Geoprocessing Solutions Developed While Calculating the Mean Human Footprint™ for Federal and State Protected Areas at the Continent Scale
Notice bibliographique
Résumé
We calculated the mean Human Footprint™ (HF) for 196,498 polygons representing state and federal administrated Protected Areas (e.g., National Forests, National Parks, State and/or Provincial Parks, etc.) of Canada, Mexico, and the Continental United States. Separate calculations were made for (1) the area in each protected area which ranged in size from less than one to over 11 million hectares and (2) the area outside and within 10 km of each protected area. We used “Last of the Wild’s” V. 2 (2005) for North America as the data source for Human Footprint™ values with spatial reference. This paper is about the technical problems we encountered using ArcGIS 9.3 and Spatial Analyst to accomplish this task in a timely manner. We wrote several scripts to automate processes and address overlapping polygons resulting from zone calculations of 10 km around each protected area (doughnut-shaped polygons defining the zones from which to calculate mean HF adjacent to protected areas). We learned that Spatial Analyst does not honor the object integrity of overlapping polygons when using them to define zones for calculating zonal statistics from raster data. We tried alternative solutions including the use of Hawth’s Analysis Tools v3.27 (Zonal Statistics [++]) and writing scripts in Visual Basic 6.0 to separate overlapping polygons and to calculate zonal statistics both as a table and output raster. One of the four scripts resulting from this project was written to calculate the 10 km zone around each Protected Area polygon. This script can be used to calculate a separate ‘doughnut’ polygon for any distance outside of any size polygon, even if it shares boundaries with other polygons. We also discovered that the zonal statistics function in Spatial Analyst does not calculate all of the zones in a large dataset even if the polygons do not overlap. Our solution for this problem is described in this paper as an iterative process ending with another custom script to define the raster value located under the ‘label point’ of each polygon in a dataset. Ultimately, we successfully calculated the mean Human Footprint™ from a spatially defined raster both inside and outside the nearly 200,000 polygons defining the boundaries of Protected Areas in North America (http://cec.org/atlas). MCFNS 2(2):138-144.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».