Yerel konum açıklamaları yetersiz olan Georeferencing Müzesi örnekleri


10

Şu anda daha fazla araştırma için çeşitli doğal tarih müzelerinin veritabanlarından örneklerin bir listesini hazırlıyorum. Bununla birlikte, tarihsel verilerin çoğuyla ilişkili iyi bilinen bir konu, birinin bu verileri kullanmasını engelleyen uygun enlem ve boylam eksikliğidir.

Bir bölgenin etrafına bir tampon çizmek ve bu konumla ilişkili bir dizi belirsizlik sağlamak gibi verilerin üstesinden gelmenin yolları vardır.

Örneğin, R'deki 'uzamsal' paketinden biyojeomancer fonksiyonu, "XYZ'nin 2 mil batısında" gibi birkaç metinsel tanım olması koşuluyla, jeoreferifikasyon sürecini otomatikleştirir. Buradaki belgelere bakın .

Bununla birlikte, asıl endişem 200 km2 kadar büyük bölgeler için böyle bir protokol kullanmaktır. Bu sorunun üstesinden gelmenin bir yolu var mı? Konumuyla ilgili belirsizliği kaldırabilmem şartıyla, bu zengin müze verisi haznesini kullanmak isterim.

Veri setimdeki bazı örneklerin bir örneği aşağıda gösterilmiştir. Birçoğunun yükseklikten bahsedildiğini lütfen unutmayın, ancak kayıtların çoğu çok belirsizdir.

resim açıklamasını buraya girin

DÜZENLE

Yorumlar bölümünde, biriniz bu sorunun amacından ve aynı şeyden ne elde etme eğilimimden bahsetti.
1. Bir zamanlar belirsizlik yarıçapını gerçekten çokgen bir alandan daha küçük bir belirsizlik yarıçapına (mümkünse) nasıl azaltabileceğimle ilgileniyorum.
2. Bu bilgiler, örneğin tür dağıtım modellemesi / doluluk modellemesi gibi gelecekteki mekansal analizleri yapmama yardımcı olacaktır.


GBIF'yi duydunuz mu? Aradığınızı zaten almış olabilir.
GISKid

@GISKid Evet, bu GBIF'den gelen veriler. Ne yazık ki, bu verilerin çoğunluğu iyi coğrafi referanslardan yoksundur.
Vijay Ramesh

İlginç soru! Bununla birlikte, ne yapmayı umduğunuzu biraz belirsiz - öğeler çokgen bölgeler için de olsa konum bilgilerine sahip oldukları için zaten coğrafi referanslıdır. Büyük çokgenler konusunu nasıl ele almayı umduğunuzu düzenleyebilir ve genişletebilir misiniz? Mekansal bir analizde yardımcı olmak mı?
Simbamangu

1
SDM'niz için hangi yöntemi kullanıyorsunuz? Ve hangi büyüklükteki çalışma alanı? Bu ikisine bağlı olarak - geniş bir belirsizlik alanının kişisel olarak bir SDM'nin faydasını azaltacağını düşünürüm. Bunun yerine, büyük bir belirsizlik poligonuna sahip olan verileri ortadan kaldıracağım ve 'daha kesin' olan olayları kullanmaya devam edeceğim. Özellikle olayların sayısı sorun değilse
GISKid

2
Eğer daraltmak mümkün olabilir gibi görünüyor vaka bazında bir durumda Santhapara poligon içinde maskelemek için ± 250' 3500' raster yükseklik verilerini kullanarak, örneğin - Bazı yerellik verileri. 'Dedektif becerileri' ve ek veriler kullanmadan, çokgenin sentroidini almakta sıkışıp kalırsınız - ve (deneyimden bahsetmişken) bu tehlikelidir! Neden? Artık doğru nokta verisine benzeyen bir şey var , ancak değil ve bu paylaşım veya analiz adımları sırasında kaybolabilir.
Simbamangu

Yanıtlar:


2

Oluşum tarihlerini göz önünde bulundurun ve doğalcıların genellikle bilinen bir köy ve örnek aldıkları alanlara ulaşmak için en azından kısmen mevcut bir karayolu veya demiryolunu kullanmaktadır. Bazen gerçekten toplama / meydana gelme alanını azaltır. Türler hakkında daha fazla ekolojik bilgi varsa, alanları hariç tutabilirsiniz, örn. orman alanlarına karşı açık, sulak alanlara karşı kuru alanlara ve ayrıca bu ekosistemlerin tarihi dağılımı hakkında bazı yardımcı bilgiler.

Bu konumları sdm modelini eğitmek için kesinlikle kullanmasam da, yukarıda belirtilen verilerle birlikte kötü coğrafi referanslı bu olayın konum belirsizliğini azaltmak için model sonuçlarını kullanabilirsiniz.

Son zamanlardaki bazı makaleler, bu belirsiz konumların yanlılık etkisini ele almaktadır ve özetlenen çevresel verilerin kullanılması, bu bulanık konumu telafi etmek için kullanılabilirse:

Konum belirsizliği türlerin dağılım modellemesi için nerede bir problemdir? https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/j.1600-0587.2013.00205.x

Tür dağılımı modellemesinde ilçe ölçeği verilerinin kullanılmasına ilişkin önyargı derecesinin belirlenmesi: Örneklem büyüklüğünü artırmak veya ilçe ortalamalı çevresel verileri kullanmak dağılımsal aşırı tahminleri azaltabilir mi? https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5551104/


Cevabınız için teşekkürler Priscilla. Şu anda yollar ve ilçeler hakkında bilgi sağlayan tarihi arazi örtüsü haritaları ve verileri elde etmeye çalışıyorum. Umut, daha iyi coğrafi referans için bu bilgileri tarihi müze örneklerinden etiketlerle çapraz referanslamaktır. SDM yönü büyük bir sorun olmasa da, genetik analiz için bu örnekleri örneklemek istediğim için gerçekten doğru bir şekilde jeoreferans istiyorum. İkincisi hakkında herhangi bir düşünce var mı?
Vijay Ramesh
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.