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¿Comprende los valores mínimos y máximos con Mosaic to New Raster?

¿Comprende los valores mínimos y máximos con Mosaic to New Raster?


Tengo que combinar varios rásteres DEM en uno desde esta fuente: http://srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputCoord.asp, así que uso la herramienta Mosaico a nuevo ráster.

Configuré la herramienta:

  1. Introduzco los rásteres (todos de la misma fuente, el mismo tamaño y sin proyección);
  2. Configure el tipo de píxel (punto flotante de 32 bits como en los rásteres originales);
  3. Configure el Tamaño de celda como los rásteres originales;
  4. Número de bandas = 1 como los rásteres originales; Operador de mosaico, lo he hecho con BLEND y MEAN (obtengo el mismo resultado).

El problema que tengo es que el mosaico resultante muestra un rango diferente de valores máximos y mínimos que los valores máximo y mínimo del ráster individual, por ejemplo, ráster 1 (-5123.8, 23.25), ráster 2 (-5974.6, 40.09), ráster 3 (-57770.2, 38), ráster 4 (-2534.3, 23.55) y ráster de mosaico final (-5975.8, 81.1).

Supongo que esta solución no es la correcta, al menos no esperaba conseguirla. Alguien tiene una idea de si esto está bien, y si no es así, ¿cómo resolverlo y obtener un ráster de mosaico adecuado con los valores máximos y mínimos correctos?

Estoy usando ArcGIS 10.2.2 for Desktop.


Como mencionó Whuber, a menudo las estadísticas que se encuentran en las propiedades del ráster son a veces aproximadas o están desactualizadas. Son propiedades predeterminadas que pueden inducir a error a los valores reales del ráster.

Calculó sus propios valores mínimos / máximos a partir del 100% de los datos reales utilizando matrices NumPy. Consulte Trabajar con NumPy en ArcGIS y RasterToNumPyArray (arcpy). P.ej.:

importar arcpy inrast = r'C:  data  inRaster.tif 'my_array = arcpy.RasterToNumPyArray (inrast) print ((my_array.min (), my_array.max ()))

Si le faltan valores (NODATA), entonces se necesita una matriz enmascarada para obtener las estadísticas correctas:

importar numpy como np my_array = arcpy.RasterToNumPyArray (inrast) my_masked_array = np.ma.masked_equal (my_array, arcpy.Raster (inrast) .noDataValue) print ((my_masked_array.min (), my_masked_array.min (), my_masked_array.min (), my_masked_array.min (), my_masked_array.min (), my_masked_array.min (), my_masked_array.min (), my_masked_array.min

Además, no necesita ArcGIS para leer rásteres como matrices NumPy; p.ej. GDAL o rasterio pueden hacer algo similar.


Como dicen las otras respuestas, es probable que las estadísticas estén desactualizadas. Si prefiere utilizar ArcGIS, pruebe la herramienta Calcular estadísticas en la caja de herramientas Administración de datos. Esto debería actualizar las estadísticas por usted.


¿Comprende los valores mínimos y máximos con Mosaic to New Raster? - Sistemas de Información Geográfica

Oracle Inventory realiza una planificación mínima y máxima para sus artículos, ya sea a nivel de organización o de subinventario. Cuando planifica mínimo-máximo a nivel de organización, puede incluir opcionalmente órdenes de venta abiertas y requisitos de componentes de trabajo en proceso como demanda en el cálculo de planificación mínimo-máximo. Opcionalmente, se pueden crear solicitudes de compra para artículos de compra y trabajos no publicados de WIP para artículos de fabricación para las cantidades de reabastecimiento sugeridas. Luego, puede convertir estas solicitudes en órdenes de compra u órdenes internas y los trabajos no publicados en trabajos para los artículos requeridos.

Cuando planifica mínimo-máximo en el nivel de subinventario, opcionalmente puede incluir solo pedidos de venta abiertos como demanda en el cálculo de planificación mínimo-máximo. Opcionalmente, se pueden crear solicitudes para las cantidades de reabastecimiento sugeridas. Además, la planificación a nivel de subinventario no puede generar trabajos y no considera los trabajos WIP como suministro ni los componentes WIP como demanda. Luego, puede convertir estas solicitudes en órdenes de compra u órdenes internas para los artículos requeridos.

Planificación mínima-máxima a nivel de organización

Para utilizar la planificación mínima-máxima en el nivel de la organización, debe establecer los atributos de artículo que utiliza la planificación mínima-máxima. Puede comenzar estableciendo el atributo de artículo Método de planificación de inventario en Planificación mínima-máxima. Usted establece sus niveles mínimos y máximos utilizados en el cálculo utilizando los atributos de artículo Cantidad mínima mínima y máxima y Cantidad máxima mínima y máxima. Opcionalmente, puede establecer los atributos del artículo del modificador de cantidad de pedido (Cantidad de pedido mínima, Cantidad de pedido máxima y Multiplicador de tamaño de lote fijo) para controlar aún más las cantidades de pedido sugeridas generadas por la planificación mínima-máxima. Establezca la marca Hacer o Comprar en Hacer para generar opcionalmente trabajos no publicados y en Comprar para generar opcionalmente solicitudes. Ver: Grupo de atributos de planificación general.

Para elementos repetitivos, dado que no puede generar planes repetitivos, tiene la opción de generar solicitudes, trabajos no planificados o solo un informe.

La planificación mínima y máxima se realiza ejecutando el Informe de planificación mínima y máxima. Al seleccionar la planificación a nivel de organización, ejecuta la planificación mínima-máxima para su organización. Además de la opción de nivel de planificación, Oracle Inventory ofrece las opciones de Órdenes netas reservadas, Órdenes netas no reservadas, Demanda neta WIP e Incluir cantidades de inventario no netas al calcular la disponibilidad. También especifica una fecha límite de demanda y una fecha límite de suministro. Si elige No a todas las opciones de demanda neta, Oracle Inventory realiza el siguiente cálculo:

    • Cantidad neta disponible + En pedido = Total disponible, donde:
        • La cantidad neta disponible es la suma de las cantidades disponibles para el artículo en todos los subinventarios netos dentro de su organización. Opcionalmente se pueden incluir cantidades no netables
            • En pedido es la suma de las órdenes de compra abiertas, las requisiciones, las órdenes internas y los trabajos en proceso programados para su recepción en la fecha límite de suministro o antes.
              • Si el total disponible & lt cantidad mínima, sugiera un nuevo pedido, donde:
                  • Cantidad mínima es el valor para el atributo de artículo Cantidad mínima mínima-máxima.
                    • Cantidad de pedido = Cantidad máxima - Total disponible, ajustado para modificadores de cantidad de pedido:
                        • Oracle Inventory revisa la cantidad del pedido si es necesario para que la cantidad sea un múltiplo del multiplicador de tamaño de lote fijo
                            • La cantidad del pedido debe ser mayor o igual a la cantidad mínima, o Oracle Inventory revisa la cantidad al mínimo.
                                • La cantidad del pedido debe ser menor o igual a la cantidad máxima, o Oracle Inventory revisa la cantidad al máximo.
                                  • Cantidad neta disponible + En pedido - Demanda abierta = Total disponible, donde
                                      • La cantidad neta disponible es la suma de las cantidades disponibles para el artículo en todos los subinventarios netos dentro de su organización. Opcionalmente, se pueden incluir cantidades no netables.
                                          • En pedido es la suma de las órdenes de compra abiertas, las requisiciones y las órdenes internas y los trabajos en proceso programados para su recepción en la fecha límite de suministro o antes.
                                              • La demanda abierta es la suma de las órdenes de venta no reservadas, las órdenes de venta reservadas y la demanda de componentes WIP programada para su emisión en o antes de la fecha de corte de la demanda.
                                                • Si la cantidad total disponible & lt mínima, sugiera un nuevo pedido, donde
                                                    • Cantidad mínima es el valor para el atributo de artículo Cantidad mínima mínima-máxima.
                                                      • Cantidad de pedido = Cantidad máxima - Total disponible, ajustado para modificadores de cantidad de pedido:
                                                          • Oracle Inventory revisa la cantidad del pedido si es necesario para que la cantidad sea un múltiplo del multiplicador de tamaño de lote fijo
                                                              • La cantidad del pedido debe ser mayor o igual a la cantidad mínima, o Oracle Inventory revisa la cantidad al mínimo.
                                                                  • La cantidad del pedido debe ser menor o igual a la cantidad máxima, o Oracle Inventory revisa la cantidad al máximo.

                                                                  El siguiente ejemplo le muestra cómo Oracle Inventory realiza la planificación mínima-máxima. Suponga que un artículo tiene los siguientes valores de cantidad y configuraciones de atributos de artículo:

                                                                    • Cantidad neta disponible = 25
                                                                      • Cantidad de suministro abierto = 50
                                                                        • Cantidad de orden de venta reservada abierta = 90
                                                                          • Método de planificación de inventario = planificación mínima-máxima
                                                                            • Cantidad mínima mínima-máxima = 100
                                                                              • Cantidad máxima mínima-máxima = 500
                                                                                • Total disponible: 25 + 50 = 75
                                                                                    • Suponemos que todo el suministro está dentro de la fecha de corte de suministro, para un suministro total de 50
                                                                                        • La cantidad total disponible es 75
                                                                                          • Comprobación por debajo del mínimo: 75 y lt 100
                                                                                              • La cantidad total disponible es menor que la cantidad mínima mínima-máxima, por lo que Oracle Inventory planea un nuevo pedido
                                                                                                • Cantidad máxima menos total disponible: 500 - 75 = 425
                                                                                                    • Para que la cantidad disponible vuelva al mínimo-máximo máximo, Oracle Inventory planificará un pedido de 425.
                                                                                                      • Total disponible: (25 + 50) - 90 = (-15)
                                                                                                          • Suponemos que todo el suministro está dentro de la fecha de corte de suministro, para un suministro total de 50
                                                                                                              • Suponemos que toda la demanda está dentro de la fecha límite de demanda, por lo que los pedidos reservados abiertos totalizan 90
                                                                                                                  • La cantidad total disponible es (-15)
                                                                                                                    • Comprobación por debajo del mínimo: (-15) y lt 100
                                                                                                                        • La cantidad total disponible es menor que la cantidad mínima mínima-máxima, por lo que Oracle Inventory planea un nuevo pedido
                                                                                                                          • Cantidad máxima menos total disponible: 500 - (-15) = 515
                                                                                                                              • Para que la cantidad disponible vuelva al mínimo-máximo máximo, Oracle Inventory planificará un pedido de 515.

                                                                                                                              Planificación mínima-máxima a nivel de subinventario

                                                                                                                              Para realizar la planificación mínimo-máximo en el nivel de subinventario, establezca los siguientes valores en el nivel de subinventario mediante las ventanas Elementos del subinventario o Subinventario de artículos:

                                                                                                                                • Cantidad mínima min-max
                                                                                                                                  • Cantidad mínima-máxima máxima
                                                                                                                                    • Método de planificación establecido en planificación mínima-máxima
                                                                                                                                      • Lote fijo múltiple (opcional)
                                                                                                                                        • Cantidad máxima de pedido
                                                                                                                                          • Cantidad mínima de pedido
                                                                                                                                            • Detalles de origen del artículo
                                                                                                                                                • Tipo de abastecimiento (proveedor o inventario)
                                                                                                                                                    • Organización de abastecimiento (si el tipo es inventario)
                                                                                                                                                        • Subinventario de abastecimiento (si el tipo es inventario) (opcional)
                                                                                                                                                          • Plazos de entrega (opcional)

                                                                                                                                                          Ver también

                                                                                                                                                          Cálculos del informe de planificación mínimo-máximo

                                                                                                                                                            • Cantidad en mano + En orden = Total disponible, donde:
                                                                                                                                                                • La cantidad disponible es la cantidad en el subinventario que especificó en el Informe de planificación Mín-Máx.
                                                                                                                                                                    • En pedido es la suma de las órdenes de compra abiertas, las requisiciones y las órdenes de venta internas programadas para su recepción en el subinventario especificado antes de la Fecha de corte de suministro o antes. Tenga en cuenta que los pedidos de suministros que hacen referencia a un subinventario diferente, o sin subinventario especificado, no están incluidos.
                                                                                                                                                                      • Si el total disponible & lt cantidad mínima, sugiera un nuevo pedido, donde:
                                                                                                                                                                          • La cantidad mínima es el valor de la cantidad mínima mínima y máxima establecida a nivel de artículo / subinventario.
                                                                                                                                                                            • Cantidad de pedido = Cantidad máxima - Total disponible, ajustado para modificadores de cantidad de pedido de artículo / subinventario:
                                                                                                                                                                                • Oracle Inventory revisa la cantidad del pedido si es necesario para que la cantidad sea un múltiplo del multiplicador de tamaño de lote fijo
                                                                                                                                                                                    • La cantidad del pedido debe ser mayor o igual a la cantidad mínima, o Oracle Inventory revisa la cantidad al mínimo.
                                                                                                                                                                                        • La cantidad del pedido debe ser menor o igual a la cantidad máxima, o Oracle Inventory revisa la cantidad al máximo.
                                                                                                                                                                                          • Cantidad disponible + En orden - Demanda abierta = Total disponible, donde
                                                                                                                                                                                              • Cantidad disponible es la cantidad en el subinventario especificada en el Informe de planificación Mín-Máx.
                                                                                                                                                                                                  • En pedido es la suma de las órdenes de compra abiertas, las requisiciones y las órdenes internas programadas para su recepción en el subinventario especificado en la Fecha límite de suministro o antes. Tenga en cuenta que los pedidos que hacen referencia a un subinventario diferente, o que no tienen un subinventario especificado, no están incluidos.
                                                                                                                                                                                                      • La demanda abierta es la suma de las órdenes de venta abiertas y las reservas de inventario programadas para enviarse desde este subinventario en la fecha límite de la demanda o antes. Tenga en cuenta que los pedidos de venta y las reservas de inventario que hagan referencia a un subinventario diferente, o sin un subinventario especificado, no están incluidos.
                                                                                                                                                                                                        • Si el total disponible & lt cantidad mínima, sugiera un nuevo pedido, donde:
                                                                                                                                                                                                            • La cantidad mínima es el valor de la cantidad mínima mínima y máxima especificada en el nivel de artículo / subinventario.
                                                                                                                                                                                                              • Cantidad de pedido = Cantidad máxima - Total disponible, ajustado para los modificadores de cantidad de pedido especificados en el nivel de artículo / subinventario:
                                                                                                                                                                                                                  • Oracle Inventory revisa la cantidad del pedido si es necesario para que la cantidad sea un múltiplo del multiplicador de tamaño de lote fijo
                                                                                                                                                                                                                      • La cantidad del pedido debe ser mayor o igual a la cantidad mínima, o Oracle Inventory revisa la cantidad al mínimo.
                                                                                                                                                                                                                          • La cantidad del pedido debe ser menor o igual a la cantidad máxima, o Oracle Inventory revisa la cantidad al máximo.

                                                                                                                                                                                                                          El siguiente ejemplo le muestra cómo Oracle Inventory realiza la planificación mínima-máxima. Suponga que un artículo tiene los siguientes valores de cantidad y configuraciones de atributos de artículo:


                                                                                                                                                                                                                          Perspectiva historica

                                                                                                                                                                                                                          El método Min / Max fue uno de los primeros métodos automatizados de reabastecimiento de inventario que se utilizaron en el software empresarial dedicado a la gestión de inventarios. El principal beneficio de este método es su extrema simplicidad de implementación.

                                                                                                                                                                                                                          Este método rastrea el nivel de existencias total actual, que normalmente es la suma de las existencias disponibles más las existencias bajo pedido para cada SKU. Cuando el stock total alcanza el valor mínimo, se activa un nuevo pedido. La cantidad de reorden apunta al valor máximo para el nuevo nivel de stock total, por lo tanto, la cantidad de reorden es la diferencia entre Max y Min (es decir, Max menos Min).

                                                                                                                                                                                                                          En su forma original, los pedidos Mín / Máx se consideraban un método bastante estático de control de inventario en el que los valores Mín / Máx rara vez se cambiaban, tal vez unas pocas veces al año. El Análisis ABC se utilizó con frecuencia para guiar a los profesionales a dedicar más tiempo a revisar los elementos "A" que tradicionalmente requieren más atención que los elementos "B" o "C".


                                                                                                                                                                                                                          Nuevos proyectos de código abierto que utilizan NHDPlus

                                                                                                                                                                                                                          Se han lanzado dos nuevos proyectos de código abierto, Xstrm y FCPGtools, que brindan funcionalidad basada en versiones de NHDPlus. Ambos proyectos proporcionan herramientas para resumir las características del paisaje utilizando el NHDPlus V2 más antiguo, y también trabajarán con NHDPlus HR. Ambos proyectos están basados ​​en Python y funcionan en plataformas informáticas de alto rendimiento basadas en Linux y en sistemas Windows.

                                                                                                                                                                                                                          Xstrm

                                                                                                                                                                                                                          El paquete xstrm Python y la herramienta de línea de comandos asociada, 'network_calculator', están destinados a ayudar con el resumen de la red de flujo ascendente y descendente de las variables asignadas a un segmento de flujo. Los métodos se construyen de manera generalizada y están destinados a respaldar los esfuerzos de cualquier red de flujo que tenga una topología general, es decir, hacia y desde nodos. Específicamente, este paquete se creó para respaldar los análisis basados ​​en pesquerías utilizando múltiples versiones de National Hydrography Database Plus (NHDPlus) que representan arroyos dentro de los Estados Unidos junto con HydroBasins que representan áreas de drenaje global. Actualmente, el paquete incluye lo siguiente:

                                                                                                                                                                                                                          Los métodos de Python (build_network.py, network_calc.py, xstrm.py) y la herramienta de línea de comandos (network_calculator.py) para admitir resúmenes ascendentes o descendentes de información atribuida a segmentos de arroyos o drenajes locales. Los tipos de resumen admitidos actualmente incluyen suma, mínimo, máximo o promedio ponderado.

                                                                                                                                                                                                                          Posibilidad de exportar una red completa al formato de archivo hdf5. Tenga en cuenta que las redes se exportan utilizando valores de índice para mejorar la eficiencia del procesamiento y reducir el tamaño del archivo hdf5.

                                                                                                                                                                                                                          Para una red dada, devuelva todos los identificadores de drenaje o segmento aguas arriba o aguas abajo.

                                                                                                                                                                                                                          Se incluye una red simulada en la carpeta de pruebas para la conveniencia de probar y comprender la funcionalidad. Se incluye una imagen de la red, diagram_of_test_data.JPG, junto con los datos de la red, test_local_data.csv.

                                                                                                                                                                                                                          carpeta common_networks, contiene los pasos de procesamiento para las redes de transmisión de uso común, como NHDPlusV2.1.

                                                                                                                                                                                                                          Esta herramienta se puede utilizar para resumir las características del canal de captación o de arroyos en una red. Para obtener información completa, consulte:

                                                                                                                                                                                                                          Wieferich, D.J., Williams, B., Falgout, J.T., Foks, N.L. 2021. xstrm. Lanzamiento del software del Servicio Geológico de EE. UU. https://doi.org/10.5066/P9P8P7Z0.

                                                                                                                                                                                                                          FCPGtools

                                                                                                                                                                                                                          Las herramientas de Cuadrícula de parámetros condicionados por flujo (FCPG) son una biblioteca de Python 3 para crear FCPG para regiones de código de unidad hidrológica de dos dígitos (HUC2), regiones de código de unidad hidrológica de cuatro dígitos (HUC4) u otros esquemas de ordenamiento geoespacial. Se basa en una representación ráster de la red de arroyos. Estas herramientas se pueden utilizar en un entorno informático de alto rendimiento (HPC) basado en Linux o localmente en su sistema.

                                                                                                                                                                                                                          Los FCGP combinan rásteres de dirección del flujo y acumulación de flujo (de NHDPlus u otra fuente) con rásteres de parámetros, como elevación, pendiente, cobertura del suelo o cualquier otro parámetro que se pueda representar en formato ráster. De esta manera, un FCGP puede proporcionar el valor medio de un parámetro en toda el área de drenaje aguas arriba, evaluada para cada celda de la cuadrícula ráster. Por ejemplo, un FCGP de pendiente contiene la pendiente media de toda el área de drenaje aguas arriba. Este valor se puede consultar muy rápidamente y los parámetros representados de esta manera son ideales para su uso en aplicaciones de aprendizaje automático.

                                                                                                                                                                                                                          Para obtener información completa sobre las herramientas FCPG, consulte:

                                                                                                                                                                                                                          Barnhart, TB, Sando, R., Siefken, SA, McCarthy, PM y Rea, AH, 2020, Herramientas de cuadrícula de parámetros condicionadas por flujo: versión del software de investigación geológica de EE. UU., DOI: https://doi.org/10.5066/P9W8UZ47 .

                                                                                                                                                                                                                          Las herramientas FCPG se han utilizado en el entorno de Computación de alto rendimiento Yeti de USGS para producir FCGP para varios parámetros para los Estados Unidos limítrofes (CONUS). Se han generado FCPG que describen la elevación media, la pendiente, la clase de cobertura terrestre, la latitud y las climatologías a 30 años de la precipitación media anual total, la temperatura mínima diaria del aire y la máxima temperatura diaria del aire. Estos datos se proporcionan como mosaicos de mosaicos ráster virtuales (vrt) de GeoTIFF optimizados en la nube para permitir consultas puntuales de los datos (consulte Información de distribución) sin necesidad de descargar el conjunto de datos completo.


                                                                                                                                                                                                                          ¿Comprende los valores mínimos y máximos con Mosaic to New Raster? - Sistemas de Información Geográfica

                                                                                                                                                                                                                          Descripción del servicio: El Proyecto de Ortofotografía SGIC proporciona fotografías aéreas del nadir orto-rectificadas y precisas en toda la provincia y datos de elevación de la superficie de la tierra para su uso en sistemas de información geográfica (GIS). El programa tiene la intención de adquirir imágenes con un búfer de 100 metros más allá de la frontera provincial. Las ortofotos de color se hacen un mosaico previo y luego se cortan en mosaicos del municipio antes de entregarse al colaborativo. También existen imágenes infrarrojas en color, imágenes RAW, archivos AT y un modelo de elevación digital para esta área de imágenes. La Colaboración de Imágenes Geoespaciales de Saskatchewan (SGIC) se formó para adquirir nuevas fotografías aéreas e imágenes de satélite de la provincia. La SGIC está formada por 29 organizaciones participantes, entre las que se incluyen el Gobierno Provincial, las Corporaciones de la Corona, los Municipios, el Gobierno Federal, las Universidades, las Primeras Naciones, las Organizaciones Comunitarias y la Industria. Se puede encontrar una lista actualizada de miembros de SGIC en el sitio web de acceso a imágenes en www.flysask.ca.

                                                                                                                                                                                                                          Nombre: SGIC_Public_Orthophotos

                                                                                                                                                                                                                          Descripción: El Proyecto de Ortofotografía SGIC proporciona fotografías aéreas del nadir orto-rectificadas y precisas en toda la provincia y datos de elevación de la superficie de la tierra para su uso en sistemas de información geográfica (GIS). El programa tiene la intención de adquirir imágenes con un búfer de 100 metros más allá de la frontera provincial. Las ortofotos de color se hacen un mosaico previo y luego se cortan en mosaicos del municipio antes de entregarse al colaborativo. También existen imágenes infrarrojas en color, imágenes RAW, archivos AT y un modelo de elevación digital para esta área de imágenes. La Colaboración de Imágenes Geoespaciales de Saskatchewan (SGIC) se formó para adquirir nuevas fotografías aéreas e imágenes de satélite de la provincia. La SGIC está formada por 29 organizaciones participantes, entre las que se incluyen el Gobierno Provincial, las Corporaciones de la Corona, los Municipios, el Gobierno Federal, las Universidades, las Primeras Naciones, las Organizaciones Comunitarias y la Industria. Se puede encontrar una lista actualizada de miembros de SGIC en el sitio web de acceso a imágenes en www.flysask.ca.

                                                                                                                                                                                                                          Caché de mapa fusionado único: falso

                                                                                                                                                                                                                            XMín: 133719.9922000002
                                                                                                                                                                                                                            YMin: 5427344.227446125
                                                                                                                                                                                                                            XMax: 766090.7900503365
                                                                                                                                                                                                                            YMax: 6661937.5
                                                                                                                                                                                                                            Referencia espacial: 2151 (2957)

                                                                                                                                                                                                                            XMín: 133719.9922000002
                                                                                                                                                                                                                            YMin: 5427344.227446125
                                                                                                                                                                                                                            XMax: 766090.7900503365
                                                                                                                                                                                                                            YMax: 6661937.5
                                                                                                                                                                                                                            Referencia espacial: 2151 (2957)

                                                                                                                                                                                                                            XMín: 133719.9922000002
                                                                                                                                                                                                                            YMin: 5427344.227446125
                                                                                                                                                                                                                            XMax: 766090.7900503365
                                                                                                                                                                                                                            YMax: 6661937.5
                                                                                                                                                                                                                            Referencia espacial: 2151 (2957)

                                                                                                                                                                                                                            Campo de hora de inicio: Year_of_Data
                                                                                                                                                                                                                            Campo de hora de finalización: Year_of_Data
                                                                                                                                                                                                                            Extensión de tiempo:
                                                                                                                                                                                                                              [01/01/2008 00:00:00 UTC, 01/01/2018 00:00:00 UTC]

                                                                                                                                                                                                                            Tamaño de píxel Y: 0.3999936733375436

                                                                                                                                                                                                                            Capacidades de medición:

                                                                                                                                                                                                                            Tiene histogramas: falso

                                                                                                                                                                                                                            Tiene múltiples dimensiones: falso

                                                                                                                                                                                                                            Texto de copyright: Colaboración de imágenes geoespaciales de Saskatchewan (SGIC)


                                                                                                                                                                                                                            La media de RasterLayer no se calculará (paquete de ráster)

                                                                                                                                                                                                                            Entonces, apilé múltiples rásteres (x1, x2, x3, x4,.) Y calculé con éxito un ráster medio de todos esos (xmaster). Sin embargo, luego quiero el valor de píxel medio de ese ráster (xmaster). Normalmente, mostraría las estadísticas de resumen y llamaría el valor medio. ¡sin embargo, no aparece ningún significado en el resumen de 'xmaster'! No estoy seguro de por qué, me pregunto si alguien me ayudaría amablemente con una solución. Por favor, vea mi siguiente script:

                                                                                                                                                                                                                            "> capa de resumen (xmaster) Mín. 11488 1.º Qu. 18016 Mediana 20048 3.º Qu. 21968 Máx. 28704 NA's 0"

                                                                                                                                                                                                                            Como pueden ver, no aparece ningún valor medio para el ráster. Por supuesto, puedo guardar el ráster y extraer la media en otro software, pero consume mucho tiempo. ¿Alguien puede ayudarme a explicar por qué esto no muestra la media?


                                                                                                                                                                                                                            ¿Comprende los valores mínimos y máximos con Mosaic to New Raster? - Sistemas de Información Geográfica

                                                                                                                                                                                                                            Muchas de nuestras aplicaciones en este capítulo girarán en torno a los valores mínimos y máximos de una función. Si bien todos podemos visualizar los valores mínimos y máximos de una función, queremos ser un poco más específicos en nuestro trabajo aquí. En particular, queremos diferenciar entre dos tipos de valores mínimos o máximos. La siguiente definición proporciona los tipos de valores mínimos y / o máximos que veremos.

                                                                                                                                                                                                                            Definición

                                                                                                                                                                                                                            1. Decimos que (f left (x right) ) tiene una máximo absoluto (o global) en (x = c ) if (f left (x right) le f left (c right) ) para cada (x ) en el dominio en el que estamos trabajando.

                                                                                                                                                                                                                            Tenga en cuenta que cuando decimos un "intervalo abierto alrededor de (x = c )" queremos decir que podemos encontrar algún intervalo ( left ( right) ), sin incluir los puntos finales, de modo que (a & lt c & lt b ). O, en otras palabras, (c ) estará contenido en algún lugar dentro del intervalo y no será ninguno de los extremos.

                                                                                                                                                                                                                            Además, llamaremos colectivamente a los puntos mínimo y máximo de una función el extrema de la función. Entonces, los extremos relativos se referirán a los mínimos y máximos relativos mientras que los extremos absolutos se referirán a los mínimos y máximos absolutos.

                                                                                                                                                                                                                            Ahora, hablemos un poco sobre la sutil diferencia entre lo absoluto y lo relativo en la definición anterior.

                                                                                                                                                                                                                            Tendremos un máximo (o mínimo) absoluto en (x = c ) siempre que (f left (c right) ) sea el valor más grande (o más pequeño) que la función tomará en el dominio que estamos trabajando. Además, cuando decimos el "dominio en el que estamos trabajando", esto simplemente significa el rango de (x ) con el que hemos elegido trabajar para un problema dado. Puede haber otros valores de (x ) que realmente podamos conectar a la función, pero los hemos excluido por alguna razón.

                                                                                                                                                                                                                            Un máximo o mínimo relativo es ligeramente diferente. Todo lo que se requiere para que un punto sea un máximo o mínimo relativo es que ese punto sea un máximo o mínimo en algún intervalo de (x ) alrededor de (x = c ). Puede haber valores mayores o menores de la función en algún otro lugar, pero en relación a (x = c ), o local a (x = c ), (f left (c right) ) es más grande o más pequeño que todos los demás valores de función que están cerca de él.

                                                                                                                                                                                                                            Tenga en cuenta también que para que un punto sea un extremo relativo, debemos poder mirar los valores de la función en ambos lados de (x = c ) para ver si realmente es un máximo o un mínimo en ese punto. Esto significa que los extremos relativos no ocurren en los puntos finales de un dominio. Solo pueden ocurrir dentro del dominio.

                                                                                                                                                                                                                            De hecho, existe cierto debate sobre el punto anterior. Algunas personas sienten que los extremos relativos pueden ocurrir en los puntos finales de un dominio. Sin embargo, en esta clase usaremos la definición que dice que no pueden ocurrir en los puntos finales de un dominio. Esto se discutirá con un poco más de detalle al final de la sección una vez que tengamos un hecho relevante.

                                                                                                                                                                                                                            Por lo general, es más fácil familiarizarse con las definiciones al echar un vistazo rápido a un gráfico.

                                                                                                                                                                                                                            Para la función que se muestra en este gráfico, tenemos máximos relativos en (x = b ) y (x = d ). Ambos puntos son máximos relativos ya que son interiores al dominio mostrado y son el punto más grande en el gráfico en algún intervalo alrededor del punto. También tenemos un mínimo relativo en (x = c ) ya que este punto es interior al dominio y es el punto más bajo en la gráfica en un intervalo alrededor de él. El punto final del extremo derecho, (x = e ), no será un mínimo relativo ya que es un punto final.

                                                                                                                                                                                                                            La función tendrá un máximo absoluto en (x = d ) y un mínimo absoluto en (x = a ). Estos dos puntos son los más grandes y los más pequeños que tendrá la función. También podemos notar que los extremos absolutos de una función ocurrirán en los extremos del dominio o en los extremos relativos. Usaremos esta idea en secciones posteriores, por lo que es más importante de lo que parece en este momento.

                                                                                                                                                                                                                            Echemos un vistazo rápido a algunos ejemplos para asegurarnos de que tenemos las definiciones de extremos absolutos y extremos relativos rectos.

                                                                                                                                                                                                                            Dado que esta función es bastante fácil de graficar, hagámoslo. Sin embargo, solo queremos la gráfica en el intervalo ( left [<- 1,2> right] ). Aquí está el gráfico,

                                                                                                                                                                                                                            Tenga en cuenta que usamos puntos al final del gráfico para recordarnos que el gráfico termina en estos puntos.

                                                                                                                                                                                                                            Ahora podemos identificar los extremos de la gráfica. Parece que tenemos un mínimo relativo y absoluto de cero en (x = 0 ) y un máximo absoluto de cuatro en (x = 2 ). Tenga en cuenta que (x = - 1 ) no es un máximo relativo ya que está en el punto final del intervalo.

                                                                                                                                                                                                                            Esta función no tiene máximos relativos.

                                                                                                                                                                                                                            Como vimos en el ejemplo anterior, las funciones no tienen por qué tener extremos relativos. Es completamente posible que una función no tenga un máximo relativo y / o un mínimo relativo.

                                                                                                                                                                                                                            Aquí está el gráfico de esta función.

                                                                                                                                                                                                                            En este caso todavía tenemos un mínimo relativo y absoluto de cero en (x = 0 ). También tenemos un máximo absoluto de cuatro. Sin embargo, a diferencia del primer ejemplo, esto ocurrirá en dos puntos, (x = - 2 ) y (x = 2 ).

                                                                                                                                                                                                                            Nuevamente, la función no tiene máximos relativos.

                                                                                                                                                                                                                            Como ha mostrado este ejemplo, solo puede haber un único valor máximo absoluto o mínimo absoluto, pero pueden ocurrir en más de un lugar en el dominio.

                                                                                                                                                                                                                            En este caso, no hemos proporcionado ningún dominio, por lo que se supone que tomaremos el dominio más grande posible. Para esta función, eso significa todos los números reales. Aquí está el gráfico.

                                                                                                                                                                                                                            En este caso, el gráfico no deja de aumentar en ninguno de los extremos, por lo que no hay máximos de ningún tipo para esta función. Independientemente del punto que elijamos en el gráfico, habrá puntos tanto más grandes como más pequeños en ambos lados, por lo que no podemos tener máximos (de ningún tipo, relativos o absolutos) en un gráfico.

                                                                                                                                                                                                                            Todavía tenemos un valor mínimo relativo y absoluto de cero en (x = 0 ).

                                                                                                                                                                                                                            Entonces, algunos gráficos pueden tener mínimos pero no máximos. Asimismo, un gráfico puede tener máximos pero no mínimos.

                                                                                                                                                                                                                            Aquí está el gráfico de esta función.

                                                                                                                                                                                                                            Esta función tiene un máximo absoluto de ocho en (x = 2 ) y un mínimo absoluto de menos ocho en (x = - 2 ). Esta función no tiene extremos relativos.

                                                                                                                                                                                                                            Por lo tanto, una función no tiene que tener extremos relativos como se muestra en este ejemplo.

                                                                                                                                                                                                                            Nuevamente, no estamos restringiendo el dominio esta vez, así que aquí está el gráfico.

                                                                                                                                                                                                                            En este caso, la función no tiene extremos relativos ni extremos absolutos.

                                                                                                                                                                                                                            Como hemos visto en el ejemplo anterior, las funciones no tienen por qué tener ningún tipo de extremos, relativos o absolutos.

                                                                                                                                                                                                                            No restringimos el dominio para esta función. Aquí está el gráfico.

                                                                                                                                                                                                                            El coseno tiene extremos (relativos y absolutos) que ocurren en muchos puntos. El coseno tiene máximos relativos y absolutos de 1 en

                                                                                                                                                                                                                            [x = ldots - 4 pi, , - 2 pi, , , 0, , , 2 pi, , , 4 pi, ldots ]

                                                                                                                                                                                                                            El coseno también tiene mínimos relativos y absolutos de -1 en

                                                                                                                                                                                                                            [x = ldots - 3 pi, , - pi, , , pi, , , 3 pi, ldots ]

                                                                                                                                                                                                                            Como ha mostrado este ejemplo, un gráfico puede tener extremos que ocurran en un gran número (infinito en este caso) de puntos.

                                                                                                                                                                                                                            Ahora hemos trabajado bastantes ejemplos y podemos usar estos ejemplos para ver un hecho interesante sobre los extremos absolutos. Primero observemos que todas las funciones anteriores eran funciones continuas. A continuación, observe que cada vez que restringimos el dominio a un intervalo cerrado (es decir. el intervalo contiene sus puntos finales) obtuvimos máximos absolutos y mínimos absolutos. Finalmente, solo en uno de los tres ejemplos en los que no restringimos el dominio obtuvimos tanto un máximo absoluto como un mínimo absoluto.

                                                                                                                                                                                                                            Estas observaciones nos llevan al siguiente teorema.

                                                                                                                                                                                                                            Teorema del valor extremo

                                                                                                                                                                                                                            Suponga que (f left (x right) ) es continuo en el intervalo ( left [ right] ) entonces hay dos números (a le c, d le b ) de modo que (f left (c right) ) es un máximo absoluto para la función y (f left (d right) ) es un mínimo absoluto para la función.

                                                                                                                                                                                                                            Entonces, si tenemos una función continua en un intervalo ( left [ right] ) entonces tenemos la garantía de tener tanto un máximo absoluto como un mínimo absoluto para la función en algún lugar del intervalo. El teorema no nos dice dónde ocurrirán o si ocurrirán más de una vez, pero al menos nos dice que existen en alguna parte. A veces, todo lo que necesitamos saber es que existen.

                                                                                                                                                                                                                            Este teorema no dice nada sobre los extremos absolutos si no estamos trabajando en un intervalo. Vimos ejemplos de funciones arriba que tenían ambos extremos absolutos, un extremo absoluto y ningún extremo absoluto cuando no nos limitamos a un intervalo.

                                                                                                                                                                                                                            El requisito de que una función sea continua también es necesario para que podamos utilizar el teorema. Considere el caso de

                                                                                                                                                                                                                            Esta función no es continua en (x = 0 ) a medida que avanzamos hacia cero, la función se acerca al infinito. Entonces, la función no tiene un máximo absoluto. Sin embargo, tenga en cuenta que tiene un mínimo absoluto. De hecho, el mínimo absoluto ocurre dos veces tanto en (x = - 1 ) como en (x = 1 ).

                                                                                                                                                                                                                            Si cambiamos un poco el intervalo para decir,

                                                                                                                                                                                                                            la función ahora tendría ambos extremos absolutos. Solo podemos tener problemas si el intervalo contiene el punto de discontinuidad. Si no es así, el teorema se mantendrá.

                                                                                                                                                                                                                            También debemos señalar que el hecho de que una función no sea continua en un punto no significa que no tendrá ambos extremos absolutos en un intervalo que contenga ese punto. A continuación se muestra la gráfica de una función que no es continua en un punto del intervalo dado y, sin embargo, tiene ambos extremos absolutos.

                                                                                                                                                                                                                            Este gráfico no es continuo en (x = c ), pero tiene un máximo absoluto ( (x = b )) y un mínimo absoluto ( (x = c )). También tenga en cuenta que, en este caso, uno de los extremos absolutos ocurrió en el punto de discontinuidad, pero no es necesario. El mínimo absoluto podría haber estado fácilmente en el otro punto final o en algún otro punto interior de la región. El punto aquí es que este gráfico no es continuo y, sin embargo, tiene ambos extremos absolutos

                                                                                                                                                                                                                            El punto de todo esto es que debemos tener cuidado de usar el Teorema del valor extremo solo cuando se cumplan las condiciones del teorema y no malinterpretar los resultados si no se cumplen las condiciones.

                                                                                                                                                                                                                            Para utilizar el Teorema del valor extremo, debemos tener un intervalo que incluya sus puntos finales, a menudo llamado intervalo cerrado, y la función debe ser continua en ese intervalo. Si no tenemos un intervalo cerrado y / o la función no es continua en el intervalo, entonces la función puede tener o no extremos absolutos.

                                                                                                                                                                                                                            Necesitamos discutir un tema final en esta sección antes de pasar a la primera aplicación principal de la derivada que veremos en este capítulo.

                                                                                                                                                                                                                            Teorema de Fermat

                                                                                                                                                                                                                            If (fleft( x ight)) has a relative extrema at (x = c) and (f'left( c ight)) exists then (x = c) is a critical point of (fleft( x ight)). In fact, it will be a critical point such that (f'left( c ight) = 0).

                                                                                                                                                                                                                            To see the proof of this theorem see the Proofs From Derivative Applications section of the Extras chapter.

                                                                                                                                                                                                                            Also note that we can say that (f'left( c ight) = 0) because we are also assuming that (f'left( c ight)) exists.

                                                                                                                                                                                                                            This theorem tells us that there is a nice relationship between relative extrema and critical points. In fact, it will allow us to get a list of all possible relative extrema. Since a relative extrema must be a critical point the list of all critical points will give us a list of all possible relative extrema.

                                                                                                                                                                                                                            Consider the case of (fleft( x ight) = ). We saw that this function had a relative minimum at (x = 0) in several earlier examples. So according to Fermat’s theorem (x = 0) should be a critical point. The derivative of the function is,

                                                                                                                                                                                                                            Sure enough (x = 0) is a critical point.

                                                                                                                                                                                                                            Be careful not to misuse this theorem. It doesn’t say that a critical point will be a relative extrema. To see this, consider the following case.

                                                                                                                                                                                                                            [fleft( x ight) = hspace<0.25in>hspace<0.25in>f'left( x ight) = 3]

                                                                                                                                                                                                                            Clearly (x = 0) is a critical point. However, we saw in an earlier example this function has no relative extrema of any kind. So, critical points do not have to be relative extrema.

                                                                                                                                                                                                                            Also note that this theorem says nothing about absolute extrema. An absolute extrema may or may not be a critical point.

                                                                                                                                                                                                                            Before we leave this section we need to discuss a couple of issues.

                                                                                                                                                                                                                            First, Fermat’s Theorem only works for critical points in which (f'left( c ight) = 0). This does not, however, mean that relative extrema won’t occur at critical points where the derivative does not exist. To see this consider (fleft( x ight) = left| x ight|). This function clearly has a relative minimum at (x = 0) and yet in a previous section we showed in an example that (f'left( 0 ight)) does not exist.

                                                                                                                                                                                                                            What this all means is that if we want to locate relative extrema all we really need to do is look at the critical points as those are the places where relative extrema may exist.

                                                                                                                                                                                                                            Finally, recall that at that start of the section we stated that relative extrema will not exist at endpoints of the interval we are looking at. The reason for this is that if we allowed relative extrema to occur there it may well (and in fact most of the time) violate Fermat’s Theorem. There is no reason to expect end points of intervals to be critical points of any kind. Therefore, we do not allow relative extrema to exist at the endpoints of intervals.


                                                                                                                                                                                                                            Project 5: Explore the Data: Descriptive Statistics and Histograms

                                                                                                                                                                                                                            In the third chunk of RMarkdown, you will produce several descriptive statistics and plot histograms of the data.

                                                                                                                                                                                                                            Exploring your data through descriptive statistics and graphical summaries assists understanding if your data meets the assumptions of regression. Many statistical tests require that specific assumptions be met in order for the results of the test to be meaningful. The basic regression assumptions are as follows:

                                                                                                                                                                                                                            1. The relationship between the y and x variables is linear and that relationship can be expressed as a linear equation.
                                                                                                                                                                                                                            2. The errors (or residuals) have a mean of 0 and a constant variance. In other words, the errors about the regression line do not vary with the value of x.
                                                                                                                                                                                                                            3. The residuals are independent and the value of one error is not affected by the value of another error.
                                                                                                                                                                                                                            4. For each value of x, the errors are normally distributed around the regression line.

                                                                                                                                                                                                                            Before you start working with any dataset, it is important to explore the data using descriptive statistics and view the data’s distribution using histograms (or another graphical summary method). Descriptive statistics enable you to compare various measures across the different variables. These include mean, mode, standard deviation, etc. There are many kinds of graphical summary methods such as histograms and boxplots. For this part of the assignment, we will use histograms to examine the distribution of the variables.

                                                                                                                                                                                                                            Figure 5.4 shows a summary of the various descriptive statistics that are provided by the describe() function. In Figure 5.4, X1, X2, X3, and X4 represent the percent of families below the poverty level, the percent of individuals without health insurance, the median household income, and the percent of unemployed individuals, respectively.

                                                                                                                                                                                                                            Figure 5.4: A summary of descriptive statistics for the Ohio poverty dataset
                                                                                                                                                                                                                            X1 X2 X3 X4
                                                                                                                                                                                                                            vars
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            1 2 3 4
                                                                                                                                                                                                                            norte
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            88 88 88 88
                                                                                                                                                                                                                            significar
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            24.55 7.87 51742.20 6.08
                                                                                                                                                                                                                            Dakota del Sur
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            8.95 3.99 10134.75 1.75
                                                                                                                                                                                                                            median
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            24.20 7.30 49931.50 5.85
                                                                                                                                                                                                                            trimmed
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            24.49 7.48 50463.38 6.02
                                                                                                                                                                                                                            enojado
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            9.86 2.08 8158.75 1.70
                                                                                                                                                                                                                            min
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            5.8 3.3 36320.0 2.6
                                                                                                                                                                                                                            max
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            43.1 40.2 100229.0 10.8
                                                                                                                                                                                                                            abarcar
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            37.3 36.9 63909.0 8.2
                                                                                                                                                                                                                            skew
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            0.00 6.04 1.82 0.41
                                                                                                                                                                                                                            kurtosis
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            -0.86 46.36 5.22 0.08
                                                                                                                                                                                                                            se
                                                                                                                                                                                                                            <dbl>
                                                                                                                                                                                                                            0.95 0.42 1080.37 0.19

                                                                                                                                                                                                                            We begin our examination of the descriptive statistics by comparing the mean and median values of the variables. In cases where the mean and median values are similar, the data’s distribution can be considered approximately normal. Note that a similarity in mean and median values can be seen in rows X1 and X4. For X1, the difference between the mean and median is 0.35 percent and for X4 the difference is 0.23 percent. There is a larger difference between the mean and median for the variables in rows X2 and X3. The difference between the mean and median for X2 and X3 is 0.57 and $48,189, respectively. Based on this comparison, variables X1 and X4 would seem to be more normally distributed than X2 and X3.

                                                                                                                                                                                                                            We can also examine the skewness values to see what they report about a given variable’s departure from normality. Skewness values that are “+” suggest a positive skew (outliers are on located on the higher range of the data values and are pulling the mean in the positive direction). Skewness values that are “–“ suggest a negative skew (outliers are located on the lower end of the range of data values and are pulling the mean in the negative direction). A skewness value close to 0.0 suggests a distribution that is approximately normal. As skewness values increase, the severity of the skew also increases. Skewness values close to ±0.5 are considered to possess a moderate skew while values above ±1.0 suggests the data are severely skewed. From Figure 5.4, X2 and X3 have skewness values of 6.04 and 1.82, respectively. Both variables are severely positively skewed. Variables X1 and X4 (reporting skewness of 0.00 and 0.41, respectively) appear to be more normal although X4 appears to have a moderate level of positive skewness. We will examine each distribution more closely in a graphical and statistical sense to determine whether an attribute is considered normal.

                                                                                                                                                                                                                            The histograms in Figures 5.5 and 5.6 both reflect what was observed from the mean and median comparison and the skewness values. Figure 5.5 shows a distribution that appears rather symmetrical while Figure 5.6 shows a distribution that is distinctively positively skewed (note the data value located on the far right-hand side of the distribution).


                                                                                                                                                                                                                            Moving through the mosaic: identifying critical linkage zones for large herbivores across a multiple‐use African landscape

                                                                                                                                                                                                                            Reduced connectivity across grassland ecosystems can impair their functional heterogeneity and negatively impact large herbivore populations. Maintaining landscape connectivity across human-dominated rangelands is therefore a key conservation priority.

                                                                                                                                                                                                                            Objetivo

                                                                                                                                                                                                                            Integrate data on large herbivore occurrence and species richness with analyses of functional landscape connectivity to identify important areas for maintaining or restoring connectivity for large herbivores.

                                                                                                                                                                                                                            Métodos

                                                                                                                                                                                                                            The study was conducted on a landscape with a mosaic of multiple land uses in Laikipia County, Kenya. We used occupancy estimates for four herbivore species [African elephant (Loxodonta africana), reticulated giraffe (Giraffa reticulata), plains zebra (Equus quagga), and Grevy’s zebra (Equus grevyi)] and species richness estimates derived from aerial surveys to create resistance surfaces to movement for single species and a multi-species assemblage, respectively. We validated single-species resistance surfaces using telemetry data. We used circuit theory and least cost-path analyses to model linkage zones across the landscape and prioritize areas for connectivity restoration.

                                                                                                                                                                                                                            Resultados

                                                                                                                                                                                                                            Resistance layers approximated the movements of our focal species. Results for single-species and multi-species connectivity models were highly correlated (rpag > 0.9), indicating similar spatial patterns of functional connectivity between individual species and the larger herbivore assemblage. We identified critical linkage zones that may improve permeability to large-herbivore movements.

                                                                                                                                                                                                                            Conclusión

                                                                                                                                                                                                                            Our analysis highlights the utility of aerial surveys in modeling landscape connectivity and informing conservation management when animal movement data are scarce. Our results can guide management decisions, providing valuable information to evaluate the trade-offs between improving landscape connectivity and safeguarding livelihoods with electrified fences across rangelands.


                                                                                                                                                                                                                            Change the Spanning Tree Protocol Timers

                                                                                                                                                                                                                            As the Spanning Tree Protocol Timers section mentions, each BPDU includes the hello, forward delay, and max age STP timers. An IEEE bridge is not concerned about the local configuration of the timers value. The IEEE bridge considers the value of the timers in the BPDU that the bridge receives. Effectively, only a timer that is configured on the root bridge of the STP is important. If you lose the root, the new root starts to impose its local timer value on the entire network. So, even if you do not need to configure the same timer value in the entire network, you must at least configure any timer changes on the root bridge and on the backup root bridge.

                                                                                                                                                                                                                            If you use a Cisco switch that runs Catalyst OS (CatOS) software, there are some macros that enable you to set up the root and tune the parameters in accordance with the formulas. Issue the set spantree root vlan dia diameter hello hello_time command in order to set the diameter and hello time. Here is an example:

                                                                                                                                                                                                                            If you have the STP network diameter configured, the configured diameter value is not displayed in either the configuration or in the output of any show mando.