The authors would like to thank the U.S. Geological Survey, Natural Resource Ecology Laboratory at Colorado State University, Colorado State Forest Service and the Tamarisk Coalition for logistical support, data, use of facilities and expertise. Additionally, we thank Shelly Simmons, Lane Carter, John Moore, and Chandra Reed for their contributions to this work. Thomas J. Stohlgren was partially supported by the Bioenergy Alliance Network of the Rockies (BANR), USDA UV-B Monitoring and Research Program and USDA CSREES/NRI 2008-35615-04666. Any use of trade, product, or firm names is for descriptive purposes only and does not imply endorsement by the U.S. Government.

1. 필드 데이터 수집 <ol><li> 2005 년과 2006 년 17 국가 차원의 조사에서 위성 류 연합에 의해 수집 벡터 다각형 데이터 세트에서 위성 류에 대한 필드 데이터를 파생. 주 : 데이터는 현장 기술자가 모든 위성 류는 위성 위치 확인 시스템 (GPS) 및 항공 사진을 이용하여 아칸소 강을 따라 서 매핑 집중 지상 설문 조사를 통해 얻어졌다. </li><li> 이 다각형 내에서 모델을 훈련하는 499 임의의 점 (즉, 현존)을 생성합니다. 임의의 점에 대한 제한의 두 세트를 배치 (1) 각 지점은이 탐사 위성 5 TM 해상도 스탠드 위성 류 조건을 보장하기 위해 모든 다각형 가장자리에서&gt; 30m 할 필요가있다; 및 (2) 각각의 점은 조사 지점에 걸쳐 강력한 분포를 확인하고 자기 상관 공간을 최소화하기 위해, 임의의 인접한 지점에서 60m ≥를 할 필요가있다. </li><li> 세 개의 열에서 MS Excel 파일에 필드 데이터를 컴파일 제목이 표시와 함께 &quot;응답&quot;&quot;X&quot;및 &quot;Y&quot;, 응답 값은 경우 (1) Y. 저장 SAHM에 사용 .csv 형식이 파일 (FieldData 모듈)에 대한 존재, X에 대한 UTM의 Y 좌표 및 UTM의 X 좌표합니다. </li><li> 모델 결과를 평가하기 위해 독립적 인 테스트 데이터와 폴리곤 외부 위성 류 연합의 위성 류 다각형에서 추가로 100 임의의 점과 다른 100 임의의 점을 생성합니다. SAHM에 사용 .csv 형식이 파일 (FieldData 모듈)을 저장합니다. </li></ol> 2. 예측 변수 <ol><li> 미국 지질 조사국의 글로벌 시각화 뷰어 / EarthExplorer에서 (경로 32, 행 34) 탐사 위성 5 표면 반사율 4-5 번간 TM 이미지를 다운로드 (http://earthexplorer.usgs.gov/). 장면은 2005 년과 2006 년 17 콜로라도 위성 류 연합에 의해 샘플링 범위를 포함한다. 상기 모델에 사용 개월, 대부분 클라우드 무료 선택 장면 (즉, &lt;10 % 클라우드 커버) 및 representativ을 확인하려면구별 위성 류의 생물 계절을 생각 개월의 전자; 이 2004 년 10 월 2005 년 4 월 2005 년 5 월 2005 년 6 월 2005 년 7 월 2005 년 9 월 2006 년 4 월 2006 년 5 월 2006 년 6 월 2006 년 7 월 2006 년 8 월 2006 년 9 월, 2006 년 11 월이었다. </li><li> 에서 원격 탐사 지수 유도 도구를 다운로드 https://github.com/rander38/Remote-Sensing-Indices-Derivation-Tool. </li><li> , GDAL 또는 Arcpy 버전 중 하나를 도구에서 파이썬 스크립트를 실행; GDAL을 권장합니다. </li><li> 적절한 위성 센서, 소정의 인덱스를 선택하고, 입력 화상 파일을 파일이 저장 될 폴더의 출력 (도 1)를 설정한다. 우리는 각각의 대역을 수출하고 탐사 TM 장면의 각에서 파생 된 NDVI, SAVI 및 Tasseled 모자 밝기, 초록색 및 습윤 지수를 사용했다. 어떤 지수 수정 또는 Sensors_Formulas_RSIDT.ini 파일을 변경하여 추가 할 수 있습니다. </li></ol><img alt="그림 1"SRC = &quot;/ 파일 / ftp_upload / 54578 / 54578fig1.jpg&quot;/&gt; 1. 원격 탐사 지수 유도 도구 GUI 그림. <ol start="5"><li> 이 도구를 실행하고 ArcMap의의 절에서 시각적으로 출력 파일을 확인합니다. 10.0 (ESRI, 레드 랜드, CA) 또는 다른 지리 정보 시스템 소프트웨어를. </li></ol> 보조 서식지 모델링 (SAHM) (그림 2) 3. 소프트웨어 <img alt="그림 1" src="/files/ftp_upload/54578/54578fig2.jpg" /> 그림 2. 전체 SAHM 워크 플로우는 입력 데이터 전처리, 예비 모델 분석 및 의사 결정, 상호 모델 및 출력 루틴이 포함되어 있습니다. <ol><li> https://my.usgs.gov/catalog/RAM/SAHM에서 SAHM, 미국 지질 조사국 웹 사이트에서 (VisTrails 포함) 최초의 다운로드 파일을 실행하십시오. 다운로드 및 SAHM 설치에 대한 자세한 지침은 동일한 웹 사이트에서 사용 설명서를 참조하십시오. 웹 사이트는 또한 SAHM의 tutoria을 가지고 있습니다리터 및 추가 지침에 대한 데이터. </li><li> 위성 류의 종 분포 모델을 개발하려면합니다 (SAHM 예 폴더) 패키지 다운로드와 함께 제공되는 SAHM_tutorial_2.0.vt 파일을 사용합니다. 기록보기 내에서 독립적 인 위치 워크 플로우를 선택합니다. 다른 워크 플로 예를 선택하여 학습 목표에 따라 할 수있다 설명은 각각 제공된다. 파이프 라인을 선택합니다. </li><li> 다음 SAHM&gt; 변경 세션 폴더를 패키지로 이동하여, 출력 폴더를 설정합니다. 워크 플로 개발 프로세스 전반에 걸쳐 각 단계와 옵션에 대한 자세한 설명은 SAHM 뷰어 화면의 오른쪽에있는 문서 탭을 선택하여 확인할 수 있습니다. 다음과 같은 방법에 나열된 모든 모듈은 SAHM 탭에서 SAHM 창 왼쪽에서 찾을 수 있습니다. </li><li> 될 필드 데이터 옆에 직접 SAHM종 분포 모델을 훈련하는 데 사용됩니다. <ol><li> TemplateLayer 모듈을 클릭합니다. 마스크로서 사용되며, 분석의 돌기 세포의 크기와 정도를 정의하는 래스터 찾아. </li><li> 워크 플로의 왼쪽에있는 FieldData 모듈을 클릭합니다. .csv로 찾아보기 (즉, training.csv) 필드 데이터 모듈 내의 필드 데이터 (존재 포인트 또는 유무 점)의 파일입니다. </li><li> 파일 목록을 PredictorListFile 모듈을 클릭하고 .csv로하는 검색 (예를 들어, 모든 예측의 전체 경로를 포함하는 파일은 사용 설명서를 참조 모델 -에 사용). </li></ol></li><li> 다음에, 사전 처리 단계를 수행. <ol><li> FieldDataQuery 모듈을 클릭하고 응답을 열 머리글로 응답 란에 기입 (즉, FieldData.csv에서 열 이름), X 및 Y 열입니다. </li><li> MDSBuilder 모듈을 클릭합니다. backgroundPoi 설정10,000 ntField. 참고 : 모델링되는 종의 유무 데이터를 사용하는 경우, 당신은 backgroundPointField을 변경할 필요가 없습니다; 당신은 필드 Data.csv의 응답 (0) 이러한 위치를 포함한다. 당신이 (이 값은 임의로 생성 된 점은 그것이 내에 있어야 유지 될 확률을 나타내는 0에서 100까지의 값을 갖는 래스터 표면을 가리키는하여 지역 내 배경 포인트 선택을 제한하려는 경우 backgroundProbSurf를 설정하는 옵션입니다 특정 셀). 이 연구를 위해 (위성 류 연합에 의해 샘플링 총 면적 기준)이 버퍼 외부 지역에 대한 5,000m 아칸소 강의 버퍼와 0에서 100의 값으로 backgroundProbSurf를 사용합니다. </li></ol></li><li> 다음에, 지정한 종 분포 모델링 알고리즘을 사용한다. <ol><li> 참고 그 BoostedRegressionTree, GLM, MARS, 그리고 라ndomForest 모듈은 이미 독립적 인 위치 워크 플로우에 설정됩니다. 다섯 모델을 테스트하기 위해 워크 플로에 MAXENT 모듈을 추가합니다. CovariateCorrelationAndSelection 모듈에 연결합니다. 참고 : 모든 모델에 기본 설정으로 시작; 이들은 연구 목표 (자세한 내용은 모델 설명서를 참조)에 따라 변경 될 수 있습니다. </li><li> ModelOutputViewer 모듈을 추가하고 MAXENT 모듈에 연결; (5)에 열을 변경하고 1로 행 ModelOutputViewer 모델 결과의 비교에 이용 될 수있는 스프레드 시트를 생성한다. </li><li> OutputName 모듈을 클릭하고 하위 폴더 이름을 입력합니다. </li></ol></li><li> 다음으로, 모델 출력의 앙상블을 생성하는 모듈을 추가 할 수 있습니다. 이 모듈은 두 개의 출력 맵을 생성한다; 포함 된 모든 출력의 평균 연속 확률 포지티브 함과 모델의 수를 카운트 한 제진 확률. <ol><li> 워크 플로에 EnsembleBuilder 모듈을 추가합니다. 임계 값을 설정하는 메트릭 선택 사항입니다; 이 연구, AUC를 선택하고 0.75의 기본 값으로 임계 값을 둡니다. 이것은 또는 0.75 같이 앙상블지도 출력에 포함 된보다 큰 AUC 값으로 만 모델을 보장합니다. EnsembleBuilder에 BoostedRegressionTree, GLM, MARS, 랜덤 포레스트 및 MAXENT 모듈을 연결합니다. </li></ol></li><li> 다음으로, 독립 테스트 데이터 모델을 지시. <ol><li> 다른 FieldData 모듈 (워크 플로의 오른쪽)을 클릭하고 모델 검증 데이터를 포함하는 .csv 파일로 이동합니다. 이러한 프로토콜의 단계 1.4에서 생성 된 200 유무 포인트입니다. </li><li> FieldDataQuery 모듈을 클릭하십시오 응답, 배를 만들고, Y 열은 열이 나는 일치N 필드 데이터 CSV 형식. </li><li> ApplyModel 모듈을 추가하고 MAXENT 모듈에 연결합니다. ModelOutputViewer 모듈을 추가하고이 ApplyModel 모듈에 연결; 메뉴 1. 5에 열과 행을 변경, 선택 패키지 -&gt; SAHM -&gt; 변경 처리 모드. (- 1 코어 각각 N)를 둘 이상의 모델을 실행하는 하나의 모델을 순차적으로 선택하려는 때문에. 이는 다중 코어 컴퓨터를 활용하여 모델의 실행 시간을 촉진한다. </li></ol></li><li> 다음에, 종 분포 모델을 실행한다. <ol><li> 파일 .vt을 저장 한 다음 실행을 클릭합니다. </li><li> R | CovariateCorrelationAndSelection 위젯 (그림 3)이 표시되면, 상관 계수는 각 변수의 상관 관계 쌍을 드-선택 | ≥ 0.7 (%의 일탈을 기준으로는 단 변량 일반에서 설명<html> 이 위젯 (그림 3)과 정보에 생태 결정의 왼쪽 측면에서 볼 첨가제 모델을화된; 이 연구에서) 위성 류의 생물 계절 변화를 포착하기 위해 각 달에 적어도 하나의 공변량의 선택을 우선 순위. 시청 창에서 플롯의 수는 숫자를 입력 (기본값은 8) 및 업데이트를 클릭하여 변경할 수 있습니다. </li><li> 공변량 선택을 마무리 한 후, CovariateCorrelationAndSelection 위젯 (그림 3) 하단의 확인을 선택합니다. 이 연구 내용은 다음 9 변수는 유지했다 : July_30_2006_Brightness, June_09_2005_SAVI, Sept_16_2006_SAVI, May_24_2005_B4, Oct_28_2004_NDVI, April_22_2005_Brightness, April_09_2006_SAVI, Aug_31_2006_B4 및 Nov_19_2006_SAVI합니다. 종 분포 모델 확인을 선택한 후 실행됩니다. </li></ol></li></ol>JPG &quot;/&gt; 그림 3. 공변량 상관 관계 및 선택 SAHM 인터페이스를 제공합니다. <ol start="10"><li> 결과 출력. 참고 : 모델을 완료 한 후, VisTrails 스프레드 시트 모델 비교 나타납니다 (그림 4) <ol><li> 모델에 걸쳐 AUC 플롯 텍스트 출력 응답 곡선 교정 혼란 행렬, 잔차 및 응답 곡선을 비교한다. 참고 : SAHM 모델의 출력은 잔류 CovariateCorrelationOutputMDS, 혼란 행렬, 잔여 플롯, 교정 음모, 모델 평가 음모, 변수 중요성 플롯, 응답 곡선 폴더를 확장 출력 폴더, 빈지도, 엉망지도, 국방부지도, PROB지도를 포함 지도 및 경우 output.txt; 자세한 설명은 SAHM 사용자 설명서를 참조하십시오. </li></ol></li></ol><img alt="그림 4" src="/files/ftp_upload/54578/54578fig4.jpg" /> 도 4 VisTrails 스프레드는 모델 출력을 평가하는 데 사용될 수있다. 이것은트레이닝 데이터의 AUC 모델 비교; 모델은 각각 BRT, GLM, MARS, RF 및 Maxent 있습니다 왼쪽에서 오른쪽으로.

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K., Thuiller, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluation+of+consensus+methods+in+predictive+species+distribution+modelling.">Evaluation of consensus methods in predictive species distribution modelling.</a> Diversity and Distributions. 15, 59-69 (2009).</li></ol>

The authors have no competing financial interests or conflict of interest.

우리의 결과는 풍경에 위성 류를 구별 할 수 위성 류에 대한 존재 지점 및 원격 탐사 탐사 위성 영상 데이터의 시계열로, RF, MARS, GLM 및 Maxent을 피팅 BRT를 입증하고 기존의 단일 장면 분류 방법에 대한 효과적인 대안이다. 그것은 6 월 연구 지역에서 위성 류를 검출하는 특히 중요한 시간이다 우리의 결과에서 분명하다; 이 6 월의 습기가 탐사 위성 이미지의 시간 시리즈와 Maxent 모델에 맞는에 따라이 지역에서 위성 류 발생의 가장 중요한 예측 인자였다 표시 에반젤리스타 등. 2009 1 동의합니다. BRT, RF, MARS 및 Maxent 모델에 포함 된 다른 스펙트럼 지수 밴드 더 (. Salix 종) 토양 기판, 미루를 포함하여 다른 낙엽 나무 (사시 나무속 종.)와 버드 나무에서 위성 류를 구별, 또는 농업 관개 수 아래에서 일반적입니다아칸소 강 유역. 이러한 지형, 토양 유형 또는 기후 데이터와 같은 다른 GIS 층도 공변량으로 고려하고 이러한 모델을 포함하지만, 목표는 풍경 전류 종 분포를 검출하는 대신 잠재적 예측하는 경우, 우리는 최소이 유지 권장 될 수있다 발생 또는 적합한 서식지. 우리의 연구를위한 테스트 모델은 강력한 분석 능력과 결과를 평가하기위한 여러 옵션을 제공했다. 이러한 SAHM 같은 단일 프레임 워크 내에서 이러한 상호 모델의 모든 데, 공식화 및 모델링 프로세스의 다루기 쉬운 녹음을 할 수 있습니다. 워크 플로우는 수정, 반복 복제를 용이하게 분석의 각 단계를 기록하면서 사전 및 응답과 예측 변수의 사후 처리는 더 효율적인 모델을 비교할 수 SAHM 표준화된다. 앙상블 매핑은 w를 최소화하면서, 여러 가지 상호 모델의 강점을 결합하는 것을 목표로어떤 하나의 모델 (30)의 eakness. 우리는이 연구에서 사건이었다 믿는다 그러나, 우리는 (즉, 예측-에서 또는 과다 예측) 수익률 모델은 전체 결과를 약화시킬 수 있음을 경고한다. 문헌에서 앙상블 매핑의 사용이 제한 유리한 결과를했다,하지만 이러한 방법의 대부분보다는 종의 발생을 &quot;예측&quot;을 시도했다 &quot;감지합니다.&quot; 또한, 앙상블 매핑 모델 계약 수준을 식별, 다른 모델링 방법 중 불확실성의 시각적 평가를 할 수 있습니다. 대부분 종종 모델링 방법의 선택은 (예를 들어, BRT 대 GLM) 오히려 이러한 위치 데이터 불확실성 31 모델링 과정에서 다른 결정보다 모델 결과에 큰 영향을 정량화 할 수있다. 우리는 모두 다섯 모델 계약에 어디에 최선 에셀지도 (예, AUC에 의해 가중) (32) 추천 더 테스트하고 앙상블 매핑의 다양한 방법을 사용하여,라고 생각하지만 &lt;/ SUP&gt;, 최고의 독립적 인 현장 관찰을 통해 검증. 요약하면,이 방법은 쉽게 SAHM 주어진 연구 영역에 대해 유도 환경 변수를 이용하여 다른 종의 분포를 모델링하도록 맞추어 질 수있다.

남서부 미국 전역 강기슭 및 습지 생태계는 위성 류의 침입에 의해 위협 받고있다 (Tamarix 종.), 1800 년대 1 유라시아에서 소개 된 비 네이티브 나무가 우거진 관목. 위성 류는 속가, 수자원을 이용 토착 종을-경쟁, 생태계 1-2를 처리 변경할 수있는 여러 생리 학적 메커니즘을 가지고있다. 효과적인 통제 전략 환경 영향을 평가하고 수립을위한지도 위성 류 분포는 자원 관리자에 대한 높은 우선 순위이다. 지상 설문 조사가 정기적으로 사용 남아 있지만, 그들은 인해 노동, 시간 및 물류 관련 비용에 매우 큰 영역에 대한 비현실적이다. 위성 원격 감지 위성 류의 침략의 검출 및 매핑에 중요한,하지만 제한된 역할을하고있다. 기존의 분류 분석 및 원격 감지 소프트웨어는 한계 성공 3-5 있었다. 여러 최근 연구원격 감지 데이터 1,6를 사용하여 침입 식물을 감지하는 탐구 비 전통적인 접근 방식을 가지고있다. 위성 류는 많은 침입 식물처럼, 기본 강기슭 종의 생물 계절과 다른 성장시기에 걸쳐 생물 계절 변화를 나타낸다. 일부 지역에서는, 예를 들어, 위성 류 잎 아웃은 몇 가지 기본 수변 식물 전에, 그리고 위성 류는 더 이상 다른 토착 종보다 그 단풍을 유지합니다. 스펙트럼 밴드 재배 기간에 걸쳐 위성 데이터의 시계열로부터 유도 분광 인덱스를 사용하여, 우리는 이러한 생물 계절 1,6- 차이에 기초하여 네이티브 식물 에셀를 구별 할 수있다. 에반젤리스타 등의 작업에 구축. 2009 1은이 연구에서 우리는 탐사 위성 5 주제 매퍼 (TM) 위성 이미지의 시계열에서 개별 밴드에게 1-7 통합 및 표준화 차이 식생 지수 (NDVI), 토양 조정 식생 지수 (SAVI), 및 tasseled 캡을 유도 이 주파수 대역에서 변환. 정규화 differenCE 식생 지수 (NDVI)는 추정 식물 생물량, 캐노피 커버 리프 영역 인덱스 8-9을 위해 가장 일반적으로 사용되는 스펙트럼 지표 중 하나이며, (적색) 가시 근 사이의 비율의 비 - 선형 변환이고 적외선 밴드 10. 토양, 식물 조정 지수 (SAVI)는 식생 지수 11 토양 배경의 영향을 최소화하기 위해 사용되는 변성 NDVI이다. Tasseled 캡 변환은 토양의 밝기 (tasseled 모자, 밴드 1), 식물의 초록색 (tasseled 모자, 밴드 2), 토양 / 식물 습기 (tasseled 모자, 밴드 3)을 측정하는 세 개의 직교 밴드로 여섯 탐사 밴드의 합성을 가중 종종 식물 성분, 연령 클래스를 구분하고, 12 ~ 14을 구성하는 데 사용됩니다. 우리는 tasseled 캡 변환을 위해 크리스트 (1985) 15에보고 된 계수를 사용했다. 본 연구에서 우리는 스펙트럼 대역 및 채식의 시계열 다섯 종 분포 모델을 테스트탐사 위성 5 TM에서 파생 된 etation 지수는 남동 콜로라도 미국을 낮은 아칸소 강을 따라 위성 류를 매핑합니다. 아칸소 강은 2,364km (1,469 마일)에 걸쳐, 미주리 - 미시시피 시스템에서 두 번째로 큰 지류이다. 그 유역은 콜로라도 록키 산맥의 상류와 435,123km 2 (168,002 마일 2)를 포함한다. 2,965m에서 그 기원에서, 아칸소은 푸에블로, CO 근처 아웃 시키자 농업 토지와 짧은 잔디 프레리을 통해 사행, 권한 상승에 상당히 떨어진다. 강은 계절 홍수 될 수 있으며,이 미시시피 강으로 유입 곳 캔자스, 오클라호마, 아칸소에 계속하기 전에, 록 포드, 라 의회, 그리고 라마의 도시 농업 물 사용에 의존한다. 위성 류 먼저 라마 (16)의 현재의 마을 근처에 1913 년 R. Niedrach에 의해 아칸소 강에서 관찰되었다. 오늘, 위성 류는 푸에블로와 캔자스 상태 린 사이에 100 개 이상의 킬로미터를 커버 것으로 추정하고있다아칸소 강 (17)의 지류를 따라 추가로 60km 2 전자,. 연구 지역은 관개 수로, 습지, 농경지, 여러 지류의 합류점을 포함한다; 모든 위성 류 감염의 학위를 변화와 함께. 목장과 농업은 기본 크게 알팔파 건초, 옥수수, 겨울 밀 이루어진 수변 복도에 인접한 토지-사용합니다. 종 분포 모델은 종의 발생과 환경 (18) 사이의 관계를 식별하기 위해 위치 정보를 참조 발생 (즉, 위도, 경도)에 의존한다. 환경 데이터는 여러 원격 감지 및 다른 공간 층을 포함 할 수있다. 우리가 테스트 다섯 종 분포 모델은 밀어 회귀 나무 (BRT) (19), 임의 숲 (RF) (20), 다 변수 적응 회귀 스플라인을 포함 (MARS) (21), 일반화 선형 모형 (GLM) (22), 및 Maxent 23. 이 다섯 가지 모드EL 알고리즘은 가장 일반적으로 종 분포 모델링 채용 사이이며, 다수의 연구는 효능 24-25을 보여왔다. 우리는 보조 서식지 모델링 (SAHM) V의 소프트웨어를 사용했다. 2.0 모듈을 VisTrails의 v.2.2.2 (26) 시각화 및 처리 소프트웨어에 포함 된 다섯 모델을 실행합니다. 비교 모델링 SAHM을 사용하여 여러 가지 이점이있다. 공식화 모델링 프로세스 취급 용이 기록 외에도 SAHM 사용자가 개별적으로, 27 서식 상이한 인터페이스, 소프트웨어, 파일이 여러 종 분포 모델 알고리즘으로 작동 할 수있다. SAHM 모델의 성능을 평가하기 위해 일관성있는 임계 값을 독립적 및 임계 값에 의존하는 평가 지표를 생성합니다. 이 중 하나는 수신기 작동 특성 곡선 아래 면적 (AUC), 배경 (28)의 존재를 식별 할 수있는 모델의 능력을 평가하는 임계 값에 독립적 인 통계입니다. AUC 발0.5 이하의 단말은 모델의 예측이 임의보다 더 좋거나 더 나쁜 나타냅니다; 0.5과 0.70 사이의 값은 성능 저하를 나타냅니다; 0.70에서 1.0로 증가 값은 점진적으로 더 높은 성능을 나타냅니다. 또 다른 통계가 제대로 (PCC), 메트릭 사용자 정의 임계 값을 기준으로 민감도와 특이도는 무게 임계 값에 의존 통계 분류 퍼센트; 민감도와 특이 적합한 분류 관측 프리젠 스의 비율이 부적절한 것으로 분류 배경 장소의 비율을 측정하여 측정한다. 또 다른 메트릭은 참 스킬 통계 (TSS = 민감도 + 특이도는 - 1)이고, 범위의 값으로, 특이보다 모델의 민감도에 더 무게를 두는 -1 값이 0이 기회 (29)보다 더 나은 모델의 성능을 나타냅니다&gt; 1 사이. 모델의 출력을 사용하여 위성 류를 매핑하기 위해, 우리는 페이지를 정의하는 민감도와 특이도를 균등화 임계 값을 사용하여 이진 분류를 구성resence 또는 위성 류의 부재. 이러한 개별 모델 도출 된 맵은 다음 앙상블지도 (30)을 만들 합산 하였다. 앙상블지도는 테스트 모델의 단체 협약 위를 기록하고 분류 된지도를 생성하는 개별 종 분포 모델의 예측을 결합합니다. 예를 들어, 하나의 앙상블 셀 값은 다섯 값 다섯 모델 적당한 서식처로 세포 분류 것을 나타내는 반면, 하나의 모델이 적합한 서식지 그 셀 분류 것을 나타낸다. 이 방법의 장점은 앙상블지도는 개별 모델보다 낮은 평균 오류를 얻을 수 있다는 것입니다. 또한 사용자가 시각적으로 시험 각 모델의 성능을 비교할 수 있습니다. 전반적인 목표는 프리 종의 전류 분포를 모델링 맞출 수있는 이들 방법에 대한 상세한 설명을 제공하는 것이다.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="949">
	<tbody>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;width:259px;">Earth Explorer</td>
			<td style="width:65px;">USGS</td>
			<td style="width:533px;">http://earthexplorer.usgs.gov</td>
			<td style="width:93px;">Open Access: Yes</td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">Remote Sensing Indices Derivation Tool</td>
			<td>github</td>
			<td>https://github.com/rander38/Remote-Sensing-Indices-Derivation-Tool</td>
			<td>Open Access: Yes</td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">Software for Assisted Habitat Modeling</td>
			<td>USGS</td>
			<td>https://my.usgs.gov/catalog/RAM/SAHM</td>
			<td>Open Access: Yes</td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">ArcGIS v.10.3&#160;</td>
			<td>Esri</td>
			<td>https://www.arcgis.com/features/</td>
			<td>Open Access: No</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

integrating remote sensing with species distribution models; mapping tamarisk invasions using the software for assisted habitat modeling (sahm)

침입 식물 종의 조기 발견은 천연 자원과 생태계 과정의 보호 관리에 매우 중요합니다. 침입 식물의 분포를 매핑하는 원격 감지 위성의 사용이 보편화되어 있지만, 종래의 이미징 소프트웨어 및 분류 방법은 신뢰할 수없는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 테스트 및 남동 콜로라도의 아칸소 강을 따라 침입 위성 류 (Tamarix 종을.) 매핑 위성 원격 탐사 데이터를 맞는 다섯 종 분포 모델 기술의 사용을 평가. 테스트 모델은 회귀 나무 (BRT), 임의 숲 (RF), 다 변수 적응 회귀 스플라인 (MARS), 일반화 선형 모델 (GLM) 및 Maxent을 밀어 포함되어 있습니다. 이러한 분석은 보조 서식지 모델링 (SAHM)에 대한 소프트웨어라는 새로 개발 된 소프트웨어 패키지를 사용하여 수행 하였다. 모든 모델은 499 존재 포인트 만 의사가없는 점, 그리고 예측 변수 acqu와 함께 훈련했다8 개월에 걸쳐 탐사 위성 5 주제 매퍼 (TM) 센서 IRED는 생물 계절 차이의 검출을 사용하여 기본 수변 식물에서 위성 류를 구별합니다. 탐사 위성 장면에서, 우리는 각각의 밴드와 계산 정규화 차이 식물 지수 (NDVI), 토양 조정 식생 지수 (SAVI), 및 tasseled 출장 변환을 사용했다. 풍경에 현재 위성 류 분포를 확인 다섯 모델이 성공적으로 독립적 인 위치 데이터와 임계 독립적이고 임계 의존하는 평가 지표에 따라. 모델 별 차이점을 설명하기 위해, 우리는지도 출력이 계약의 영역과 불확실성의 영역을 강조하여 다섯 모델의 앙상블을 생산했다. 우리의 결과는 원격 감지 된 데이터 앙상블 맵핑의 유용성을 분석하는 종 분포 모델의 유용성을 입증하고 전처리에 SAHM 능력을 보여주는 여러 복잡한 모델을 실행.

<html> 독립적 인 테스트 데이터 집합을 기준으로 BRT, RF, MARS, GLM 및 Maxent의 통계 평가는 다섯 모델은 위성 류를 검출하기에 비교적 잘 수행 표시; 모델 사이의 임계 값 독립과 임계 따라 평가 지표 사이에 약간의 차이가 있었다. AUC 값&gt; 0.88이었다 퍼센트 정확하게 분류 값은&gt; 77 %, 민감도 및 특이도는&gt; 0.77이었고, TSS는&gt; 0.54 (표 1)이었다. 진 모델 출력의 앙상블은 아칸소 강 (그림 5)을 따라 지역의 많은 모델 계약을 밝혔다. 혼란 (다변량 환경 유사성면) 각 모델에 대한지도 출력은 연구 지역의 사용 가능한 환경을 표시 잘 더 앙상블 접근 방식에서 우리의 신뢰를 증가 (그림 6)를 샘플링했다. 방법 &quot;&gt; <tbody><tr><td> 모델 </td><td> AUC </td><td> PCC </td><td> 감광도 </td><td> 특성 </td><td> TSS </td></tr><tr><td> BRT </td><td> 0.91 </td><td> (85) </td><td> 0.85 </td><td> 0.85 </td><td> 0.70 </td></tr><tr><td> RF </td><td> 0.92 </td><td> (85) </td><td> 0.85 </td><td> 0.85 </td><td> 0.70 </td></tr><tr><td> 화성 </td><td> 0.90 </td><td> (82) </td><td> 0.82 </td><td> 0.82 </td><td> 0.64 </td></tr><tr><td> GLM </td><td> 0.88 </td><td> 77 </td><td> 0.77 </td><td> 0.77 </td><td> 0.54 </td></tr><tr><td> Maxent </td><td> 0.92 </td><td> (84) </td><td> 0.83 </td><td> 0.84 </td><td> 0.67 </td></tr></tbody></table> 표 1. 임계 값 독립 (AUC)와 종속 임계 값 (PCC는 민감도, 특이도, TSS) BRT, RF, MARS, GLM에 대한 평가 지표 및 Maxent 모델은 독립적 인 테스트에 적합<html> 위성 류의 유무의 데이터 세트. <img alt="그림 5" src="/files/ftp_upload/54578/54578fig5.jpg" /> 그림는 ArcGIS에서 BRT, GLM, MARS, RF 및 Maxent 바이너리 출력 맵을 결합 5. 앙상블 결과. 지역 5 (적색) 0 (무색)에서, 계약에 모델 번호에 의해 착색된다. 예측의 북서쪽 모서리에있는 색의 영역을 참고; 이 라인은 탐사 이미지의 유물이다 따라서 모델 결과는이 지역주의를 기울여야한다. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54578/54578fig5large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 6" src="/files/ftp_upload/54578/54578fig6.jpg" /> 그림 6. 다변량 환경 유사성면 (MESS) 출력.대상 = &quot;_ 빈&quot;&gt;이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 사용되는 아홉 예측기 6 월 30 2,006 밝기 다섯 모델 (표 2)의 가장 중요한 변수이다. 이 단계적 아카 이케 정보 기준에 따라 GLM에 의해 유지하는 유일한 변수였다 (AIC, 이것은 SAHM에서 GLM 모델 선택의 기본이다), 그러나 그것은이 모델은 또한이 변수의 제곱 용어를 포함하는 것이 중요하다. RF 및 Maxent는 기본적으로 모든 변수를 유지합니다. <table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td> 예언자 </td><td> BRT </td><td> RF </td><td> 화성 </td><td> GLM </td><td> Maxent </td></tr><tr><td> 2006년 7월 30일 밝기 </td><td> 41.60 </td><td> 34.11 </td><td> 76.78 </td><td> (100) </td><td> 67.27 </td></tr><tr><td> 2006년 8월 31일 밴드 4 </td><td> 6.35 </td><td> 5.87 </td><td> 5.16 </td><td> 0 </td><td> 2.82 </td></tr><tr><td> 2005년 6월 9일 SAVI </td><td> 13.67 </td><td> 14.09 </td><td> 9.14 </td><td> 0 </td><td> 9.75 </td></tr><tr><td> 2005년 4월 22일 밝기 </td><td> 6.29 </td><td> 6.30 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 0.43 </td></tr><tr><td> 2004년 10월 28일 NDVI </td><td> 5.66 </td><td> 8.25 </td><td> 0 </td><td> 0 </td><td> 2.94 </td></tr></tbody></table> 표 각 모델에서 예측 2. 상대 중요성.

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Integrating Remote Sensing with Species Distribution Models; Mapping Tamarisk Invasions Using the Software for Assisted Habitat Modeling SAHM

We demonstrate the utility of remotely sensed data and the newly developed Software for Assisted Habitat Modeling (SAHM) in predicting invasive species occurrence on the landscape. An ensemble of predictive models produced highly accurate maps of tamarisk (Tamarix spp.) invasion in Southeastern Colorado, USA when assessed with subsequent field validations.

종 분포 모델과 원격 탐사 통합; 보조 서식지 모델링을위한 소프트웨어를 사용하여 매핑 위성 류 침략 (SAHM)

Early detection of invasive plant species is vital for the management of natural resources and protection of ecosystem processes. The use of satellite ...

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Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Environment

Integrating Remote Sensing with Species Distribution Models; Mapping Tamarisk Invasions Using the Software for Assisted Habitat Modeling (SAHM)

13.2K 조회수.  Colorado State University. We demonstrate the utility of remotely sensed data and the newly developed Software for Assisted Habitat Modeling (SAHM) in predicting invasive species occurrence on the landscape. An ensemble of predictive models produced highly accurate maps of tamarisk (Tamarix spp.) invasion in Southeastern Colorado, USA when assessed with subsequent field validations.

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An Optimized Enrichment Technique for the Isolation of Arthrobacter Bacteriophage Species from Soil Sample Isolates

Bacteriophage isolation from environmental samples has been performed for decades using principles set forth by pioneers in microbiology. The isolation of phages infecting Arthrobacter hosts has been limited, perhaps due to the low success rate of many previous isolation techniques, resulting in an underrepresented group of Arthrobacter phages available for study. The enrichment technique described here, unlike many others, uses a filtered extract free of contaminating bacteria as the base for indicator bacteria growth, Arthrobactersp. KY3901, specifically. By first removing soil bacteria the target phages are not hindered by competition with native soil bacteria present in initial soil samples. This enrichment method has resulted in dozens of unique phages from several different soil types and even produced different types of phages from the same enriched soil sample isolate. The use of this procedure can be expanded to most nutrient rich aerobic media for the isolation of phages in a vast diversity of interesting host bacteria.

An Optimized Enrichment Technique for the Isolation of Arthrobacter Bacteriophage Species from Soil Sample Isolates

We present an enrichment protocol for the isolation of bacteriophages infecting bacteria in the Arthrobacter genus. This enrichment protocol produces fast and reproducible results for the isolation and amplification of Arthrobacter phages from soil isolates.

의 분리를위한 최적화 된 농축 기법<em&gt; 박터</em&gt; 박테리오파지 생물 종 토양 샘플에서 격리 된 것

Bacteriophage isolation from environmental samples has been performed for decades using principles set forth by pioneers in microbiology. The isolation of ...

연구

환경과학

Protocols for Robust Herbicide Resistance Testing in Different Weed Species

Robust protocols to test putative herbicide resistant weed populations at whole plant level are essential to confirm the resistance status. The presented protocols, based on whole-plant bioassays performed in a greenhouse, can be readily adapted to a wide range of weed species and herbicides through appropriate variants. Seed samples from plants that survived a field herbicide treatment are collected and stored dry at low temperature until used. Germination methods differ according to weed species and seed dormancy type. Seedlings at similar growth stage are transplanted and maintained in the greenhouse under appropriate conditions until plants have reached the right growth stage for herbicide treatment. Accuracy is required to prepare the herbicide solution to avoid unverifiable mistakes. Other critical steps such as the application volume and spray speed are also evaluated. The advantages of this protocol, compared to others based on whole plant bioassays using one herbicide dose, are related to the higher reliability and the possibility of inferring the resistance level. Quicker and less expensive in vivo or in vitro diagnostic screening tests have been proposed (Petri dish bioassays, spectrophotometric tests), but they provide only qualitative information and their widespread use is hindered by the laborious set-up that some species may require. For routine resistance testing, the proposed whole plant bioassay can be applied at only one herbicide dose, so reducing the costs.

A robust and flexible approach to confirm herbicide resistance in weed populations is presented. This protocol allows the herbicide resistance levels to be inferred and applied to a wide range of weed species and herbicides with minor adaptations.

다른 잡초 종의 강력한 제초제 저항 테스트를위한 프로토콜

Robust protocols to test putative herbicide resistant weed populations at whole plant level are essential to confirm the resistance status. The presented ...

Remote Sensing Evaluation of Two-spotted Spider Mite Damage on Greenhouse Cotton

The objective of this study was to evaluate a ground-based multispectral optical sensor as a remote sensing tool to assess foliar damage caused by the two-spotted spider mite (TSSM), Tetranychus urticae Koch, on greenhouse grown cotton. TSSM is a polyphagous pest which occurs on a variety of field and horticultural crops. It often becomes an early season pest of cotton in damaging proportions as opposed to being a late season innocuous pest in the mid-southern United States. Evaluation of acaricides is important for maintaining the efficacy of and preventing resistance to the currently available arsenal of chemicals and newly developed control agents. Enumeration of spider mites for efficacy evaluations is laborious and time consuming. Therefore, subjective visual damage rating is commonly used to assess density of spider mites. The NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) is the most widely used statistic to describe the spectral reflectance characteristics of vegetation canopy to assess plant stress and health consequent to spider mite infestations. Results demonstrated that a multispectral optical sensor is an effective tool in distinguishing varying levels of infestation caused by T. urticae on early season cotton. This remote sensing technique may be used in lieu of a visual rating to evaluate insecticide treatments.

This manuscript describes a multispectral optical sensor that effectively detected damage to early season cotton artificially infested with varying densities of the two-spotted spider mite populations.

온실면에 두 점박이 진드기 피해의 원격 탐사 평가

The objective of this study was to evaluate a ground-based multispectral optical sensor as a remote sensing tool to assess foliar damage caused by the ...

Experimental Methods of Dust Charging and Mobilization on Surfaces with Exposure to Ultraviolet Radiation or Plasmas

Electrostatic dust transport has been hypothesized to explain a number of observations of unusual planetary phenomena. Here, it is demonstrated using three recently developed experiments in which dust particles are exposed to thermal plasma with beam electrons, beam electrons only, or ultraviolet (UV) radiation only. The UV light source has a narrow bandwidth in wavelength centered at 172 nm. The beam electrons with the energy of 120 eV are created with a negatively biased hot filament. When the vacuum chamber is filled with the argon gas, a thermal plasma is created in addition to the electron beam. Insulating dust particles of a few tens of microns in diameter are used in the experiments. Dust particles are recorded to be lofted to a height up to a few centimeters with a launch speed up to 1 m/s. These experiments demonstrate that photo and/or secondary electron emission from a dusty surface changes the charging mechanism of dust particles. According to the recently developed &#34;patched charge model&#34;, the emitted electrons can be re-absorbed inside microcavities between neighboring dust particles below the surface, causing the accumulation of enhanced negative charges on the surrounding dust particles. The repulsive forces between these negatively charged particles may be large enough to mobilize and lift them off the surface. These experiments present the advanced understanding of dust charging and transport on dusty surfaces, and laid a foundation for future investigations of its role in the surface evolution of airless planetary bodies.

Dust charging and mobilization is demonstrated in three experiments with exposure to thermal plasma with beam electrons, beam electrons only, or ultraviolet (UV) radiation only. These experiments present the advanced understanding of electrostatic dust transport and its role in shaping the surfaces of airless planetary bodies.

먼지가 충전 및 자외선 또는 플라즈마에 노출 표면에 동원의 실험 방법

Electrostatic dust transport has been hypothesized to explain a number of observations of unusual planetary phenomena. Here, it is demonstrated using ...

Methods for Image-based Surveys of Benthic Macroinvertebrates and Their Habitat Exemplified by the Drop Camera Survey for the Atlantic Sea Scallop

Underwater imaging has long been used in the field of marine ecology but decreasing costs of high-resolution cameras and data storage have made the approach more practical than in the past. Image-based surveys allow for initial samples to be revisited and are non-invasive compared to traditional survey methods that typically involve nets or dredges. Protocols for image-based surveys can vary greatly but should be driven by target species behavior and survey objectives. To demonstrate this, we describe our most recent methods for an Atlantic sea scallop (Placopecten magellanicus) drop camera survey to provide a procedural example and representative results. The procedure is divided into three critical steps that include survey design, data collection, and data products. The influence of scallop behavior and the survey goal of providing an independent assessment of the U.S. sea scallop resource on the survey procedure are then discussed in the context of generalizing the method. Overall, the broad applicability and flexibility of the University of Massachusetts Dartmouth School for Marine Science and Technology (SMAST) drop camera survey demonstrates the method could be generalized and applied to a variety of sessile invertebrates or habitat focused research.

Image based surveying is an increasingly practical, non-invasive method to sample the marine environment. We present the protocol of a drop camera survey that estimates the abundance and distribution of the Atlantic sea scallop (Placopecten magellanicus). We discuss how this protocol can be generalized for application to other benthic macroinvertebrates.

생물이 Macroinvertebrates 그리고 대서양 바다 가리비에 대 한 드롭 카메라 조사에 의해 Exemplified 그들의 서식 지의 이미지 기반 설문 조사 방법

Underwater imaging has long been used in the field of marine ecology but decreasing costs of high-resolution cameras and data storage have made the ...

Use of Principal Components for Scaling Up Topographic Models to Map Soil Redistribution and Soil Organic Carbon

Landscape topography is a critical factor affecting soil formation and plays an important role in determining soil properties on the earth surface, as it regulates the gravity-driven soil movement induced by runoff and tillage activities. The recent application of Light Detection and Ranging (LiDAR) data holds promise for generating high spatial resolution topographic metrics that can be used to investigate soil property variability. In this study, fifteen topographic metrics derived from LiDAR data were used to investigate topographic impacts on redistribution of soil and spatial distribution of soil organic carbon (SOC). Specifically, we explored the use of topographic principal components (TPCs) for characterizing topography metrics and stepwise principal component regression (SPCR) to develop topography-based soil erosion and SOC models at site and watershed scales. Performance of SPCR models was evaluated against stepwise ordinary least square regression (SOLSR) models. Results showed that SPCR models outperformed SOLSR models in predicting soil redistribution rates and SOC density at different spatial scales. Use of TPCs removes potential collinearity between individual input variables, and dimensionality reduction by principal component analysis (PCA) diminishes the risk of overfitting the prediction models. This study proposes a new approach for modeling soil redistribution across various spatial scales. For one application, access to private lands is often limited, and the need to extrapolate findings from representative study sites to larger settings that include private lands can be important.

Landscape processes are critical components of soil formation and play important roles in determining soil properties and spatial structure in landscapes. We propose a new approach using stepwise principal component regression to predict soil redistribution and soil organic carbon across various spatial scales.

토양 재배포 및 토양 유기 탄소를 매핑할 지형 모델 확장에 대 한 주요 부품의 사용

Landscape topography is a critical factor affecting soil formation and plays an important role in determining soil properties on the earth surface, as it ...

Combining Eye-tracking Data with an Analysis of Video Content from Free-viewing a Video of a Walk in an Urban Park Environment

As individuals increasingly live in cities, methods to study their everyday movements and the data that can be collected becomes important and valuable. Eye-tracking informatics are known to connect to a range of feelings, health conditions, mental states and actions. But because vision is the result of constant eye-movements, teasing out what is important from what is noise is complex and data intensive. Furthermore, a significant challenge is controlling for what people look at compared to what is presented to them.
The following presents a methodology for combining and analyzing eye-tracking on a video of a natural and complex scene with a machine learning technique for analyzing the content of the video. In the protocol we focus on analyzing data from filmed videos, how a video can be best used to record participants&#39; eye-tracking data, and importantly how the content of the video can be analyzed and combined with the eye-tracking data. We present a brief summary of the results and a discussion of the potential of the method for further studies in complex environments.

The objective of the protocol is to detail how to collect video data for use in the laboratory; how to record eye-tracking data of participants looking at the data and how to efficiently analyze the content of the videos that they were looking at using a machine learning technique.

도시 공원 환경에서 산책 비디오를 무료로 볼 수 있는 비디오 콘텐츠 분석과 눈 추적 데이터 결합

As individuals increasingly live in cities, methods to study their everyday movements and the data that can be collected becomes important and valuable. ...

Composition and Distribution Analysis of Bioaerosols Under Different Environmental Conditions

Variable microorganisms in particulate matter (PM) under different environmental conditions may have significant impacts on human health. In this study, we described a protocol for multiple analyses of the biological compositions in environmental PM. Five experiments are presented: (1) PM number monitoring by using a laser particle counter; (2) PM collection by using a cyclonic aerosol sampler; (3) PM collection by using a high-volume air sampler with filters; (4) culturable microbes collection by the Andersen six-stage sampler; and (5) detection of biological composition of environmental PM by bacterial 16SrDNA and fungal ITS region sequencing. We selected hazy days and a livestock farm as two typical examples of the application in this protocol. In this study, these two sampling methods, cyclonic aerosol sampler and filter sampler, showed different sampling efficiency. The cyclonic aerosol sampler performed much better in terms of collecting bacteria, while these two methods showed the same efficiency in collecting fungi. Filter samplers can work under low temperature conditions while cyclonic aerosol samplers have a sampling limitation for temperature. A solid impacting sampler, such as an Andersen six-stage sampler, can be used to sample bioaerosols directly into the culture medium, which increases the survival rate of culturable microorganisms. However, this method mainly relies on culture while more than 99% of microbes cannot be cultured. DNA extracted from the culturable bacteria collected by the Andersen six-stage sampler and samples collected by cyclonic aerosol sampler and filter sampler were detected by bacterial 16S rDNA and fungal ITS region sequencing.All the methods above may have wide application in many fields of study, such as environmental monitoring and airborne pathogen detection. From these results, we can conclude that these methods can be used under different conditions and may help other researchers further explore the health impacts of environmental bioaerosols.

Understanding the biological composition of environmental particulate matter is important for the study of its significant impacts on human health and disease spread. Here, we used three types of bioaerosol sampling methods and a biological analysis of airborne microbes to better explore airborne microbial communities under different environmental conditions.

구성 및 다른 환경 조건에서 Bioaerosols의 유통 분석

Variable microorganisms in particulate matter (PM) under different environmental conditions may have significant impacts on human health. In this study, ...

Measuring the Shape and Size of Activated Sludge Particles Immobilized in Agar with an Open Source Software Pipeline

Experimental bioreactors, such as those treating wastewater, contain particles whose size and shape are important parameters. For example, the size and shape of activated sludge flocs can indicate the conditions at the microscale, and also directly affect how well the sludge settles in a clarifier.
Particle size and shape are both misleadingly &#39;simple&#39; measurements. Many subtle issues, often unaddressed in informal protocols, can arise when sampling, imaging, and analyzing particles. Sampling methods may be biased or not provide enough statistical power. The samples themselves may be poorly preserved or undergo alteration during immobilization. Images may not be of sufficient quality; overlapping particles, depth of field, magnification level, and various noise can all produce poor results. Poorly specified analysis can introduce bias, such as that produced by manual image thresholding and segmentation.
Affordability and throughput are desirable alongside reproducibility. An affordable, high throughput method can enable more frequent particle measurement, producing many images containing thousands of particles. A method that uses inexpensive reagents, a common dissecting microscope, and freely-available open source analysis software allows repeatable, accessible, reproducible, and partially-automated experimental results. Further, the product of such a method can be well-formatted, well-defined, and easily understood by data analysis software, easing both within-lab analyses and data sharing between labs.
We present a protocol that details the steps needed to produce such a product, including: sampling, sample preparation and immobilization in agar, digital image acquisition, digital image analysis, and examples of experiment-specific figure generation from the analysis results. We have also included an open-source data analysis pipeline to support this protocol.

The size and shape of particles in activated sludge are important parameters that are measured using varying methods. Inaccuracies arise from non-representative sampling, suboptimal images, and subjective analysis parameters. To minimize these errors and ease measurement, we present a protocol specifying every step, including an open source software pipeline.

형태와 오픈 소스 소프트웨어 파이프라인 Agar에 움직일 활성된 슬러지 입자의 크기 측정

Experimental bioreactors, such as those treating wastewater, contain particles whose size and shape are important parameters. For example, the size and ...

Identifying Per- and Polyfluorinated Chemical Species with a Combined Targeted and Non-Targeted-Screening High-Resolution Mass Spectrometry Workflow

Historical and emerging per- and polyfluoroalkyl substances (PFASs) have garnered significant interest from the public and government agencies from the local to federal levels. The continuing evolution of PFAS chemistries presents a challenge to the environmental monitoring, where ongoing development of targeted methods necessarily lags the discovery of new chemical compounds. There is a need, therefore, to have forward-looking methodologies that can detect emerging and unexpected compounds, monitor these species over time, and resolve details of their chemical structure to enable future work in human health. To this end, non-targeted analysis by high-resolution mass spectrometry offers a broad base detection approach that can be combined with almost any sample preparation scheme and provides significant capabilities for compound identification after detection. Herein, we describe a solid-phase extraction (SPE) based sample concentration method tuned for shorter chain and more hydrophilic PFAS chemistries, such as per fluorinated ether acids and sulfonates, and describe analysis of samples prepared in this fashion in both targeted and non-targeted modes. Targeted methods provide superior quantification when reference standards are available but are intrinsically limited to expected compounds when performing analysis. In contrast, a non-targeted approach can identify the presence of unexpected compounds and provide some information about their chemical structure. Information about chemical features can be used to correlate compounds across sample locations and track abundance and occurrence over time.

Here, we present a protocol for the sequential targeted quantification and non-targeted analysis of fluorinated compounds in water by mass spectrometry. This methodology provides quantitative levels of known fluorochemical compounds and identifies unknown chemicals in related samples with semi-quantitative estimates of their abundance.

당 식별-및 결합된 대상 및 비 대상 심사 고해상도 질량 분석 워크플로 Polyfluorinated 화학 종

Historical and emerging per- and polyfluoroalkyl substances (PFASs) have garnered significant interest from the public and government agencies from the ...