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双曲线通过图切割的多边形聚集 - 滴
我们提供了一种新方法，用于在给定的地理数据集中检测多边形组并为每个组计算代表性多边形。此任务与MAP概括相关，其目的是从给定的地图中得出较少详细的地图。按照经典的方法，我们通过将输入多边形与一组三角形合并，从一个约束的Delaunay三角剖分中选择输入多边形，来定义输出多边形。我们方法的创新是通过解决双晶格优化问题来计算三角形的选择。一方面，我们旨在最大程度地减少输出多边形的总面积，但另一方面，我们的目的是最大程度地减少其总周长。我们将这两个目标结合在一起，并研究自然出现的两个计算问题。在第一个问题中，平衡两个目标的参数是固定的，目的是计算单个最佳解决方案。在第二个问题中，目的是为参数的每个可能值计算包含最佳解决方案的集合。我们基于计算适当定义的图表的最小切割而提出了这些问题的有效算法。此外，我们展示了如何使用几乎没有解决方案近似第二个问题的结果集。在实验评估中，我们最终表明该方法能够从与参考解决方案相似的足迹中得出结算区域。
评估不同生态系统中的碳动态
摘要。这项研究深入评估了各种生态系统的碳动力学，突出了碳多边形在这项工作中的关键作用。碳多边形用作必不可少的监测位点，以评估各种环境条件下土壤中碳的通量。通过利用来自碳多边形的数据，该研究旨在提供有关土壤有机碳的空间变异性及其在不同生态系统中的动力学的见解。这些发现有助于更好地理解碳封存过程以及影响土壤中碳库存的因素。总体而言，这项研究强调了碳多边形在阐明碳动态方面的重要性，并为各种生态环境中有效土壤碳管理的策略提供了信息。
MassGIS 标准化评估地块维护指南...
表示“其他合法权益”，包含完全或部分与 TaxPar 要素类中的多边形重叠的多边形。这包括地役权，它们存储为多边形，而不是线。不同类型的多边形（每种类型都代表特定的合法权益）在 LEGAL_TYPE 属性中标识。这种方法与由可单独出售的“权利束”组成的财产所有权一致（例如，开发权、地役权、空中权等）。出售权利时，只能出售部分财产。因此，绘制已出售这些权利的区域需要单独的地图层，而这正是此要素类中正在发生的事情。如果您在 GIS 数据库的其他部分具有等效信息，或者没有需要此要素类的内容，则不必保留此要素类。
北方长耳蝙蝠辅助确定钥匙
2.2.2北卡罗来纳州西部 - 北卡罗来纳州生态服务现场办公室地区，北卡罗来纳州ESFO审查了现有的NLEB数据（正面和负面），NLEB的生活历史和北卡罗来纳州西部的家居范围，以精炼并为北卡罗来纳州西部的NLEB焦点区域创建了NLEB焦点区域。 ESFO生物学家得出的结论是，Nleb只有在北卡罗来纳州的III级蓝岭生态区才存在（Wilken等人。 2011，p。 70）。 为了创建Dkey使用的多边形，他们将蓝岭生态区的多边形缓冲五英里，并施加了凹面船体（XTools Pro），其细节级别设置为40在缓冲的蓝色山脊生态区。 后一个步骤是为了连接单独的蓝脊环境多边形，并在北卡罗来纳州创建一个连续的多边形。2.2.2北卡罗来纳州西部 - 北卡罗来纳州生态服务现场办公室地区，北卡罗来纳州ESFO审查了现有的NLEB数据（正面和负面），NLEB的生活历史和北卡罗来纳州西部的家居范围，以精炼并为北卡罗来纳州西部的NLEB焦点区域创建了NLEB焦点区域。ESFO生物学家得出的结论是，Nleb只有在北卡罗来纳州的III级蓝岭生态区才存在（Wilken等人。2011，p。 70）。为了创建Dkey使用的多边形，他们将蓝岭生态区的多边形缓冲五英里，并施加了凹面船体（XTools Pro），其细节级别设置为40在缓冲的蓝色山脊生态区。后一个步骤是为了连接单独的蓝脊环境多边形，并在北卡罗来纳州创建一个连续的多边形。
限制和 - Semantic Scholar
摘要：遥感 (RS) 目前被视为用于科学目的的入侵和扩张植物测绘的标准工具之一，并在自然保护管理中得到越来越广泛的应用。RS 方法的适用性由其局限性和要求决定。最重要的限制之一是物种覆盖率，在此覆盖率下分类结果是正确的并且对自然保护有用。2017 年在波兰三个地区开展的主要目标是确定可以通过 RS 方法识别目标物种的最小覆盖率。本研究的第二个目标与方法的要求有关，即根据多边形数量和目标物种的丰度百分比覆盖率优化目标物种的训练多边形集。我们的方法必须易于使用、有效且适用，因此使用基本栅格集（最小噪声分数 (MNF) 变换后的前 30 个通道（来自光谱范围为 0.4–2.5 µ m 的 HySpex 传感器的高光谱数据马赛克）和常用的随机森林算法进行分析。该分析使用空间分辨率为 1 m 的机载高光谱数据对一种入侵植物和三种扩张植物（两种草类和两种大型多年生植物）进行分类。地面训练和验证数据集与机载数据收集同时收集。在测试不同的分类场景时，仅更改目标物种的训练多边形集。分类结果基于三种方法进行评估：准确度测量（Kappa 和 F1）、具有不同物种覆盖度的子类中的真阳性像素以及与现场制图的兼容性。分类结果表明，要将目标植物物种分类到可接受的水平，训练数据集应包含物种覆盖度在 80-100% 之间的多边形。仅使用具有可变但较低覆盖度（20-70%）的物种的多边形进行训练，并在 80-100% 范围内缺失样本，导致地图不可接受，因为对目标物种的估计过高。考虑到生态系统是异质的，我们在物种覆盖度超过 50% 的地区实现了物种的有效识别。这些研究的结果开发了一种现场数据采集方法，以及在机载数据采集以及地面采样的训练和验证中同步的必要性。
使用基因组学评估野生动物易位
fi g u r e 2快速结构的地图（k = 6）落基山的结果（O.C.Canadensis）和内华达山脉（O.C.sierrae）使用HD卵子阵列进行基因分型的大角羊种群。天然种群的近似分布是棕色多边形；重新引入的人群是黑色多边形。每个人群旁边旁边的牛群级别快结构组分配的饼图。这项研究中的落基山绵羊绵羊种群之间的所有已知的转运事件均显示为箭头。箭头通常指向接收者群体，并不代表确切的释放位置。箭头厚度与易位数量成正比；箭头颜色对应于源总数的主要快结构组分配。大约比格霍恩绵羊的范围，包括本研究中的人群，在爱达荷州，怀俄明州和蒙大拿州的灰色多边形中显示（蒙大拿州鱼，野生动植物，＆Parks，2008; Thomas，2019; Wyoming Game＆Fish Game＆Fish Game＆Fish Department，2012年）。Beartooth-Absaroka的狩猎单位边界被标记并截断为大角羊范围。状态边界用灰色概述的虚线指定；研究区域的国家公园边界由虚线指定
![arxiv：2304.02299v2 [Math.nt] 2024年11月28日](/simg/a\a5d1f701d39bebbcc96cbec68d1ce3f2e7e5bc7e.webp)
arxiv：2304.02299v2 [Math.nt] 2024年11月28日
整数晶格Z n是一种简单而基本的数学结构，在该结构中，数量理论，代数，组合和其他数学分支相互作用[5,18]。例如，通过计算三角形区域中的晶格点来形成爱森斯坦的二次互惠证明[12]。Minkowski启动了“数量的几何”，他的凸面定理已用于数字理论中的几个定理[15]。后来，西格尔（Siegel）和莫德尔（Mordell）在椭圆曲线上的晶格或理性点进行了深入的结果[27]。目前，包括Z N以外的其他数学（包括Z N以外的其他数学）吸引了对应用数学，工程学和自然科学领域的兴趣，例如密码学[16]，计算机图形[23]和材料科学[14]。晶格多边形和多面体的数学已经在许多方面开发。在这里，晶格多边形和多面体定义为多边形和多边形，其顶点分别是晶格点。最著名的结果之一是Pick的定理[1]，它使用内部和边界上的晶格点计算R 2中的晶格多边形面积。该定理用于使用Farey序列[7]证明Minkowski的定理，并且有时用作数学教育中的教材[10]。各种扩展
来自...的单个树种分类 - 伦敦大学学院发现
图 1. Wytham Woods 中物种分类的训练和测试样本。图 (a)、(b) 和 (c) 中的彩色点是覆盖在高光谱图像假彩色表示上的地面实况。(a) 和 (b) 中的彩色多边形表示覆盖在高光谱图像假彩色表示上的每种物种的训练和测试样本。颜色表示不同的物种，即蓝色 = Larix decidua、绿色 = Acer pseudoplatanus、红色 = Fraxinus excelsior、黄色 = Fagus sylvatica、紫色 = Quercus robur、棕色 = Betula spp.，白色 = 阴影像素。
2023-esg-report-soy.pdf
作为嘉吉（Cargill），我们很荣幸能连接市场的这两个方面，并建立适合所有人的供应链解决方案。在过去的一年中，我们在使用农场级多边形绘制直接供应链方面取得了巨大进展，为我们采购大豆的所有国家完成了这项工作（请参阅第145页）。我们还与间接供应商互动以提高尽职调查。，我们与广泛的合作伙伴共同开发了许多项目和解决方案，以恢复森林，证明可持续生产并提高供应链可追溯性。同时，我们了解和减轻供应链中风险的控制系统从未如此强大（请参阅第146页）。