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Etiquetar puntos a intervalos regulares usando qgis

Etiquetar puntos a intervalos regulares usando qgis


Tengo un shapefile de puntos con un índice de puntos. Como la primera foto.

Estoy tratando de etiquetar el índice de puntos cada 30 puntos para obtener la segunda captura de pantalla. También tengo un atributo R3 o R4 para diferenciar el grupo de puntos rojo y verde que podrían usarse.


En la pestaña de etiquetas de las propiedades de la capa, use una expresión como campo de etiqueta. Haga esto haciendo clic en la 'E' rizada en la parte superior junto al cuadro desplegable del selector de campo.

Cuando se abre el cuadro de diálogo de expresión, use una declaración condicional basada en una función de módulo algo así:

CASE WHEN "point_index"% 30 = 0 THEN "point_index" END

Análisis basado en wavelets de adquisiciones de satélites de acoplamiento de deformaciones del suelo (Sentinel-1, SMOS) y datos de pozos poco profundos y poco profundos en el suroeste de Francia

Las adquisiciones del satélite Sentinel-1 se procesan y analizan exhaustivamente para investigar el desplazamiento del suelo durante un período de tres años sobre un sitio de almacenamiento de gas doble (Lussagnet e Izaute) en el suroeste de Francia. A pesar de los desplazamientos verticales bastante bajos (entre 4 y 8 mm) en comparación con el nivel de ruido, el movimiento cíclico refleja las variaciones estacionales debidas a la carga y descarga durante los períodos de verano e invierno, respectivamente. Podemos simular la deformación del suelo en ambos sitios de almacenamiento mediante un modelo mecánico simple. Sin embargo, los movimientos del suelo de baja magnitud también pueden ser inducidos por factores naturales, como la temperatura o la humedad del suelo. Utilizando un análisis basado en ondículas, mostramos que hay una expansión del suelo en la zona de Lussagnet que contrasta tanto en fase como en período con la deformación estacional y que está relacionada con la humedad superficial del suelo medida por el satélite SMOS. Este otro desplazamiento es consistente con la infiltración de agua en la zona insaturada seguida por el hinchamiento de una capa de arcilla. Este trabajo revela la combinación de dos procesos diferentes que impulsan el desplazamiento del suelo con el mismo orden de magnitud (alrededor de 6 mm), a saber, la variación de presión de un depósito de gas profundo y el hinchamiento / encogimiento del subsuelo poco profundo.


Introducción

Los bosques tropicales albergan dos tercios de la biota terrestre 1 y comprenden una cuarta parte del carbono terrestre (C) del planeta almacenado en la biomasa de la vegetación aérea (AGB) 2. Se ha propuesto que la biodiversidad afecta positivamente el almacenamiento de carbono en los bosques tropicales hiperdiversos 3, pero este hallazgo ha sido cuestionado repetidamente por estudios que muestran que las relaciones entre la diversidad de especies y el funcionamiento del ecosistema dependen de la escala de observación 4,5, y generalmente saturan en altos niveles de riqueza de especies, como en los bosques tropicales 6,7. Como consecuencia, las relaciones entre la biodiversidad y el almacenamiento de C siguen estando mal resueltas para los bosques tropicales 6,7,8. Es intrínsecamente difícil desenredar los factores que determinan el funcionamiento de los ecosistemas tropicales y aislar los posibles efectos de la diversidad de especies, debido a las múltiples interacciones entre los factores estatales de control (es decir, el clima, el material parental, el tiempo y la biota) que determinan simultáneamente cuántas especies coexisten y cuánto C es secuestrado por esa especie de planta. Esta falta de conocimiento limita nuestra capacidad para predecir las funciones de los ecosistemas tropicales y la fuerza del sumidero de C asociado en escenarios futuros.

La teoría ecológica sugiere que las comunidades más diversas, como las de los bosques tropicales, deberían tener el potencial de explotar los recursos disponibles de manera más eficiente debido a la complementariedad de nichos y las interacciones positivas de las especies 9. Por lo tanto, la diversidad funcional debería aumentar a través de los efectos de selección, ya que las comunidades que contienen una muestra más grande del conjunto de especies deberían tener más probabilidades de contener especies altamente productivas que contribuyen al almacenamiento de C del ecosistema 10. No obstante, en la selva amazónica se informó que solo unas pocas pero abundantes especies explican una cantidad desproporcionada del C secuestrado por el ecosistema 11, de modo que solo el 1% de las especies encontradas en la cuenca del Amazonas representaron la mitad de los tallos de árboles registrados. 12. Por lo tanto, la cantidad de especies que coexisten en un área determinada podría ser de interés secundario para el almacenamiento de C del ecosistema, si estas especies son funcionalmente equivalentes en términos de secuestro de C por área 13. En consecuencia, el almacenamiento de C de la vegetación en los bosques tropicales podría ser bastante independiente del número total de especies de plantas disponibles, pero se informó que estaba relacionado con la composición de especies de plantas a través de la presencia o pérdida de especies clave en una comunidad vegetal determinada 14.

La composición de la comunidad vegetal y las propiedades funcionales de las plantas asociadas dependen del número de nichos disponibles conformados por factores ambientales locales 15. Por lo tanto, las comunidades florísticas con distintas propiedades funcionales pueden surgir en diferentes materiales parentales y tipos de suelo en asociación con la variación espacial de los factores ambientales, que actúan como filtro en la composición de la comunidad vegetal debido a las diferencias en la disponibilidad de recursos 16. Estos filtros seleccionan sistemáticamente rasgos particulares o síndromes de rasgos 17. Por ejemplo, los ambientes estables y pobres en nutrientes generalmente seleccionan especies con una “estrategia de crecimiento tolerante al estrés” mientras que los ambientes más fértiles y perturbados fomentan especies con una “estrategia de crecimiento oportunista” 18,19. Mientras que las especies oportunistas y de rápido crecimiento tratan de mantener altas tasas de crecimiento a expensas de costosos tejidos estructurales, las especies tolerantes al estrés y de crecimiento lento producen tejido relativamente más denso y por lo tanto almacenan cantidades relativamente mayores de C por unidad de biomasa 20. Como resultado, los gradientes ambientales en la topografía y el régimen de perturbación pueden desencadenar diferencias en las características funcionales de la comunidad vegetal establecida localmente, como la tasa media de crecimiento, la vida útil o la densidad de la madera 21 y, por lo tanto, determinar la cantidad de C secuestrado por área 22.

Se ha demostrado que tales retroalimentaciones entre la disponibilidad de recursos subterráneos y la dinámica de la vegetación aérea 23 afectan la rotación del C almacenado en AGB 24 y, por lo tanto, deben considerarse al investigar las relaciones entre la biodiversidad y la biomasa en los bosques tropicales 4. Por ejemplo, la fertilidad del suelo generalmente promueve la productividad forestal, pero las especies de rápido crecimiento criadas en estos sitios tienden a morir más jóvenes 25,26. La cantidad de C almacenado por área, por lo tanto, depende fundamentalmente de la composición de la comunidad vegetal y las estrategias asociadas de historia de vida del grupo de especies locales 27,28. De acuerdo, se encontró que el almacenamiento de C tropical sobre el suelo varía con el ensamblaje de especies a través de gradientes a escala de paisaje en el sustrato geológico y factores topoedaficos que afectan la disponibilidad de recursos 29. Tal heterogeneidad a escala local en factores bióticos y abióticos podría modular la sensibilidad climática de los rodales de bosques tropicales en respuesta a eventos climáticos extremos 30. Por lo tanto, tener en cuenta la composición de especies locales y la heterogeneidad del hábitat entre los rodales de bosques tropicales debería permitir una representación mecanicista de los factores que determinan la heterogeneidad espacial de los ecosistemas de bosques tropicales y, por lo tanto, podría ser fundamental para proyectar las respuestas regionales de los ecosistemas tropicales al cambio ambiental 31. Nuestro análisis se basa en la literatura que destaca que al tener en cuenta la heterogeneidad a escala local de la dinámica de los bosques tropicales, deberíamos ser capaces de reducir drásticamente la incertidumbre en las estimaciones a gran escala de la riqueza de especies de árboles 32 y las reservas de C de los bosques 33, como se ha informado para los enfoques de modelización. (es decir, mediante el régimen de perturbación 34) y productos de teledetección (es decir, a través de la posición topográfica 35).

Con ese fin, examinamos quince sitios de bosques tropicales de tierras bajas no perturbados en una región geomorfológicamente heterogénea ubicada en la vertiente del Pacífico de Costa Rica (Fig. 1). Con base en este conjunto de datos único que comprende 7.752 individuos y 447 especies de árboles tropicales, palmeras y lianas, identificamos algunas de las relaciones de confusión entre los factores climáticos y edáficos y cómo afectan la diversidad de los bosques tropicales y el almacenamiento de C de la vegetación de los bosques tropicales de tierras bajas. Planteamos la hipótesis de que (i) la heterogeneidad a escala del paisaje de los factores climáticos y edáficos desencadena diferencias en la disponibilidad de recursos de manera que (ii) los gradientes a escala local en la disponibilidad de recursos afectan la composición de las especies de plantas debido a las diferencias en su estrategia de historia de vida y, por lo tanto ( iii) las existencias de C de vegetación a escala de parcela difieren en asociación con el grupo funcional de plantas localmente dominante (árboles, palmeras, lianas) debido a diferencias en sus características funcionales. Por lo tanto, aquí exploramos cómo los patrones a escala del paisaje de factores múltiples e interrelacionados controlan la diversidad del bosque tropical y el almacenamiento de C de la vegetación, con el objetivo final de aumentar nuestra comprensión de los factores mecánicos subyacentes que determinan el funcionamiento del ecosistema del bosque tropical.

Gradientes ambientales y ubicación de parcelas forestales ubicadas en el Área de Conservación Osa (ACOSA), suroeste de Costa Rica (8 ° 41′N, 83 ° 13′W). Panel superior izquierdo (a): Elevación (m s.n.m.) basado en datos SRTM ASTER 58. Panel superior derecho (b): Precipitación anual (mm año -1) basado en datos de Climatologías en alta resolución para las áreas de superficie terrestre (CHELSA http://chelsa-climate.org) 56. Panel inferior izquierdo (c): Tipo de suelo basado en el mapa presentado en Taylor et al. 29. Panel inferior derecho (d): material de origen basado en un mapa regional actualizado presentado por primera vez en Buchs et al. 79. Los colores de los puntos indican la ubicación respectiva de las parcelas forestales repartidas por la región de estudio. Las ubicaciones geográficas se representan como símbolos de colores, es decir, La Gamba (símbolos amarillos), Riyito (símbolos verdes), Agua Buena (símbolos azules), Rancho Quemado (símbolos rojos) y Piro (símbolos naranjas). Los tipos de hábitats forestales se indican mediante abreviaturas textuales, es decir, parcelas de bosque de cresta (Rid), parcelas de bosque de pendiente (Slo) y parcelas de bosque de barranco (Rav) ubicadas en la región del Golfo Dulce, en el sur de Costa Rica. Este mapa fue creado usando el Sistema de Información Geográfica QGIS de Open Source Geospatial Foundation (URL http://qgis.org) 80 y datos de mapas ráster del ASTER Global Digital Elevation Map (URL https://asterweb.jpl.nasa.gov/ gdem.asp) 58.


Introducción

Varios artículos revisados ​​por pares (por ejemplo, Horning 2018 Singh y Frazier 2018 Jiménez López y Mulero-Pázmány 2019) y libros (Calvo y Lovejoy 2018 Wich y Koh 2018) ilustran aplicaciones reales y potenciales de los vehículos aéreos no tripulados (UAV) en conservación y ecología. a menudo con un enfoque en la evaluación espacial de la cobertura del suelo. Gran parte de esa literatura enfatiza técnicas que unen cientos de fotografías aéreas para crear mosaicos de ortofoto que son geométricamente correctos y se pueden usar en un sistema de información geográfica (SIG). Pocas publicaciones brindan orientación pragmática sobre el uso de métodos distintos de la interpretación visual para extraer información extremadamente detallada de la cobertura terrestre a partir de imágenes adquiridas por vehículos aéreos no tripulados.

Existe un gran valor en la interpretación visual o manual de imágenes en color verdadero (Ghorbani y Pakravan 2013). Sin embargo, la automatización de algunos de los pasos de extracción de información ofrece la posibilidad de analizar volúmenes de datos mucho más grandes, que pueden abarcar áreas más grandes, períodos de tiempo más largos o muestreos más frecuentes. Aquí, probamos cuatro flujos de trabajo de aprendizaje automático diferentes para extraer características de la cobertura terrestre a partir de imágenes aéreas a baja altitud. Nuestros resultados pueden ser aplicables al diseño de investigaciones futuras.

Nuestro trabajo se basó en 3 años de experimentos para automatizar la clasificación de tipos de cobertura terrestre en artemisa (Artemisia tridentata) arbusto estepa en la Gran Cuenca del oeste de los Estados Unidos. Buscamos mejorar la capacidad de transición de las mediciones de campo al mapeo de la cobertura terrestre sobre la base de imágenes de resolución moderada de sensores montados en satélites. Las imágenes aéreas a baja altitud pueden ser una fuente valiosa de datos intermedios cuando se pasa de las mediciones de campo a las predicciones que se basan en imágenes de resolución más gruesa recopiladas por sensores satelitales (Wang et al.2017 Leitão et al.2018). Aunque las plataformas de fotografía aérea de cometas o postes y las cámaras digitales portátiles son valiosas cuando los vuelos con drones están prohibidos o para el monitoreo a largo plazo, los UAV a menudo se prefieren porque están fácilmente disponibles, se pueden programar para volar misiones autónomas precisas y sistemas con las cámaras integradas están ampliamente disponibles.

Definimos características (variables predictoras) como dimensiones del espacio de características derivadas de una imagen aérea, objetos como objetos físicos en una imagen y subobjetos como componentes de un objeto. Ejemplos de características son bandas espectrales, índices derivados de bandas espectrales y texturas calculadas. Cada una de estas características es una dimensión en el espacio de características que se utiliza para clasificar los píxeles de la imagen. Ejemplos de objetos son tipos de cobertura terrestre contigua u objetos discretos, como una roca o un arbusto. Los subobjetos de un arbusto, por ejemplo, pueden incluir hojas, ramas y sombra y tierra en todo o debajo del arbusto.

Nos enfocamos en evaluar los métodos que son aplicables a las imágenes adquiridas de un UAV a alturas de vuelo & lt 122 m sobre el nivel del suelo, un límite superior establecido por una regulación federal de los EE. UU. Con una vista nadir (vertical). Las imágenes adquiridas con cámaras de apuntar y disparar o de acción, que a menudo se suministran con vehículos aéreos no tripulados de consumo a estas alturas de vuelo, tienen una resolución espacial de 10 cm (resolución deci) o más fina. En estas resoluciones ultrafinas, que son casos de resolución H (Strahler et al. 1986), la alta variabilidad espectral intraobjeto dificulta la identificación o clasificación de un objeto en su totalidad con los métodos de clasificación convencionales. Los métodos de segmentación basados ​​en objetos que utilizan algoritmos de crecimiento de regiones son eficaces con imágenes de satélite de resolución más gruesa (& lt1–4 m) (Yu et al. 2006). Sin embargo, estos métodos de segmentación tienden a ser menos efectivos para clasificar imágenes con resoluciones sub-decimétricas y alta variabilidad espectral intraobjeto, a menos que los resultados de la clasificación se ajusten manualmente después del procesamiento (Pande-Chhetri et al. 2017). La segmentación basada en objetos funciona mejor cuando la variabilidad intraobjeto es baja y los objetos contrastan fuertemente con el fondo y los objetos vecinos (Hsieh et al.2017 Kalantar et al.2017).


Etiquetar puntos a intervalos regulares usando qgis - Geographic Information Systems

Principios de los sistemas operativos
Objetivos de aprendizaje

La lectura, las pruebas, las conferencias, los exámenes y los laboratorios de este curso están diseñados en torno a un conjunto de objetivos de aprendizaje. Estos objetivos de aprendizaje se pueden dividir en algunas categorías básicas:

  • Concepto . Deberias ser capaz de:
    • definirlos y discutir sus implicaciones.
    • discutir cómo se relacionan entre sí.
    • dar ejemplos, reconocer instancias.
    • Asunto . Deberias ser capaz de:
      • discutir las consideraciones que se deben sopesar.
      • reconocer situaciones en las que se aplican y no se aplican.
      • interpretarlos en el contexto de un problema particular.
      • tomar y justificar decisiones basadas en ellos.
      • Acercarse (mecanismo, algoritmo o arquitectura). Deberias ser capaz de:
        • descríbalo y qué problema aborda.
        • descibe sus elementos o pasos.
        • explicar su aplicabilidad y ventajas en relación con las alternativas.
        • reconocer y explicar sus limitaciones.
        • explique por qué es o no apropiado para un problema en particular.
        • describir cómo se podría aplicar a un problema en particular.
        • Habilidad (con una API u operación). Deberias ser capaz de:
          • Explique cómo y por qué debe usarse.
          • utilizarlo de forma independiente y correcta en problemas prácticos.
          • revisar, describir y criticar el código que lo utiliza.
          • diagnosticar y corregir problemas comunes que ocurren al usarlo.

          Introducción a los sistemas operativos

          por qué estudiar SO
          que es el sistema operativo
          separación de mecanismo / política
          interfaz vs implementación
          contratos de interfaz
          modularidad / ocultación de información
          poderosas abstracciones
          abstracción apropiada
          indirección / enlace diferido
          cohesión
          encapsulación opaca
          pensar en estructuras de datos
          Tipos / historial de SO

          por qué la funcionalidad está implícita en el sistema operativo
          Objetivos del sistema operativo

          estructura en capas / jerárquica
          equilibrio dinámico

          Recursos, servicios e interfaces

          servicios básicos de SO
          servicios de SO de nivel superior
          capas de servicios
          recurso privado
          API y ABI
          protocolos de servicio
          compatibilidad ascendente
          objetos y operaciones
          recursos abstraídos
          recursos reutilizables en serie
          recurso particionado
          recurso compartible

          subrutinas vs llamadas al sistema
          interfaces versionadas

          Procesos, ejecución y estado

          programas y procesos
          espacio de direcciones de proceso
          pilas / convenciones de enlace
          estado del proceso (elementos de)
          recursos de proceso
          modo usuario, modo supervisor
          trampas (excepciones)
          interrupciones (eventos asíncronos)
          trampas (syscalls)
          ejecución directa limitada

          tenedor vs ejecutivo
          llamadas al sistema vs llamadas a procedimiento

          implementación del proceso
          Copiar en escrito
          guardar / restaurar contexto
          bibliotecas estáticas
          bibliotecas compartidas
          Bibliotecas cargables dinámicamente

          operaciones de proceso
          señales (excepciones)

          Programación de algoritmos, mecanismos y rendimiento

          modelo de estado de ejecución
          métricas: tiempo de finalización
          métricas: rendimiento
          métricas: tiempo de respuesta
          acuerdo de nivel de servicio
          estado del proceso (modelo)
          programación no preventiva
          tiempo compartido
          porción de tiempo
          rendimiento bajo carga

          programar metas
          inanición
          convoy
          costo del cambio de contexto
          intervalo de tiempo óptimo
          rendimiento de principio a fin
          Degradación agraciada

          Primero en entrar primero en salir
          El trabajo más corto primero
          programación prioritaria
          programación en tiempo real
          programación preventiva
          round-robin
          colas de retroalimentación de varios niveles
          equilibrio dinámico
          separación de mecanismo / política

          LAB 1A - Procesos, E / S de terminales y tuberías

          Gestión, asignación y reubicación de memoria

          espacio de direcciones físicas
          espacio de direcciones virtual
          segmento de texto
          segmento de datos
          segmento de pila
          segmentos de biblioteca compartida
          compartir memoria protegida

          objetivos de gestión de la memoria
          fragmentación interna
          fragmentación externa
          reequilibrio de la piscina
          errores comunes

          diseño del espacio de direcciones
          pila vs asignación de pila
          asignación de tamaño variable
          malloc vs sbrk
          ciclo de vida de la asignación de memoria
          fusionando
          diseño de lista gratis
          primer ajuste
          mejor ajuste
          peor ajuste
          siguiente ajuste
          asignación de piscina / losa
          listas gratuitas de diagnóstico
          recolección de basura

          Paginación y memoria virtual

          espacio de intercambio
          espacio de direcciones paginado
          entrada de tabla de páginas
          reemplazo de página
          Localidad temporal
          Localidad espacial
          Menos usado recientemente
          conjunto de trabajo
          páginas limpias / sucias

          problema de reubicación
          paliza
          paginación y segmentación

          reubicación de base / límite
          direccionamiento de segmento
          compactación de memoria
          intercambiando
          MMU de paginación
          búfer de búsqueda de traducción
          paginación de demanda
          proceso de error de página
          Belady Algorigthm óptimo
          Algoritmo de reloj LRU
          algoritmo de reloj de conjunto de trabajo
          robo de página
          Copiar en escrito
          lavado de página proactivo

          LAB 1B - Comunicación comprimida

          Hilos, razas y secciones críticas

          hilo
          estado del hilo
          Propósito del IPC
          ejecución no determinista
          condición de carrera
          resultados indeterminados
          sección crítica

          motivaciones de hilo
          Objetivos del IPC
          control de flujo

          pilas de hilo
          implementaciones de modo de usuario
          transmitir IPC
          mensaje IPC
          memoria compartida IPC
          IPC sincrónico vs asincrónico
          exclusión mutua
          atomicidad
          hilado

          Exclusión mutua y finalizaciones asincrónicas

          escenarios de paralelismo
          bloqueo y finalización del evento de amplificador

          orden correcto
          metas de bloqueo
          correcta exclusión mutua
          a quien despertar
          carreras de dormir / despertar
          despertar estimulante

          solicitudes sincrónicas
          finalización asincrónica
          tipos de cerraduras
          interrupción desactiva
          cerraduras giratorias
          eventos asincrónicos
          listas de espera

          Sincronización y comunicación de alto nivel

          problema de búfer limitado
          problema productor / consumidor
          costos de la contención
          granularidad
          convoy

          semáforos binarios
          usando semáforos
          variables de condición
          usando variables de condición
          implementación de semáforo
          Implementación de CV
          reducción de la contención
          bloqueo de nivel de archivo
          bloqueo de aviso

          LAB 2A - Razas y serialización

          API de hilo
          reconocer secciones críticas
          pthread_mutex operaciones
          pthread_cond operaciones
          proteger la sección crítica

          Interbloqueos, prevención y evitación

          Problema de los filósofos gastronómicos
          condiciones necesarias
          Livelock

          giro razonable
          punto muerto
          errores de sincronización comunes

          comparar e intercambiar
          monitores
          sincronización de java
          donde serializar
          evitación
          reservas
          prevención
          detección y recuperación

          metas y desafíos
          principios de desempeño
          causas típicas de problemas de rendimiento
          errores de medición comunes

          generación de carga
          rastros / registros
          instrumentación interna
          medición de extremo a extremo

          caracterización de carga
          técnicas de análisis
          técnicas de presentación

          API de malloc
          perfilado

          Bus de E / S
          Controlador de dispositivo
          geometría del disco

          importancia de los discos
          rendimiento del disco
          E / S aleatoria vs secuencial
          tamaño de transferencia

          E / S sondeadas
          DMA
          interrupciones de finalización
          iniciar operaciones de E / S
          caché de escritura diferida
          caché de escritura simultánea
          programación en cadena
          E / S con búfer
          dispersar / reunir
          dispositivos de E / S inteligentes
          lectura / escritura de bandas
          escribir espejo
          codificación de paridad / borrado
          E / S paralelas asíncronas
          sondeo de finalizaciones asincrónicas
          E / S sin bloqueo
          notificaciones de eventos asincrónicos

          Representación y semántica de archivos

          semántica de archivos
          tipos de archivos y atributos
          semántica de la base de datos
          semántica de objetos
          semántica de clave-valor
          espacio de nombre de archivo
          convenciones de nombres de archivos
          copias vs enlaces
          enlaces simbólicos vs duros
          volumen de almacenamiento
          partición de disco

          leer después de escribir consistencia
          objetivos de la representación de archivos
          objetivos de la representación del espacio libre
          objetivos de la representación del espacio de nombres

          Organización del sistema de archivos BSD
          Organización del sistema de archivos FAT
          extensiones de datos indexados (nodos I)
          extensiones de datos vinculados (FAT)
          listas gratuitas enlazadas (Unix V5)
          asignación contigua
          listas libres de mapas de bits (BSD)
          Lista libre de grasas
          Entradas del directorio BSD
          Descriptores de archivos FAT
          la operación de montaje
          capas de abstracción de acceso a archivos
          sistemas de archivos cargables dinámicamente
          sistemas de archivos en modo usuario

          LAB 4B - Sensores de sistema integrados

          Rendimiento y robustez de los sistemas de archivos

          diseño de discos y sistemas de archivos
          tamaño del bloque y fragmentación interna del amplificador
          causas del daño del sistema de archivos

          leer caché
          escriba por medio de
          cachés de propósito general / especial
          cómo vencer a LRU
          escrituras retrasadas
          caché de escritura diferida
          detección y reparación
          diario y recuperación
          diario de metadatos
          sistemas de archivos de copia en escritura
          registrar sistemas de archivos estructurados
          sumas de comprobación y depuración

          Seguridad, protección, autenticación, autorización

          confidencialidad
          integridad
          compartir controlado
          objeto, agente, principal
          acceso mediado
          revocabilidad
          plataforma informática confiable
          principios de diseño seguro
          autenticación
          autorización
          listas de control de acceso
          Protección de archivos de Linux (ACLS)
          capacidades
          inolvidable
          Descriptores de archivos de Linux (capacidades)
          principio de privilegio mínimo
          Control de acceso basado en roles
          caballos de Troya
          hash criptográfico

          retos
          seguridad clave

          hashes criptográficos
          autenticación de desafío / respuesta
          Principales de Linux
          Autenticación de Linux
          Setuid de Linux
          en reposo cifrado
          cifrado simétrico
          privacidad criptográfica

          LAB 3A - Interpretación del sistema de archivos

          Sistemas distribuidos: metas, desafíos y enfoques

          metas
          RPC
          RPC talón
          Esqueleto de RPC
          Principios de la interfaz RESTful
          Mariscal / unmariscal
          capacidades inolvidables

          retos
          Las 7 falacias de Deutsch
          Interoperabilidad RPC

          Cadena de herramientas RPC
          XDR
          cifrado asimétrico
          cifrado de clave pública
          firmas digitales
          certificados de clave pública

          Datos remotos, sincronización, seguridad

          local vs nube
          modelo cliente / servidor
          sistemas de archivos distribuidos

          hombre en el medio ataca
          objetivos del sistema de archivos remoto
          cerebro dividido

          comunicación confiable
          cerraduras distribuidas
          arrendamientos
          transacciones distribuidas
          consenso distribuido
          quórum
          compromiso de dos fases
          compromiso de tres fases
          transferencia de archivos remota
          acceso remoto a archivos
          seguridad de igual a igual
          tickets de trabajo
          autenticación / autorización distribuida

          LAB 3B - Análisis del sistema de archivos

          Rendimiento y robustez de datos remotos

          inmutabilidad
          fiabilidad
          disponibilidad
          protocolos de servidor sin estado
          operaciones idempotentes
          Consistencia ACID
          Coherencia de lectura tras escritura
          Coherencia cierre-apertura
          clases de sistemas distribuidos

          Degradación agraciada
          latencia de escritura
          consistencia de caché
          API - & gt protocolos

          replicación y recuperación
          bandas de datos distribuidos
          comunicación directa cliente-servidor
          sistemas distribuidos escalables
          almacenamiento en caché del lado del cliente

          MP y sistemas distribuidos

          Imagen de sistema único
          Arquitectura de memoria no uniforme
          débilmente acoplado
          fuertemente coputado
          unidad de despliegue
          unidad de falla / reemplazo
          membresía del clúster
          Recuperación geográfica ante desastres
          zonas de disponibilidad
          Redes definidas por software
          Almacenamiento definido por software
          Punto único de fallo
          Coherencia eventual
          Semántica BASE

          Multiprocesador simétrico
          Escalado horizontalmente
          Agrupado
          Latidos del corazón
          responsabilidad dividida
          Modelos de coherencia a escala WAN


          2.1 Prospección y datos

          Desde 2004, se han realizado prospecciones de varios tipos en el sitio de Belginum en el marco de la formación universitaria relacionada con el curso con el objetivo de conocer el asentamiento de la Edad del Hierro (Lukas et al., 2012), el uso de la tierra romana y la extensión del vicus. Los estudiantes que participaron procedían de las universidades de Leipzig (UL), Trier (UT) y Munich (LMU). Dentro de los alrededores de Belginum (Fig.1), varios villae rusticae y se pudo identificar al menos un asentamiento de la Edad del Hierro prerromana según lo informado por Teegen et al. (2014, con más referencias).

          2.1.1 Prospección 2004

          Ya a fines del otoño de 2004, los estudiantes y el personal de UL habían explorado una franja de terreno de aproximadamente 50 m de ancho y 200 m de largo, a lo largo de la carretera a Hintzerath (EV2004,167) (Fig. 1 No. 1). Se descubrió una gran cantidad de hallazgos en 1670 lugares. La cerámica romana y los hallazgos de vidrio se remontan generalmente a la era común del siglo I al III. Las distribuciones de los hallazgos fueron analizadas en una tesis de licenciatura de LMU por Mägdefessel (2018) utilizando el sistema de información geográfica QGIS (QGIS Development Team, 2018).

          2.1.2 Prospección geomagnética 2013

          Antes de los trabajos de construcción de la carretera federal B50neu, en 2013 la empresa Posselt & amp Zickgraf (Marburg) prosiguió geomagnéticamente grandes áreas al sur de la carretera federal B327 (Hunsrückhöhenstraße) (véanse las Figs. 2-3). Sorprendentemente, resultó que el vicus se extiende unos 200 m más hacia el oeste.

          2.1.3 Prospección 2016

          En octubre de 2016, se llevó a cabo un ejercicio de campo conjunto para 10-15 estudiantes de (geo-) arqueología y geoinformática organizado por UT y LMU en las cercanías de Belginum en un campo agrícola de aproximadamente 1 ha ubicado en el sur lado de la carretera federal B327 dentro de la parroquia Hundheim (Fig. 1 No. 5) (EV2016,205).

          Durante los primeros días, los estudiantes inspeccionaron el campo en una cuadrícula de densidad de 1 m. Todos los hallazgos no locales (cerámica, ladrillos, vidrio, metal, etc.) se depositaron en bolsas de plástico junto con un código de identificación único. A continuación, estos se ubicaron en tres dimensiones mediante una estación total (Leica) y un sistema de navegación por satélite global diferencial (GNSS) (TopconPositioning Systems, Inc.). Como los fragmentos recolectados en 2016 fueron abundantes, los hallazgos de la parte occidental del sitio fueron muestreados en cuadrantes de 5 m × 5 m. En total, se muestrearon 2856 ubicaciones de hallazgos que contenían un total de 9979 hallazgos.

          El objetivo de esta prospección era recopilar información sobre la datación y la cultura material en esta parte occidental recién descubierta del asentamiento.


          Resumen

          La quema de vegetación ericácea en páramos en el Reino Unido es una parte rutinaria del manejo del urogallo rojo (Lagopus lagopus scotica) pero su contribución a la degradación de las turberas y la pérdida de servicios ecosistémicos clave es objeto de un amplio debate. Los estudios en los Peninos del Norte, en el norte de Inglaterra, han demostrado que los incendios regulares a intervalos de aproximadamente diez años pueden beneficiar Esfagno musgos y pasto de algodónEriophorum) cubrir a expensas de la maruca brezo (Calluna vulgaris). Repetimos una evaluación de un estudio de Pennine de la sucesión de vegetación posterior a la quema en un páramo en el suroeste de Escocia también manejado para urogallo. Aquí, los incendios mapeados por GPS de 2009 a 14 se visitaron en 2019 para medir la respuesta de la vegetación y compararla con las parcelas de control sin quemar. La cobertura de brezo, la altura de la vegetación y la biomasa aumentaron linealmente con el tiempo desde la quema, mientras que el pasto de algodón disminuyó durante los primeros ocho años. Esfagno la cobertura en parcelas quemadas de ocho a diez años antes promedió cinco veces más que en las parcelas de control sin quema y se correlacionó positivamente con la profundidad de la turba. Estos resultados apoyan estudios anteriores en el norte de Inglaterra, que muestran que la quema prescrita a intervalos regulares puede aumentar Esfagno cubierta mediante la reducción de la cobertura de brezos y la biomasa de la vegetación del dosel. Discutimos las repercusiones de esto para la gestión del hábitat de turba general, incluida la reducción del riesgo de incendios forestales en los páramos del Reino Unido.


          Introducción

          La esporotricosis es una micosis clasificada como enfermedad granulomatosa subcutánea, aunque existen reportes de enfermedad sistémica con afectación nerviosa, osteoarticular, pulmonar, entre otras, especialmente en inmunodeprimidos (Eyer-Silva et al., 2019 Orofino-Costa et al., 2017). Es causada por el hongo termodimórfico. Sporothrix spp., particularmente aquellas especies anidadas en el clado clínico, como S. brasiliensis, S. schenckii, S. globosa y S. luriei, los agentes más comúnmente aislados en casos de esporotricosis (Rodrigues et al., 2020).

          La esporotricosis tiene una distribución global, con una mayor prevalencia en las regiones tropicales y subtropicales. Chakrabarti y col. (2015) enfatizan que Sporothrix spp. se destaca entre el grupo de hongos dimórficos patógenos, debido a (a) su amplia distribución geográfica, (b) porque es la única infección de este grupo en la que el pulmón no es la principal vía de infección (c) su ecología, epidemiología y las características clínicas varían entre las regiones geográficas donde ocurre la enfermedad, y (d) porque parece ser el único hongo dimórfico con una importante transmisión zoonótica.

          En Brasil se ha observado una frecuencia creciente de esporotricosis zoonótica desde la década de 1990, aunque algunos estados brasileños tienen una mayor prevalencia de la transmisión clásica en actividades ocupacionales, como el estado de Espírito Santo (Araujo et al., 2015 Caus et al., 2019). Otros estados brasileños como Río de Janeiro, São Paulo, Paraná, Santa Catarina, Rio Grande do Sul y Minas Gerais se consideran actualmente áreas endémicas o epidémicas de esporotricosis zoonótica (Gremião et al., 2017 Montenegro et al., 2014 Poester et al. ., 2018). Además de los casos observados en estos estados en las regiones Sur y Sudeste del país, existen reportes de esporotricosis felina en Pernambuco, lo que demuestra la expansión de la enfermedad a la región Nordeste de Brasil (Silva et al., 2018). Las áreas epidémicas de esporotricosis zoonótica en Brasil tienen un perfil de pacientes humanos afectados con predominio de mujeres adultas, quienes con mayor frecuencia adquieren la enfermedad a través del contacto con gatos infectados en su hogar o en actividades profesionales mientras brindan cuidados a estos animales (Silva et al. , 2012). En Minas Gerais, un estudio identificó 56 casos humanos de esporotricosis, en el período de 2016 a 2018, la mayoría de los cuales fueron mujeres entre 30 y 60 años, perfil similar a otras regiones de Brasil que presentan esporotricosis zoonótica (Lecca et al. ., 2020).

          Los gatos, en general, cuando se ven afectados por esporotricosis tienen una alta carga fúngica sobre las lesiones y, debido al comportamiento de lamer y rascar las heridas, pueden transmitir la enfermedad a los humanos al manipular esos animales (por rasguños y mordeduras). Además, existe la posibilidad de transmisión por excreción y secreciones de gatos infectados, considerando que los estudios demostraron el aislamiento del hongo de las fosas nasales y la presencia de levaduras en el examen histopatológico de las lesiones de gatos con esporotricosis (Schubach et al. ., 2004). Besides these factors, the habit of raising cats with access to the street allows the spread of the disease in the species (Poester et al., 2018) and potentially plays a role in maintaining the zoonotic transmission route in these regions. In Belo Horizonte, Minas Gerais, a previous study of sporotrichosis in cats found that the majority of cats affected by sporotrichosis had access to the street and, in addition, that most human cases were registered in areas with a high prevalence of feline sporotrichosis (Lecca et al., 2020).

          Considering places where zoonotic transmission of sporotrichosis predominates, it is essential for public health surveillance the knowledge about the risk factors involving animals and humans in terms of intraspecies and interspecies transmission to provide evidence, under the perspective of unique health, which could support the formulation of the sporotrichosis prevention and control policies for human and animals.

          In epidemiology, geographic tools can be used to assess the distribution of diseases in a territory, as well as their possible associations with local or regional factors. Regarding sporotrichosis, there are studies that used these tools to assess the association between the population density of cats and the prevalence of sporotrichosis in the species (Lecca et al., 2020), and in the distribution of human cases in regional strata with different social indicators such as income, treated water supply, sewage service and garbage collection (Alzuguir et al., 2020). Moreover, the extension of geo-analysis by mathematical modelling can be useful, since spatial statistical methods can be used to detect relationships between space-time patterns of infectious diseases and characteristics of the host or the environment (Chowell and Rothenberg, 2018).

          Thus, this study aimed to verify the presence of spatial association, through an inhomogeneous Poisson process model from the analysis of spatial point patterns, of sporotrichosis in cats and in humans from Belo Horizonte, Minas Gerais, Brazil, from January 2016 to June 2019.


          Fondo

          Deinstitutionalization has been the general trend in psychiatric health care services since the mid-1900s This restructuring has been from primarily hospital-based services towards extramural and outreach services consisting of community mental health teams, crisis teams and assertive outreach teams. A consequence of the deinstitutionalization has been the arise of “revolving door” patients [1]. This has led to an increased focus on readmission rates as quality indicators. Readmission rates are used as a quality indicator for inpatient health care [2, 3], yet their validity for evaluating quality is unclear [4].

          A limited number of variables are consistently associated with readmission [4, 5], with time since discharge and number of previous admissions being the prominent ones. Reviewing the literature, Tulloch et al. [6] identify diagnosis, gender and age as individual level variables associated with readmission, albeit with little consistency in the size and significance of the effect, or its direction. Systematic literature reviews on the association of pre-discharge factors [7], post-discharge factors [8], and physical comorbidity [9] with risk of psychiatric readmission reveal a vast variety of possible factors with low levels of consistency. The most consistently significant predictor of readmission also in these reviews was previous hospitalizations.

          Readmission rates also varies between countries [10]. However, knowledge regarding how health system characteristics affect readmission rates is scarce [11]. Among factors that previously have been identified as to impact readmission rates are continuity of care and access to aftercare post discharge [8, 12]. Contrary, Sytema and Burgess [13] found that consumption of community-based care had no effect on the relative risk of readmission. Neighborhood effects, in terms of e.g. deprived socioeconomic status [14] or geographic clustering [15], have been found to impact utilization of psychiatric health care services.

          Norway is an interesting case in this respect. A special feature of the mental health care system in Norway is that it has both a large number of psychiatric hospital beds per capita and highly developed community mental health services [16]. Furthermore, Norway has a, compared to other European countries, high rehospitalization rate both at 30- and 365 days post discharge [10].

          In studying the de- and trans-institutionalization of psychiatric health care in Norway, Pedersen and Kolstad [17] identified six distinct periods in the years 1950–2007. Starting in 1985, district psychiatric centers (DPCs) gradually replaced psychiatric nursing homes (PNHs) [18] and have developed into filling the function of decentralized mental hospitals or community mental health centers with inpatient wards. While patients had PNHs as their permanent residence, the DPCs are intended to provide short-term inpatient care, daycare and outpatient services for the local community. The mental health care system in Norway can be characterized as a multi-level system, with hospitals providing specialized (largely unplanned) care, and DPCs providing generalized (more often planned or elective) care. About 40% of the inpatient bed capacity is within DPCs and the major part of outpatient treatment, nearly 90%, take place at the DPCs [19]. Moreover, a large portion of mental health care is provided by general physicians (GPs) and municipal mental health workers in the primary health services [20].

          The inpatient bed capacity continues to decline in Norway. There has been a steady decline and a halving of bed rates per population aged 18 years or more the last two decades [19], and the rates for DPCs also started to decline from 2005. With inpatient beds being removed without being replaced by adequate alternatives in primary care, the rate of unplanned admissions may rise [21]. Additionally, Ose et al. [20] found that many patients in specialist mental health services need municipal health- and social services. For certain patient groups, hospital admission may play an important role in the health care provided. Thus, not all readmissions are unwanted or to be interpreted as representing poor quality. Pedersen & Kolstad [17] found a general trend in fewer beds but not fewer patients treated. They found that an increase in number of discharges was facilitated by a reduction of average length of stay (LOS). The discharge rate has been relatively stable also in recent years compared to the decrease in the bed rate [19].

          As can be seen in Fig. 1, hospitals with psychiatric wards and DPCs are dispersed over much of the populated areas of Norway. Still, distance to nearest facility is long for a sizable share of the population. Myklebust et al. [22, 23] found that geographical distance to psychiatric beds had surprisingly small effect on utilization. The deinstitutionalization has on the other hand been found to affect rates of acute-admissions and involuntary treatment of psychiatric patients [24, 25].

          Map showing distribution of psychiatric hospital wards and district psychiatric centers in Norway. The map is the researchers’ own work

          As Durbin et al. [4] states, changes in the organization and set-up of psychiatric health care renders early research on the topic less useful and relevant. Recent research has focused on identification of individual risk factors and care planning related to readmission risk, e.g. [26, 27]. The apparent dearth of publications with a systems stance from the later years is somewhat astonishing [11].System level variables such as distribution of tasks or travel time/geography has thus far received little attention in the readmission literature.

          Therefore, the aims of the present study were 1) to describe and examine readmission risk within 1 year from psychiatric index admission to hospitals and DPCs in a multi-level mental health care system, 2) to examine whether readmission risk differ according to type (unplanned vs planned) and place (hospital vs DPC) of treatment of index admission, and 3) to examine effects of travel-time to nearest hospital and DPC on readmission risk.


          Label points at regular interval using qgis - Geographic Information Systems

          Wild boar Sus scrofa are an important component of the ecological and epidemiological systems within which vector-borne diseases persist. Wild boar are hosts to a number of vector species, and they can therefore impact on disease cycles as reservoirs of pathogens. Information on wild boar distribution and abundance could therefore make an important contribution to models of vector-borne disease risk.

          With a single exception [ 2 ], the many studies that have focussed on the distribution, abundance and habitat-use of wild boar were generally carried out in relatively small areas such as national parks or at country level. Given the broader, continental scale required for effectively advising European policy on disease management, an attempt has been made to produce a continental scale distribution and abundance map.

          This study combines a review of the existing literature along with abundance-related data from a range of sources, including national hunting organisations, international and national distribution databases, to provide a continental dataset and perspective of boar distribution and abundance.

          To create the final European 1km resolution boar map, the combined quantitative data described above were constrained using a habitat suitability mask derived from the GlobCover land cover database informed by published descriptions of habitat preference as well as expert opinion. A number of spatial distribution modelling tools available from the VECMAP [ 3 ] Modelling suite were used to produce three final modelled distribution outputs for Europe using the Random Forest approach. These comprise a 1km probability of presence/absence layer, a 1km abundance index based on presence and habitat availability, and a 1km ranked abundance map based on regional abundance studies and national hunting figures.

          2. Context Spatial coverage

          Description: Continental Europe, including European Russia.

          Sus scrofa , wild boar, pig (feral).

          3. Methods Steps Binary presence and absence

          Five independent sets of distribution data were combined to produce a single presence absence mask. The data sets used were as follows:

          The EMMA Database [ 4 ]: Mapping Europe’s mammals using data from the Atlas of European Mammals.

          The Global Biodiversity Information Facility (GBIF) [ 5 ].

          The National Biodiversity Network [ 7 ] UK 10k Data.

          Spanish Ministry of Agriculture National Inventory of Biodiversity [ 8 ].

          For much of the indicated range, the distributions detailed above were, by their nature indications of current presence limits. Within these designated boundaries there was no indication of absence. In order to introduce absences within these limits, suitability masks were defined using species-specific habitat preferences derived from land cover classes, using GLOBCOVER [ 9 ] at 1 km resolution Downloaded from the EDENext Data Portal [ 10 ]. These suitability definitions are recorded in Table 1 .

          Reclass values defining the GLOBCOVER suitability layer for Sus scrofa .

          The presence absence data described in the previous section were combined with the suitability layer and aggregated to a 10km grid as a proportion of suitable habitat. The values of which were sampled and offered up to the Random Forest modelling framework within VECMAP [ 3 ] outlined later in this paper.

          A comprehensive literature review of Sus scrofa abundance studies was undertaken [ 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 ] which unearthed a piecemeal collection of abundance data focused mainly on small areas such as national parks or in some cases up to country level. These were recorded by different methods and across different time periods and has a spatial coverage across Europe which was far from regular. A notable exception was a recent review of wild boar population trends in 18 countries in Europe, based on hunting statistics [ 2 ].

          To complement these abundance data, hunting figures were also identified for a number of countries at both national level and sub-national level [ 34 35 36 37 38 ]. After discussion with boar specialists it was agreed that, at least within a single country, hunting data could be considered as a valid proxy for abundance. In order to get the most complete coverage across the continent, it was decided to convert the available data to relative abundance indices that could be compared across countries by normalising the available number according to known national abundance figures.

          The data were thus categorised into quantiles, with a fifth category of 0 or negligible boar numbers where known or inferred in areas defined as unsuitable habitat. The resulting database provided categorical boar abundance ranging from 0𔃂 (0 = none/negligible boar abundance to 4 = high abundance).

          A suite of spatial covariate layers of environmental data were used by the VECMAP [ 3 ] model tools to define statistical relationships with the variable to be modelled. This predictor suite included a wide range of remotely sensed variables as follows:

          Remotely sensed climatic indicators derived by Temporal Fourier Analysis (TFA) of MODIS satellite imagery of several temperature parameters, and vegetation indices for the period 2001� [ 39 ].

          Digital Elevation from the Shuttle Radar Topography Mission, together with derived aspect and ruggedness [ 40 ].

          Temporal Fourier Analysis (TFA) of Precipitation, and allied Bioclimatic Indicator (Bioclim) precipitation variables from the WORLDCLIM datasets [ 41 ].

          Length of Growing Period from United Nations Food and Agriculture Organisation [ 42 ].

          Travel Time to major towns from the Joint Research Centre at ISPRA [ 43 ].

          Human population density derived from the Global Rural Urban Mapping project at CEISIN [ 44 ].

          A distance weighted human population index layer [ 45 ] representing the likelihood of human visits based on the population within 30km.

          Three measures of distribution/abundance were offered to the Random Forest module [ 46 ] using R-project [ 47 ] modules embedded within the VECMAP [3software. This flexible modelling framework can utilise either categorical or continuous input. In this case a presence absence (Boolean data) layer was chosen which resulted in: a probability surface output a percentage of suitable habitat where presence is recorded, which resulted in a direct RF regression continuous output a classified boar abundance index, which resulted in a RF categorical model output.

          Sample points were extracted for input into the three different Random Forest models from a 10km matrix defining each of the three input variables within known distributions. Overall there were

          12000 random points used across Europe. The following VECMAP [ 3 ] default sample parameters were used to define the Random Forest prediction for each of the models:

          Prediction forest forest size: 100.

          Prediction forest sample size: 90.

          Prediction forest node size: 7.

          These models are a first attempt at quantifying the boar distribution at this scale and there has been no ground truth validation of these maps so far. All the model outputs l, however, satisfy standard accuracy metrics (R squared or Cohen’s kappa coefficient where relevant) assuring statistical reliability. Model outputs have also been informally reviewed by project boar experts.

          There were no constraints involved in data production.

          Research involving human participants should be approved by your institutional review board or equivalent committee(s) and that board must be named here. In addition, the research must have been conducted in accordance with the Declaration of Helsinki.

          Non-human research on vertebrates must comply with institutional, national, or international guidelines, and where available should have been approved by an appropriate ethics committee.


          Ver el vídeo: Create Grid in QGIS in specified distance