır.


4 şərh

İki sual:
* Scribus'dan əsas & # 8220 elmi & # 8221 istifadənizin nə olduğunu maraqlandırıram. Yalnız lateks / beamer şəklində bir afişa hazırladım və dedim ki, etdiyim ən kompleks & # 8220səhifə düzeni & # 8221 Scribus istifadə etməyinizi latekslə tamamlayacağını təxmin edirəm, nə üçün əmin deyiləm?
* Spider Oak və Dropbox-a qarşı Kopiyaya qarşı fikirləriniz varmı? Yaşlarım üçün pulsuz bir dropbox hesabım var idi, amma yəqin ki, onlarla yenilənməmişəm. Hörümçək palıdını öyrənməyə yeni başlayıram və onu uzunmüddətli bir həll yolu kimi satın almağı düşünürəm & # 8212 Mükəmməl sənədlər və zəngin bir xüsusiyyət dəsti, avtomatik versiyalanmış yedekləmə və bərpa da daxil olmaqla. Nüsxəni qatil kiçik biznes planı ilə bir az daha ucuz bir dropbox klonu / alternativi olaraq görmək düzgündürmü?

Eyni vəzifəyə yaxınlaşmağın bir çox yolu var. Hal-hazırda layout işi üçün scribus'a üstünlük verirəm, baxmayaraq ki, hər şey üçün LaTeX istifadə edən həmkarlarım var!

Ubuntu bir bulud anbarı təqaüdə çıxdığına görə bu yaxınlarda kopyalamaq üçün hərəkət etdim. Seçdiyim səbəb böyük pulsuz yaddaş və yaxşı Linux inteqrasiyası idi. İndiyə qədər bundan çox məmnun oldum. Tamamilə etibar etmək istəmədiyim bulud xidmətindən nə qədər yaxşı olsa da, rsync istifadə edərək, ehtiyat nüsxələrimi əl ilə işləyirəm. Bir dəfə kompüter saatlarının çıxması ilə əlaqədar bir problem yaşadım ki, bu da bir çox sənədin bulud mağazamdan avtomatik silinməsinə səbəb oldu.

Kopiyanın git reposunu tutaraq yaxşı işlədiyini deyim ki, bu da üç fərqli maşın üzərində işlədiyim üçün faydalıdır. Faylların sinxronlaşdırılması surətinin idarə olunmasına icazə verdim və irəlilədikcə onları itələdim.


Rəqəmsal Yüksəklik

Sənədlər axtarın

Beynəlxalq Coğrafi İnformasiya Elmləri Jurnalı

Rəqəmsal Arazi Analizinin Geoloji Tətbiqlərinə dair Xüsusi Məsələ

Carlos H. Grohmann ([email protected]), São Paulo Universiteti, Braziliya

George Miliaresis ([email protected]), Sultan Qaboos Universiteti, Oman Sultanlığı

Qəbul üçün son tarix: 15 Noyabr 2011

Nəşrlər üçün gözlənilən tarixlər: Avqust 2012

Topoqrafiya dinamik və beləliklə planetimizi davamlı şəkildə formalaşdıran müxtəlif endogen və ekzogen geoloji proseslərin təzahürüdür. Nümunələr zəlzələ, sürüşmə, vulkanlar, çay daşqınları, buzlaqlar və buz təbəqələrinin əriməsi səbəbindən qabıq deformasiyasıdır.

Geoloji proseslərin monitorinqi mütəmadi olaraq dəqiq, yüksək qətnamə topoqrafik məlumatların əldə edilməsini tələb edir. Servis Radar Topoqrafiya Missiyası, TerraSAR-X Uydu Misyonu, ICESat və CryoSat missiyaları, orbital görüntülərdən (ALOS, ASTER, SPOT) və lazer altimetriyasından fotoqrammetrik mənşəli DEM kimi Rəqəmsal Yüksəklik Modellərinin (DEM) mövcudluğunda sürətli artım / tarama (LiDAR), əvvəllər məlum olmayan xüsusiyyətlərin tanınmasına və məkan münasibətlərinin qurulmasına imkan verən, görünməmiş bir təfərrüatla planetimizə baxmağın bir yolunu təqdim etdi.

Rəqəmsal Arazi Analizi (DTA) ərazi biliklərini ekstrapolyasiya etmək və keçmişə və ya gələcəyə baxış bəxş etmək məqsədi ilə həm proseslərin tanınması, həm də simulyasiya məqsədi ilə ərazinin kəmiyyəti, bölünməsi və təsnifatı üçün çərçivə təmin edir.

Təbii təhlükə / risk qiymətləndirməsi, geomorfoloji proses qiymətləndirməsi, morfotektonik şərh və geofiziki məlumatların işlənməsi kimi DTA-dakı inkişaflar geologiya elmindən faydalanır.

IJGIS-in bu xüsusi buraxılışı, Rəqəmsal Arazi Analizinin geoloji tətbiqetmələrinin müxtəlifliyini əks etdirən orijinal dərc olunmamış sənədləri axtarır. Təklif olunan mövzulara aşağıdakılar daxildir (lakin bunlarla məhdudlaşmır):

& # 8211 Yüksək çözünürlüklü DEM-lərdən geoloji xüsusiyyətlər seqmenti,

& # 8211 Çox vaxtlı DEM-lərdən geoloji proseslərin tanınması və izlənməsi,


Çılpaq torpaq quru ekosistemlərin özünəməxsus və vacib xüsusiyyətidir ki, ev şəraitində otlaqların intensivləşdirilməsi kimi insan torpaqlarından təsirlənə bilər. Burada fərdi çılpaq torpaq sahələrinin (BSA) və onların DINVEG (məkan-açıq simulyasiya modeli) istifadə edərək uzunmüddətli dinamikalarının öyrənilməsinə diqqət yetirdik. Patagonya yaylaqlarında BSA-nı otlaq və otlanmamış stendlərdə çəkdik (n = 50). Tıxanma ilə müqayisədə otlaq BSA'ların ölçüsünü artırdı (% 17, p & lt 0.05) və daha az düzensiz formalar meydana gətirdi (% 13, p & lt 0.05). BSA'ları ayıran bitkilərin sayı fərqli deyildi (

9), lakin otlaq altında bitkilər arasındakı boşluqların cəmi (BSA açılması) mühərrikdən% 15 daha yüksək idi (p & lt 0.05). Küləyin sürətindəki fərq (BSA-nın mərkəz kənarı) otlaq altında% 70 artdı. Külək fərqi BSA struktur dəyişkənləri ilə zəif əlaqəli idi. DINVEG ilə edilən simulyasiyalar (200 il) otlaqların BSA-lərin otlar tərəfindən müstəmləkə olma ehtimalını azaltdığını və çılpaq torpaq hüceyrələrinin nisbətini artırdığını göstərdi. Tədqiqatımız bu Patagonya çöllərində daxili otlaqların fərdi BSA-da və ot örtüklü yamaqlara keçiddə struktur dəyişikliklərini təşviq etdiyini göstərir. Külək sürətindəki dəyişikliklər BSA xüsusiyyətləri fərqləri izah etmək üçün kifayət etmədiyi üçün bütün bitki örtüyü mozaikasında otlaq təsirindən yarana bilər.


WAIS – IV və WMS – IV ilə ardıcıl qiymətləndirmə

James A. Holdnack,. Gordon J. Chelune, WAIS-IV, WMS-IV və ACS-də, 2013

Case Study 1

Cənab D. 63 yaşında, evli, Afro-Amerikalı bir adamdır və işin idarə edilməsi üzrə magistr dərəcəsinə malikdir. Diqqət və yaddaş problemlərinin davam edən şikayətlərindən sonra əsas tibbi yardım həkimi tərəfindən yenidən qiymətləndirilməyə göndərildi.

Cənab D. Massachusettsin Boston şəhərində doğulub böyüdü. Məktəbdə yaxşı oxuyub və mühasibat ixtisası üzrə kollec bitirib. Hərbi Hava Qüvvələrinə bir zabit kimi müraciət etdi və 12 illik xidmətini tamamladı. Bu müddətdə həyat yoldaşı ilə tanış olub və evlənib. Hava Qüvvələrindən ayrıldıqdan sonra məktəbə qayıtdı və magistr dərəcəsini tamamladı. Diplomunu bitirdikdən sonra 20 ildir qaldığı bir hardware mağazası şəbəkəsində menecer vəzifəsində çalışdı. Mütəmadi promosyonlar alıb və hazırda 12 mağazanın regional meneceridir.

Bir neçə il əvvəl Cənab D işdə daha çox stres, tez-tez baş ağrısı, yorğunluq və əvvəllər asanlıqla tamamladığı işləri başa çatdırmaqda çətinlik çəkdiyini bildirdi. Bu anda şirkətin yeni kompüter sistemlərindən istifadə etməyə başladığını və kompüterlərlə yaxşı olmadığını ifadə etdi. Cənab D. dərmanla yaxşı nəzarət olunmayan uzun bir hipertoniya tarixçəsinə sahibdir. 60 yaşında əhəmiyyətli bir miyokard infarktı keçirdi. Fövqəladə vəziyyətə reaksiya göstərən tibb işçiləri tərəfindən reanimasiya tələb edildi. Daha sonra müvəffəqiyyətli dördqat by-pass əməliyyatı edildi. Əməliyyatdan sonra dərmanla uğurla müalicə olunan bir depressiya keçirdi, amma yenə də özünü hiss etmədiyindən şikayətləndi. Əməliyyatdan 12 ay sonra aparılan MRT-də ağ maddə işemiyası göstərildi. Yaddaşına dair narahatlıqları və vəzifələri davam etdirməkdə artan çətinliyi izləyən şirkətinin istəyi ilə 6 ay əvvəl bir ilkin qiymətləndirməni tamamladı.

Çətinliklərindən yüksək dərəcədə narahat olduğunu bildirdi. Bu ilkin qiymətləndirmə zamanı topladığı ballar WAIS-IV-in əksər indeks və alt test puanları üzrə ortalamadan aşağı orta göstəriciyə əks olundu. Ümumi FSIQ'sı 97 olan GAI ilə 96 idi. İşləmə sürəti tapşırıqlarındakı performansı sərhəd aralığındakı performansı ilə digər indekslərdən əhəmiyyətli dərəcədə aşağı idi. WMS-IV-də onun balları aşağı orta və sərhəd aralığındadır, gecikdirilən geri çağırma ilə əlaqədar xüsusilə aşağı ballar. Əldə etdiyi təhsil və məşğulluq tarixçəsi ilə müqayisədə nisbətən zəif olduğunu nəzərə alaraq, həkiminin 12-18 ayda yenidən qiymətləndirilməsini tövsiyə etdi. İşəgötürən onun üçün iş yerlərində köməkçi ilə təmin etmək də daxil olmaqla yaşayış yerləri hazırladı. Bununla birlikdə, işi ilə mübarizə aparmağa davam etdi və hazırda əlillik məzuniyyətindədir. Dərman qəbul edilməsinə baxmayaraq, cənab D.-nin yüksək qan təzyiqi yaxşı idarə olunmadı və iki-üç hissə qarışıqlıq və pozğunluq hiss etdi. Ən son epizod, yüngül bir serebrovaskulyar qəza nəticəsində 4 gün xəstəxanada yatması ilə nəticələndi. Mövcud qiymətləndirmə ilkin qiymətləndirmədən 12 ay sonra tamamlandı.

Cənab D. ikinci qiymətləndirmə üçün vaxtında gəldi və həyat yoldaşı yoldaşlıq etdi. Yaxşı geyimli və baxımlı idi. Müsahibə zamanı tez-tez arvadının suallara cavab verməsini təxirə saldı və narahat və geri çəkildi. Danışığı səlis idi və söz tapmaqda çətinlik çəksə də yaxşı danışıldı. Artıq özünü daha çox hiss etmədiyini, ancaq bunu qocalma ilə əlaqələndirdiyini müşahidə etdi. İlk qiymətləndirmə zamanı əsəbi olduğunu və istədiyi kimi etmədiyini bildirdi. Nəticələrin qabiliyyətlərini əks etdirdiyini hiss etməyib və mövcud qiymətləndirmənin eyni nəticələr verəcəyindən narahat olduğunu dilə gətirib. Sınaq boyunca suallar və tapşırıqlarda çətinlik çəkdiyini rədd etdi və bunun real dünya kimi bir şey olmadığını ifadə edərək çətinlikləri izah etdi. Buna baxmayaraq, yaxşı bir səy göstərdiyi ortaya çıxdı və yaxşı işlər görmək üçün motivasiya edildi. Söz Seçimi (Pearson, 2009) testində və WAIS – IV və WMS – IV üçün əlaqədar səy göstəricilərində yaxşı nəticə göstərdi (əlavə məlumat üçün Fəsil 7-ə baxın).

Cənab D. qiymətləndirmə hissəsi olaraq WAIS – IV və WMS – IV'ü tamamladı. WAIS-IV-də 87 FSIQ əldə etdi. WAIS-IV-də topladığı ballar orta və sərhəd aralığında aşağı, WMS-IV puanları sərhəd və son dərəcə aşağı idi. Bütün indeks və subtest balları ilkin qiymətləndirmədə əldə edilənlərdən aşağı idi. ACS proqramı, performansdakı dəyişikliyin statistik və klinik baxımdan mənalı olub olmadığını müəyyənləşdirmək üçün iki qiymətləndirmə arasında performanslarını müqayisə etmək üçün istifadə edilmişdir. Serial qiymətləndirmə analizlərinin nəticələri Cədvəl 6.9 və 6.10-da verilmişdir.

Cədvəl 6.9. Mr. D.’s ACS WAIS – IV İndeksi və Subtest Time 1 ilə Time 2 müqayisələri

İndeks / SubtestSaat 1 İndeksi / SubtestSaat 2 İndeksi / SubtestSaat 2 ProqnozlaşdırılırAktual Eksi ProqnozlaşdırılırStatistik əhəmiyyətBaza dərəcəsi (%)
VCI9685100.1−15.1& amplt0.01& amplt1
PRI9884100.6−16.6& amplt0.01& amplt1
WMI837191.0−20.0& amplt0.01& amplt1
PSI767193.7−22.7& amplt0.01& amplt1
FSIQ877591.2−16.2& amplt0.01& amplt2
VC11910.8−1.8& ampgt0.05& amplt25
SI869.0−3.0& amplt0.05& amplt10
IN979.7−2.7& amplt0.05& amplt5
BD12811.8−3.8& amplt0.01& amplt5
CƏNAB10810.2−2.2& ampgt0.05& amplt15
VP769.3−3.3& amplt0.01& amplt10
DS656.2−1.2& ampgt0.05& ampgt25
AR859.0−4.0& amplt0.01& amplt2
CD657.1−2.1& ampgt0.05& amplt15
SS546.5−2.5& ampgt0.05& amplt15

Cədvəl 6.10. Mr. D.'s ACS WMS – IV İndeksi və Subtest Time 1 ilə Time 2 müqayisələri

İndeks / SubtestSaat 1 İndeksi / SubtestSaat 2 İndeksi / SubtestSaat 2 ProqnozlaşdırılırAktual Eksi ProqnozlaşdırılırStatistik əhəmiyyətBaza dərəcəsi (%)
IMM847088.3−18.3& amplt0.01& amplt2
DEL726080.7−20.7& amplt0.01& amplt1
AMI806493.3−29.3& amplt0.01& amplt1
VMI847384.2−11.2& amplt0.05& amplt10
VWMI837790.5−13.5& amplt0.01& amplt10
LM I8610.3−4.3& amplt0.01& amplt2
LM II538.6−5.6& amplt0.01& amplt1
VPA I759.3−4.3& amplt0.01& amplt2
VPA II627.9−5.9& amplt0.01& amplt1
VR I969.1−3.1& amplt0.01& amplt10
VR II658.7−3.7& amplt0.01& amplt10
DE I758.1−3.1& amplt0.05& amplt10
DE II766.7−0.7& ampgt0.05& ampgt25
SA869.2−3.2& amplt0.01& amplt10
SyS667.9−1.9& ampgt0.05& ampgt25

WAIS – IV-də cənab D.-nin indeks göstəriciləri Saat 1 ilə Saat 2 arasında əhəmiyyətli dərəcədə fərqlənmiş, ən böyük fərq WMI və PSI-də müşahidə edilmişdir. Diqqət yetirin ki, WMI və PSI üçün həqiqi mənfi proqnozlaşdırılan fərqlər mütləq Zaman 1 − Saat 2 fərqlərindən daha çoxdur, çünki proqnozlaşdırma modeli müəyyən dərəcədə təcrübə effektlərinin olacağını ehtimal edir. Bu ballar, cənab D.-nin son səkkiz ayda qabiliyyətlərində bir azalma yaşadığını göstərir. Subtest səviyyədə, bütün puanların azalmasına baxmayaraq, yalnız Block Design, Visual Puzzles və Arithmetic səh & lt0.01 səviyyə. Oxşar azalmalar normativ nümunənin% 10 və ya daha az hissəsində müşahidə edilmişdir.

WMS – IV-də cənab D.-nin performansı ilk qiymətləndirməsindən azalmış kimi görünürdü. Onun göstəriciləri sərhəddə bütün indeks və subtest ballarında son dərəcə aşağı həddə idi. Üstəlik, hər bal ilkin qiymətləndirmədə əldə ediləndən aşağı idi. Bu anda yaddaşında əhəmiyyətli problemləri nümayiş etdirir. ACS müqayisə təhlili göstərir ki, onun performansdakı azalması indeks səviyyəsində əhəmiyyətli və qeyri-normal olmuşdur. Hər bir faktiki hesab proqnozlaşdırılan baldan aşağı idi və bu, performansda əhəmiyyətli bir azalma olduğunu göstərir. Dizaynlar və Symbol Span istisna olmaqla subtest səviyyədə, cənab D.-nin eniş statistik baxımdan əhəmiyyətli idi səh & lt0.01 səviyyə və normativ nümunənin% 10 və ya daha azında meydana gəldi.

İkinci qiymətləndirmənin nəticələri ilkin qiymətləndirmədə müşahidə olunan çətinlikləri təsdiqləyir. Bundan əlavə, qiymətləndirmələr arasındakı 8 aylıq fasilədə performansdakı azalma, qabiliyyətlərdə getdikcə azalma olduğunu göstərir. Cənab D.-nin həyat yoldaşı ilə dəstək xidmətləri və davamlı tibbi və psixoloji xidmətlər ala biləcəyi bir yaddaş klinikasına göndərilməsi tövsiyə edildi. Cənab D.-nin əvvəlki vəzifəsində işə qayıda biləcəyi ehtimalı azdır.


Mücərrəd

Rəqəmsallaşdırma və məlumatların mövcudluğu zamanı coğrafi informasiya sistemləri (CİS tətbiqləri) şəhər su idarəçiliyi də daxil olmaqla bir çox sahələrdə getdikcə cəlbedici hala gəlir. Dünyadakı rəqəmsal məlumatların təxminən 90% -i yalnız son iki ildə toplanmışdır. Məlumatların mövcudluğu bir tərəfdən yeni bir tətbiqetmə potensialı təqdim edər, digər tərəfdən bu artıq məlumat səbəbiylə qarışıqlıq. Bu işin məqsədi georeferans edilmiş məlumatlara, onların fərqli miqyaslarına və əlçatanlıqlarına, habelə mərkəzləşdirilməmiş yağış suları idarəçiliyinin həyata keçirilməsini vurğulayan su idarəetməsində necə istifadə edilə biləcəyinə ümumi bir baxış verməkdir. Axın istiqamətləri və yağış suyunun səthdə yığılması araşdırmalarından əlavə, xüsusilə güclü yağış hadisələri zamanı əlavə güc təmin etmək üçün yaşıl və mavi infrastrukturun planlaşdırılmasını dəstəkləyən üsullar göstərilir.


Əlavələr hara gedir?

Bir əlavə qurulduqda, harada quraşdırıldığını bilmək çətin ola bilər. Pəncərələrdə ümumiyyətlə üçüncüsü bəzən mövcud olan iki yer var. Təlimata görə, sonuncusu tətbiq qovluğunda “addons_contrib” adlanır və bunun əl ilə yaradılması lazımdır. Ancaq mənim üçün bu bir şəkildə avtomatik olaraq yaradıldı. Hər iki halda da, Windows-da Blender-dəki əlavə üçün istifadə olunan yerlər var.

Bir addon problemini həll etmək məcburiyyətində qalırsınızsa, bunlar bir addon quraşdırılıb-quraşdırılmadığına baxmaq üçün yerlərdir. Digər platformalar və Blenderin yolları haqqında daha çox məlumat üçün təlimata nəzər yetirə bilərsiniz.

Artıq eklentilərin necə qurulacağını və bir əlavə düzgün qurulmadığı təqdirdə hansı tələlərin olacağını bildiyiniz üçün ən yaygın və faydalı olanlardan bir neçəsinə baxmağa davam edə bilərik.

Yəni bunlar Qarışdırma illərində faydalı tapdığım əlavələrdir. Siyahı 2.80 uyğun gəlir. Bəziləri daxili, bəziləri pulsuz, digərləri isə ödənişli əlavə olunur.


3 Cavablar 3

Keskin bir kürək ilə zolaqlar şəklində kəsin, yuvarlayın və torpağı düzəldin. Sonra orijinal ot örtüyünü ötürün və ya ehtiyat dəyişikliyiniz varsa, yeni bir ot örtüyü alın. Əslində, orijinal otu ötürmək və onun məkanı yenidən düzəltdiyini öyrənmək istəyə bilərsiniz. Əks təqdirdə, otun ölməsinə səbəb olan daha böyük bir problem ola bilər.

Bu barədə narahat olmayın. Yalnız köhnə otu doldurma kirinizlə örtün. Şəxsən ya kompost kimi zəngin bir şey istifadə edərdim, ya da daha ucuz kirləri zəngin kompostla qarışdırardım.

Ətrafdakı yerdən bir az daha yüksək gətirin, çünki hamımız zamanla çirklərin bir az çökdüyünü bilirik. Hava ciblərini çıxarmaq üçün bir ağac əkərkən olduğu kimi, qoyduğunuz kimi çirkləri sulayaraq bunun əvəzini edə bilərsiniz. Yalnız yeni otlarınızı əkin, toxum / tıxac / çəmənlik sulayın və içərisinə sulayın.

Torpağı yerə qoyarkən sulayırsınızsa, çəmənlikdən istifadə edərkən onu torpaq səviyyəsinə gətirə bilərsiniz, çünki özü özündə bir neçə santimetr hündürlüyə malikdir və yerin qalan hissəsi ilə düz olmaq istəyirsən.

Köhnə ot yalnız parçalanacaq və gübrəyə çevriləcəkdir.

Yalnız dörd-altı santimetr daha aşağı olarsa, mövcud çəmənliyi çıxartmağa meylli olaram - bunu etmək üçün xüsusi bir alətə ehtiyacınız yoxdur, əgər bir kürəklə və ya yarım aylıq bir haşiyə ilə edə bilərsiniz. Bir maşın işə götürmək istəmirəm. Oradakı çəmənlik bir çox problemə səbəb olmaya bilər, ehtimal ki, sıxılmışdır və uzun müddət zəif drenaj deməkdir, yeni otlar üçün yaxşı deyil. Həm də yalnız keyfiyyətli torpağın üst qatını doldururam, çünki zamanla nə qədər üzvi maddənin azalacağını təxmin etmək çətindir. Toxumu qaldırdıqdan sonra torpağı yayın, bir az qürurlu qoyun və sonra həll üçün bir-iki həftə gözləyin. Bunu tövsiyə edirəm, çünki ətrafdakı, mövcud qazlı qaz ilə yeni qaz səviyyə əldə etmək çox çətindir və cəhd etmədən bir müddət gözləmək, səviyyə əldə etmək üçün ən yaxşı şansı verir.


Metodologiya

Təhsil sahəsi

Bu iş, İngiltərənin cənubundakı İngiltərədəki bir bölgə olan 'Cranfield üçbucağında' (52 ° 07angleN, 0 ° 61′W), üç bitişik Milton Keynes, Luton və Bedford şəhərlərindən ibarətdir (Əlavə Şəkil S1) . Bunların hər biri oxşar topoqrafik, iqlim və insan populyasiya ölçülərinə (müvafiq olaraq, təxminən 230,00, 240,000 və 160,000,000 2011 Census, UK) malikdir, lakin fərqli tarixi köklərə malikdirlər və buna görə də memarlıq və yaşıl rəng nümunələrində dəyişkənlik nümayiş etdirirlər. xüsusiyyətləri 17. Milton Keynes 1960-cı illərdə yeni bir qəsəbə olaraq planlaşdırıldı və yaşıl əlaqə nəzərə alınaraq dizayn edildi 17. Bedford daha kiçik bir ilçe qəsəbəsidir və orta əsrlər düzənindən 17 meydana gələn klaster mənzil və yaşıl sahənin tipik naxışlarını əhatə edir. Luton Viktoriya terraslı şəhərçiliyinin təmsilçisidir və böyük sənaye sahələrini əhatə edir 17.

Giriş məlumatları və 2D və 3D yaşıl səth xəritələrinin işlənməsi

Dalğa formalı lidar və hiperspektral məlumatlar 2012-ci ilin iyun və sentyabr ayları arasında Təbii Ətraf Tədqiqat Şurası Havadakı Tədqiqat və Tədqiqat Müəssisəsi (NERC ARSF) tərəfindən dörd uçuş zamanı toplandı. Təyyarə lidar sensor (Leica ALS50-II) ilə tam dalğa şəklini çəkə bildi. məlumatlar 18,19 və 253 ayrı dalğa zolağında 407 nm-dən 1007.10 nm-ə qədər elektromaqnit spektrini əhatə edən və “2 qr.” qətnaməsində (hiperspektral Qartal məlumatlarının 4-də tutulduğu kiçik bir Luton sahəsi istisna olmaqla) bir “Qartal” spektrometri. m böyük bir ticarət hava limanının yaxınlığında uçma hündürlüyü məhdudiyyətləri səbəbindən m boşluq qətnaməsi.

Yaşıl səthlərin paylanmasını təsvir edən bir 2D məkan modeli, Qartal spektrometrindən götürüldü və bitki örtüyünün harada olduğunu göstərən bir 2D xəritə qatını verdi. Bitki örtüklü sahələr, görünən aralığdakı əkslik (orta yansıma dəyərləri 500,84 nm-679,70 nm) və infraqırmızı yaxınlıqda (ortalama əkslik 761,21 nm-960,78) əsasən Normalize edilmiş Fərqlilik Bitki İndeksindən (NDVI) 20 istifadə edərək bitki örtüyü olmayan ərazilərdən fərqləndi. nm). Son modeldə 21 histoqramdan NDVI ≥ 0,2 hüdudu seçilmiş və bitki örtüyünün mövcudluğunu təyin etmək üçün istifadə edilmişdir.

Dalğa formalı lidar məlumatları bitki örtüyünü qiymətləndirmək üçün müxtəlif effektləri dəqiq şəkildə düzəltmək üçün əvvəlcədən işlənməlidir. Bunları idarə etmək üçün hərtərəfli bir yanaşma Hancock-da göstərilən üsulları izlədi və s. 11,18. Yaşıl məkanın şaquli təbəqələşməsinin əlaqə ölçülərinə təsirini qiymətləndirmək üçün dalğa şəkli lidar məlumatlarından üç ayrı şaquli lay təbəqəsi yaratdıq. Əvvəlcə dalğa formalı lidar məlumatları, Hancock-da təqdim olunan metoddan sonra 1,5 m-dən 1,5 m-ə qədər üfüqi və 50 sm-lik şaquli qətnamədən kəsrli örtüklü voksel (həcmli piksel) xəritəsinə çevrildi. və s. 11. Bu bitki örtüyü olmayan sahələri istisna etmək üçün NDVI-dan əldə edilmiş bitki örtüyü xəritəsi ilə birləşdirilmişdir. Voksellərdə bitki örtüyünün olub-olmaması,% 1 və ya daha çox bitki örtüyü olan 1% örtük eşikli voksellər təyin edilərək təyin olundu, daha az olanlar isə boş olaraq qeyd edildi. Bu 3D voksel nəticələrindən üç əsas bitki örtüyü təbəqəsini ayırd etdik (və dalğa formalı lidarın imkanları sayəsində alt mərtəbənin əhatə dairəsini də təyin edə bildik): (i) Ot, NDVI ≥ 0,2 və hündürlük & lt 0,5 m (ii) Kollar, NDVI ≥ 0.2 və 0.5 ilə 4 m arasındakı hündürlük və (iii) Ağaclar, NDVI ≥ 0.2 və hündürlük & gt 4 m və ayrıca (iv) Yaşıl deyil, NDVI & lt 0.2. Nəhayət, hər təbəqənin 3D voksel varlığını yerə uyğun 2D səth proyeksiyasına proqnozlaşdırdıq və hər təbəqə üçün səth örtüsünü ayrı-ayrılıqda təyin etdik.

Bu addımlar NDVI-dən götürülmüş, şəhər yaşıl sahələrinin yerini göstərən və 2-ci voksel analizindən götürülmüş, təbəqə başına tək bitki xəritələrini göstərən bir sıra 2D bitki xəritəsi ilə nəticələndi: bir 2D xəritə ot sahələrinin yerini göstərdi, başqa bir kol və üçüncü bir ağac (şəkil 1).

Lutonda fərqli məlumat mənbələrini göstərən bir araşdırma sahəsinin ətraflı görünüşü: (a) binaların paylanması (qırmızı) və yollar (boz). Xəritə (a) ‘Ordnance Anket məlumatlarını ehtiva edir © Crown müəllif hüququ və verilənlər bazası hüququ 2013’ (b) Google Earth’dən hava şəkli ‘Imagery © 2017 Google, Map data © 2017’ (cÜst bitki örtüyünün hündürlüyünün əsas siniflərini göstərən yuxarıdakı örtükdən bir 2D müstəvidə dalğa şəkli lidar məlumatlarının vizualizasiyası (d) Şəklin bazasında göstərilən əfsanəyə görə təsnif edilmiş bir 3D təyyarədəki nöqtə buludları kimi dalğa şəkli lidar məlumatların vizualizasiyası (e) "Yaşıl" (boz piksel) və yaşıl olmayan (ağ piksel) sahələrin yerini göstərən NDVI-dən götürülmüş 2D yaşıllıq xəritəsi və (f), (g) və (h) 3D dalğa formalı lidar məlumatlarından əldə olunan bitki örtüyünün paylanmasını göstərin: (f) ot, (g) kollar və (h) ağaclar. Bu işdə xəritələrdən əlaqəni müqayisə etdik (e), (f), (g) və (h). QGIS proqram versiyası 2.14 25,26 istifadə edərək yaradılan xəritələr.

Struktur əlaqə metrikləri

Struktur bağlantının hesablanmasında çox sayda proqram təminatı yanaşması mövcuddur. Məqsədimiz bu fərqli yanaşmaları müqayisə etmək deyil, əksinə üç şəhər forması içərisində 2B və 3B mənşəli əlaqə ölçüləri arasındakı fərqləri təyin etmək üçün uyğun ölçmələrdən istifadə etmək idi. Fərqli ölçüdə və formada olan sahələr arasında birbaşa müqayisə aparmağa imkan verən aşağıdakı göstəriciləri seçdik: (i) Mənzərə nisbəti - bitki örtüyünün örtülü mənzərənin nisbəti (ii) Kiçik yamaq sıxlığı - ümumi mənzərə başına 30 m 2-dən kiçik ayrılan yamaların sayı sahə. Bu taxıl ölçüsündən istifadə edərək, daha böyük məkan qətnaməsinə sahib peyk məlumatlarına əsaslanan digər yaşıl sahə tədqiqatlarında tez-tez nəzərə alınmayan xüsusi bağların və kiçik yaşıl xüsusiyyətlərin təfərrüatlarını əldə etmək mümkün oldu (məsələn, Landsat məlumatları 30 m məkan həllinə malikdir) (iii) Ən böyük yamaq indeksi - ən böyük yaşıllıq yamasından və (iv) Bağlantı İndeksindən (CI) və ya landşaft bölgüsü indeksindən ibarət olan mənzərənin yüzdəsi, burada aij = yamaq sahəsi (m 2) ic A = ümumi mənzərə sahəsi (m 2) - mənzərədə təsadüfi seçilmiş iki pikselin müvafiq yamaq tipinin eyni yamasında yerləşməmə ehtimalı. İndeks nə qədər yüksəkdirsə, səth mənzərəsi daxilində aşağı əlaqə.

Funksional Bağlantı

Orijinal bitki örtüyünün hər 1 m bufer artımı üçün (Şəkil 1e-h-də göstərilən təbəqələr üçün) bufer ölçüsü tamamilə bir-birinə bənzər bir səth meydana gətirəcək qədər böyük olana qədər (yəni tamamilə bitki örtüyü olan bir xəritə) CI-ni hesabladıq. Nəticədə çıxarılan modellərdə bufer artımları orqanizmin yaşıl ləkələr arasındakı dağılma qabiliyyətini və ya hərəkətliliyini təmsil edir - bu səbəbdən struktur əlaqəsi deyil, orqanizmin hərəkətliliyi xüsusiyyətləri ilə əlaqəli funksional göstəricidir. Tampon artım ölçüsünü çəkdik (x) CI-yə qarşı (y) funksional əlaqəni müxtəlif şəhər formalarında modelləşdirmək. Daha sonra 2D CI (Şəkil 1c-dən hesablanmışdır) və müvafiq CI arasındakı fərqi müxtəlif məsafələrdə çəmənliklər, kollar və ağac təbəqələri içərisində 3B türevli təbəqələrdə (şəkil 1d-f) hesabladıq.

Hesablama tətbiqi

Voxel məlumatları (https://bitbucket.org/StevenHancock/voxelate) saytında mövcud olan voxelate.c proqramı istifadə edilərək hazırlanmışdır. GRASS GIS proqram versiyası 6.4 24 istifadə edərək yaradılan NDVI və bitki örtüyünün təbəqələşmə xəritələri. QGIS proqram versiyası 2.14 25 altında LecoS - Landscape Ecology Statistics plagin versiyası 2.6 istifadə edərək hesablandığınız struktur əlaqələr ölçümləri. Funksional əlaqə tamponları GRASS GIS proqram versiyası 6.4 24-də yaradıldı və CI struktur keçid üçün hesablandı, lakin Python versiyası 2.7.12 skript qaydaları istifadə edildi. Qrafiklər R proqram versiyası 3.2.3 26 istifadə edilərək hazırlanmışdır. Məlumat emalı üçün bütün kodlar veb anbarda mövcuddur: https://github.com/stefano-cornwall/urbanConnect.


Torpaq Sağlamlığı & # 8211 interaktiv infoqrafik nədir


Torpaq sağlamlığı sağlam, məhsuldar məhsul və heyvandarlığın artırılmasında mühüm rol oynayır. Bu interaktiv infoqrafiya ilə torpağın sağlamlığını yaxşılaşdırmaq üçün əkinləri örtmək, əkin becərməmək, əkin rotasiyası və heyvandarlıq işlərini bir araya gətirmək kimi təcrübələrin necə olduğunu öyrənin.


Videoya baxın: QGIS-GRASS: Raster distance functions (Oktyabr 2021).