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Calcul des intersections pour chaque géométrie dans une table

Calcul des intersections pour chaque géométrie dans une table


J'ai une table avec de nombreuses Linestrings et pour chacune de ces Linestrings, je dois déterminer quelles autres Linestrings, de la même table, l'intersectent.

Si je me souviens bien, cela me donne une complexité de n^2. J'ai essayé de le faire via une boucle for en python et d'appeler un SQL intersect() pour chaque trajectoire mais cela prend une éternité : même après le threading.

Existe-t-il un moyen d'effectuer ce calcul dans une instruction SQL ou peut-être en utilisant un appel de fonction gis différent et moins coûteux ?

Voici le code Python (utilisant psycopg2) qui est appelé pour chaque trajectoire afin de calculer d'autres trajectoires qui la croisent :

db_cursor.execute("SELECT id FROM trajectoire WHERE st_intersects((SELECT line_geometry FROM trajectoire WHERE id = (%s)), trajectoire.line_geometry);", [trajectory[0]])

La base de données est PostgreSQL utilisant PostGIS. Voici tous les détails de la table de trajectoire que j'utilise :


Utilisez deux fois une auto-jointure de la même table avec un alias différent.

Pour trouver l'intersection d'une chaîne de lignes avec toutes les autres :

SELECT B.id FROM trajectoire a, trajectoire b WHERE a.id = %s AND a.id <> b.id AND ST_Intersects(a.line_geometry, b.line_geometry)

Et pour trouver toutes les combinaisons d'intersections de lignes dans le tableau :

SELECT a.id || ' croise avec ' || b.id AS label FROM trajectoire a, trajectoire b WHERE a.id < b.id AND ST_Intersects (a.line_geometry, b.line_geometry)

À PROPOS DE OTTER GEOSPATIAL

Des amis de l'école m'appelaient “Otter” quand j'étais un étudiant alcoolique vers 1967. Stiefvater? Loutre? Trouver? Maintenant, j'utilise l'ancien surnom pour distinguer mes efforts professionnels/personnels des situations d'emploi régulières. C'est une distinction importante, car un jour donné, je pourrais agir en tant qu'employé régulier du Wisconsin DNR ou de l'UW-Green Bay, faire du bénévolat pour un organisme à but non lucratif ou développer ma propre présence sur le Web.


1. Introduction

De nos jours, les systèmes d'information géographique (SIG) jouent un rôle important dans la gestion des données minières et la prise de décision dans les mines (Popiolek & Hejmanowski 2008). La plupart des applications liées au suivi des déformations utilisent la technologie SIG pour étudier l'influence de l'exploitation souterraine en surface sur la mise en évidence du phénomène de mouvement (Malinowska & Hejmanowski 2010 Dragomir & Herbei 2012 Ghosh & Chakravarty 2012 ). La carte de déformation de surface obtenue est intégrée aux cartes de production minière numérisées et aux images orthographiques QuickBird dans le SIG pour analyser les effets de subsidence (Akcin et al. 2010 ). La surveillance de la déformation structurelle souterraine qui adopte la technologie SIG n'a pas été bien étudiée.

Contrairement au développement spatial au niveau du sol, le développement spatial souterrain implique des problèmes clés qui doivent être résolus. Par exemple, la déformation du profil du tunnel est un symptôme important de la réponse du tunnel soumis aux changements de contraintes dans la masse rocheuse environnante (Wang et al. 2010 ). En fait, la déformation structurelle se produit en raison des effets complexes des environnements interne et externe, qui peuvent révéler directement la sécurité structurelle lorsqu'ils sont surveillés en ligne (Bhalla et al. 2005). Les structures souterraines sont entourées de pressions géotechniques provenant de toutes les directions et doivent faire l'objet d'un suivi de déformation de couverture régionale. Cette question reste un défi pour les techniques actuelles de surveillance des déformations.

L'étude actuelle présente un modèle de cartographie géographique basé sur un réseau omnidirectionnel à ultrasons pour surveiller la déformation structurelle. Un réseau sphérique à ultrasons est établi pour la surveillance globale de la déformation structurelle souterraine. Une méthode de cartographie de la longitude et de la latitude terrestre est adoptée pour la gestion visuelle des informations de surveillance spatiale. La méthode proposée détecte, localise et suit automatiquement la déformation structurelle après avoir pris en compte les facteurs environnementaux complexes au cours de la phase d'initialisation du système.


2. Structure vivante et représentation topologique

La structure vivante est un concept clé de cet article, développé par Alexander ( 2002-2005 ) dans sa théorie des centres, et elle est également appelée plénitude ou vie ou beauté. La structure vivante se compose de nombreux centres individuels qui apparaissent aux différents niveaux de détail de la structure et ont tendance à se chevaucher et à s'imbriquer les uns dans les autres pour former un tout cohérent. Les termes de vie ou de vie ne sont pas particulièrement au sens biologique, mais en termes de structure récursive sous-jacente - une avec beaucoup plus de petites choses que de grandes, une avec de nombreuses petites choses, très peu de plus grandes et certaines entre les plus petites. et le plus grand. Alexander (2002-2005) a identifié 15 propriétés fondamentales (tableau 1) qui aident à juger si une chose est une structure vivante ou si une chose est vivante ou avec la vie habituellement, plus la chose a de propriétés, plus la chose est vivante. Dans cette section, nous introduisons d'abord la notion de structure vivante et ses propriétés fondamentales en utilisant un ornement comme exemple de travail (Figure 1) puis utilisons une configuration de 10 villes fictives (Figure 2) pour illustrer la représentation topologique et montrer comment la le degré de vitalité peut être mesuré.

Publié en ligne :

Tableau 1. Les 15 propriétés fondamentales de la structure vivante (Alexander 2002-2005).

Publié en ligne :

Figure 1. Un ornement et sa représentation topologique.

L'ornement (a), vraisemblablement dessiné par Alexandre, apparaît dans la couverture du livre de La nature de l'ordre (Alexandre 2002-2005). Les tailles de points montrées dans la représentation topologique (b) illustrent le degré de vivacité de la structure ornementale : plus les points sont gros, plus le degré de vivacité est élevé.

Figure 1. Un ornement et sa représentation topologique.

L'ornement (a), vraisemblablement dessiné par Alexandre, apparaît dans la couverture du livre de La nature de l'ordre (Alexandre 2002-2005). Les tailles de points montrées dans la représentation topologique (b) illustrent le degré de vivacité de la structure ornementale : plus les points sont gros, plus le degré de vivacité est élevé.

Publié en ligne :

Figure 2. Illustration de la représentation topologique.

Les 10 villes fictives avec des tailles de 1, 1/2, 1/3 … et 1/10 reçoivent des emplacements dans un espace carré (a). Ces 10 villes sont réparties sur 3 niveaux hiérarchiques indiqués par les 3 couleurs, et leurs polygones de Thiessen correspondants s'emboîtent (b). Un réseau complexe est ensuite créé (c) pour capturer les relations adjacentes des polygones au même niveau et les relations imbriquées des polygones à travers les niveaux.

Figure 2. Illustration de la représentation topologique.

Les 10 villes fictives avec des tailles de 1, 1/2, 1/3 … et 1/10 reçoivent des emplacements dans un espace carré (a). Ces 10 villes sont réparties sur 3 niveaux hiérarchiques indiqués par les 3 couleurs, et leurs polygones de Thiessen correspondants s'emboîtent (b). Un réseau complexe est ensuite créé (c) pour capturer les relations adjacentes des polygones au même niveau et les relations imbriquées des polygones à travers les niveaux.

L'ornement fait partie de la couverture du livre de La nature de l'ordre (Alexander 2002-2005), et il montre un fort sentiment de vie, avec beaucoup plus de petites choses que de grandes (Figure 1(a)). Le thème central du livre en quatre volumes concerne la nature de l'ordre, qui est vraisemblablement représenté par le grand cercle, tandis que les quatre volumes, nous le soupçonnons, sont représentés par quatre petits cercles. Les quatre petits cercles sont mis en valeur par les points plus petits qu'ils contiennent, grâce à des processus dits de différenciation. Le grand cercle est encore différencié et donc renforcé par la pièce en forme de losange, à laquelle sont attachés quatre points. Le grand cercle peut être perçu comme quatre arcs, qui sont encore améliorés par les quatre petits points ou traits, ainsi que les quatre limites. L'ornement possède plusieurs des 15 propriétés (tableau 1). Il existe au moins trois niveaux d'échelle : le grand cercle, les petits cercles et les points. Il existe de nombreux centres forts, et certains ont des limites épaisses. Une répétition alternée est présente, bien que moins apparente, au bord de la figure et du fond de l'ornement. Les bonnes formes se répètent alternativement dans l'ornement, ce qui est une bonne forme en soi, car il contient de nombreuses bonnes formes de manière récursive. Des symétries locales sont présentes avec le losange au centre, ainsi qu'en grand cercle avec les quatre traits. Cet ornement ressemble à un dessin à la main, mais nous pensons qu'Alexandre a délibérément voulu le faire. Il savait mieux que quiconque que la rugosité est une propriété si importante de la structure vivante. Le losange avec quatre points au milieu semble faire écho au grand cercle avec quatre petits cercles. Tous les centres identifiés ne sont pas séparés les uns des autres mais se lient pour devenir un tout cohérent. Cet ensemble est représenté topologiquement sous forme de graphe (figure 1(b)).

La représentation topologique, développée par Jiang (2017), consiste à établir une relation de soutien entre les centres individuels. Par exemple, le grand cercle, composé de quatre arcs, est soutenu par les quatre petits cercles, et le losange est soutenu par les quatre points attachés. Ces relations de soutien sont indiquées par des liens dirigés dans la représentation topologique de l'ornement (figure 1(b)). Il est à noter que la représentation topologique ne montre pas tous les centres potentiels. Les lecteurs intéressés peuvent se référer à Alexander ( 2002-2005 ) et Jiang ( 2016 ), dans lesquels un papier avec un petit point induit jusqu'à 20 centres. Avec la représentation topologique ou le graphique, et sur la base du modèle mathématique de l'intégralité (Jiang 2015a), nous pouvons calculer les degrés de vie, comme le montre la figure 1(b). L'espace géographique est beaucoup plus complexe que l'ornement, et ses centres sont beaucoup plus difficiles à identifier que ceux de l'ornement. Supposons 10 villes fictives dans un espace carré, et leurs tailles sont respectivement de 1, 1/2, 1/3, … 1/10 (Figure 2(a)). Les 10 villes peuvent être classées en 3 niveaux hiérarchiques sur la base de la classification head/tail breaks (Jiang 2013 ). Les trois niveaux hiérarchiques sont indiqués par les trois couleurs sur la figure 2(b), dans laquelle les points de trois niveaux hiérarchiques différents sont respectivement utilisés pour créer des polygones de Thiessen. Un réseau complexe est ensuite créé pour tous les polygones, avec des relations dirigées des points plus petits aux points adjacents plus grands au même niveau hiérarchique, et des polygones contenus aux polygones contenant ceux entre deux niveaux consécutifs (Figure 2 (c)). Avec le réseau et le modèle mathématique de l'intégralité (Jiang 2015a), le degré de vitalité peut être obtenu et visualisé par la taille des points de la figure 2(c). Dans ce qui suit, nous présenterons brièvement les idées qui sous-tendent le modèle mathématique.

L'ensemble des villes constitue une structure vivante, et cette structure vivante a deux statuts : l'actuelle (tje) et l'avenir (tje + 1) illustré à la figure 2(b,c), respectivement. Dans le statut actuel, le degré de vie est mesuré par la taille des villes, tandis que dans le futur, le degré de vie est mesuré par les scores PageRank (PR) de Google (Jiang 2015a). La différence majeure entre ces deux mesures réside dans la configuration, c'est-à-dire la manière dont les 10 villes se soutiennent pour constituer un ensemble cohérent. L'effet de configuration est continu, ce qui signifie que les tailles de villes, telles qu'elles sont actuellement, sont le résultat de la configuration, et les scores PR peuvent être considérés comme le classement des tailles de villes futures. Par exemple, les deux villes moyennes sont respectivement soutenues par les trois et les quatre petites villes, et la plus grande ville est soutenue par deux villes moyennes. Pour une configuration spatiale bien adaptée, les deux statuts ou les deux mesures (tailles et scores PR) ont peu de différence quant à leur classement individuel. L'espace, ou la configuration spatiale pour être spécifique, n'est pas neutre, et il a la capacité d'être plus ou moins adapté, ou de manière équivalente d'être plus ou moins entier. Cette vision dynamique de l'espace est ce qui sous-tend la vision du monde organique d'Alexander selon laquelle l'espace n'est pas sans vie ou neutre, mais une structure vivante impliquant beaucoup plus de petits centres que de grands, et plus important encore, l'espace est dans un processus continu d'adaptation. Cette adaptation dépend non seulement de la façon dont les différents centres s'adaptent les uns aux autres dans l'ensemble de leur configuration spatiale, mais aussi au-delà en termes de la façon dont il s'adapte à son environnement. Par exemple, le degré de vitalité de l'ornement n'est pas seulement déterminé par ses centres à l'intérieur, mais également influencé par son environnement pour une plus grande partie de la couverture du livre, et même au-delà.


Caché à la vue de tous : une approche d'apprentissage automatique pour détecter les activités de prostitution à Phoenix, en Arizona

La prostitution est un sujet d'étude depuis des décennies, mais de nombreuses questions demeurent sur la prostitution se produit. La difficulté à identifier l'activité de prostitution est souvent attribuée à la nature cachée et apparemment sans victime du crime. Malgré les nombreux défis associés au maintien de l'ordre dans la prostitution de rue, ces rencontres deviennent plus difficiles à identifier lorsqu'elles ont lieu à l'intérieur, en particulier dans des endroits éloignés du public, comme les hôtels. Le but de cet article est de développer une stratégie pour identifier les installations hôtelières et les zones environnantes qui peuvent connaître des niveaux élevés d'activité de prostitution en utilisant des données générées par les utilisateurs à grand volume, à savoir des critiques d'hôtels écrites par des clients et publiées sur Travelocity.com. Une synthèse unique de méthodes comprenant l'exploration de données, le traitement du langage naturel, l'apprentissage automatique et l'analyse spatiale de base sont combinées pour identifier les installations qui peuvent nécessiter des ressources supplémentaires pour l'application de la loi et/ou la sensibilisation des services sociaux/de santé. Les points chauds de la prostitution sont identifiés dans la ville de Phoenix, en Arizona, et les implications politiques sont discutées.

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Résultats

Au total, 97 espèces de poissons de sept ordres, 19 familles et 57 genres ont été capturés. Les Characiformes étaient l'ordre le plus riche avec 52 espèces, suivis des Siluriformes (14 espèces) et des Gymnotiformes (12 espèces), les 19 espèces restantes appartenaient à quatre ordres (Fig 2 S2 Tableau pour plus de détails). La richesse taxonomique variait de 4 à 24 espèces par tronçon de cours d'eau et 33 espèces n'ont été recueillies qu'une seule fois. Seules quatre espèces ont été capturées dans plus de 50 % des cours d'eau (Copella callolepis, Apistogramma agassizii, Crenuchus spilurus et Hemigrammus melanochrous, par ordre décroissant de participation). La plupart des espèces trouvées dans les cours d'eau étaient des poissons de petite taille typiques des systèmes d'amont et près de 75 % des espèces avaient une longueur standard adulte inférieure à 15 cm.

Différentes couleurs représentent différentes commandes de poissons. Voir le tableau S2 pour les noms complets des espèces.

Nous avons trouvé une corrélation positive significative entre la diversité bêta taxonomique (Tβsør) et la distance à la grande rivière, principalement associée à la composante de richesse (Tβrich) (Fig 3). Les tests partiels de Mantel ont indiqué que cette association était maintenue même après contrôle de l'effet de la distance du cours d'eau et des effets abiotiques locaux (tableau 1) et après contrôle des effets de l'identité du bassin versant (texte S2). Cela indique que les cours d'eau connectés de manière similaire aux systèmes de plaine inondable sont également similaires dans la composition de l'assemblage de poissons, quelle que soit la distance du cours d'eau. Il semble également y avoir un effet de la distance du cours d'eau sur les différences de richesse (Tβrich), mais cette association n'était pas statistiquement significative après contrôle des effets de la distance aux grandes rivières (tableau 1).

Les lignes ajustées indiquent les probabilités π.05.

Tableau 1

Distance aux grandes rivières différenceCours d'eau
distance
Local
conditions de dissemblance
Manteau simpleTβsør (A)0.293 **0.187 *0.005
Tβrich0.335 **0.236 *0.029
Tβrepl-0.060-0.06-0.022
Manteau partielTβsør (B)-0.016-0.049
Tβrich-0.048-0.030
Tβrepl--0.027-0.012
Tβsør (C)0.230 **--0.054
Tβrich0.249 *--0.039
Tβrepl-0.034--0.008
Tβsør (D)0.297 **0.200 *-
Tβrich0.335 **0.242 *-
Tβrepl-0.060-0.055-
Manteau simpleFβsør (E)0.222 *0.0570.207
Fβnes0.0440.027-0.061
Fβsim0.0880.0090.171
Manteau partielFβsør (F)--0.0850.168
Fβnes-0.002-0.072
Fβsim--0.0490.159
Fβsør (G)0.230 *-0.183
Fβnes0.035--0.078
Fβsim0.101-0.201
Fβsør (H)0.186 *-0.029-
Fβnes0.0590.057-
Fβsim0.053-0.066-

(A) et (E) : test de Mantel simple. (B) et (F) : tests de manteau partiel contrôlant les effets des différences de distance par rapport au grand fleuve. (C) et (G) : essais de manteau partiel contrôlant les effets de la distance du cours d'eau. (D) et (H) Tests de manteau partiel contrôlant les effets de la dissemblance dans les conditions locales. Les valeurs en gras correspondent à des corrélations statistiquement significatives.

Peu d'espèces se sont produites en continu le long du gradient de connexion aux grandes rivières, ce qui indique un fort modèle de substitution entre les bassins versants (Fig 2), et l'analyse de la diversité bêta a indiqué que la variabilité des assemblages de poissons était davantage le résultat d'une substitution d'espèces (T&# x003b2repl = 67 % de la diversité bêta totale) que la perte ou le gain d'espèces (Tβrich = 33 %). Cependant, nous n'avons trouvé aucune relation claire entre la composante chiffre d'affaires (Tβrepl) et les variables prédictives (tableau 1). Nous n'avons également trouvé aucune corrélation significative entre l'indice de diversité bêta taxonomique et les différences dans les conditions locales.

Conformément aux tests de Mantel, les résultats du LMM ont indiqué que la distance aux grandes rivières avait un effet négatif sur la richesse des assemblages de poissons de rivière (tableau 2, figure 4). L'histogramme de la fréquence des espèces ( Fig 2 ) montre une nette diminution du nombre d'espèces le long du gradient de connexion aux grands fleuves et une quasi-disparition des espèces de Synbranchiformes et Cyprinodontiformes dans les tronçons amont.

La distance aux grands fleuves variait de 10 à 449 km. La taille du cercle indique la largeur moyenne de chaque tronçon de cours d'eau et les nombres représentent les bassins versants (tableau S1 pour plus de détails).

Tableau 2

Distance aux grandes rivièresConditions abiotiques
(1 ère APC)
R 2 margR 2 cond
Richesse taxonomique0.0080.2070.4190.674
Richesse fonctionnelle0.0100.340.2830.409
LogM0.0480.420.2290.61
Osh0.0030.30.2680.268
Opérations0.2950.0010.3080.574
Edst0.0260.580.1670.189
Eps0.0240.270.2230.384
Bsh0.8800.350.0360.157
BSF0.0210.320.3050.684
PFps0.0550.0880.1880.283
Pfar0.0100.790.2260.304
CPt0.0810.40.1720.515
Cfar0.1700.760.10.281
Frt0.2200.380.0610.061
FSF0.9900.210.0560.39

Le bassin versant a été considéré comme un effet aléatoire dans tous les modèles. Les valeurs marginales de R 2 (R 2 marg) concernent les modèles ajustés uniquement en tenant compte des effets fixes, et le R 2 conditionnel (R 2 cond) correspond au modèle complet, y compris les effets aléatoires. Les valeurs en gras correspondent à pπ.05. LogM = log (masse corporelle+1) Osh = Forme de l'ouverture buccale Ops = Position de l'ouverture buccale Edst = Taille des yeux Eps = Position des yeux Bsh = Forme transversale du corps Bsf = Surface transversale du corps PFps = Position de la nageoire pectorale PFar = Rapport d'aspect de la nageoire pectorale CPt = étranglement du pédoncule caudal Frt = rapport nageoire-surface Fsf = rapport surface de la nageoire/taille du corps Cfar = rapport d'aspect de la nageoire caudale.

Il y avait une corrélation significative entre l'indice de diversité bêta fonctionnelle (Fβsør) et la différence de distance par rapport aux grandes rivières (tableau 1), indiquant que la position du cours d'eau influence les modèles de similarité fonctionnelle des assemblages de poissons locaux. Cependant, la différence de composition fonctionnelle n'était pas significativement liée aux composants d'imbrication (Fβnes) ou de renouvellement (Fsim). Malgré l'absence de relation entre F&# x003b2nes et la distance aux grandes rivières, nous avons trouvé une diminution de la richesse fonctionnelle dans la direction amont, indiquée par les résultats du LMM (tableau 2, figure 4), et il n'y avait pas d'autocorrélation spatiale statistiquement significative dans le Résidus LMM (texte S2). Cela indique que l'espace fonctionnel, en plus de diminuer en amont, change également le long du gradient, empêchant ainsi les assemblages avec une plus grande richesse fonctionnelle de remplir complètement l'espace fonctionnel des autres et de déterminer des modèles emboîtés fonctionnels. Nous n'avons trouvé aucune relation entre les conditions locales et la richesse taxonomique ou fonctionnelle (tableau 2).

Les résultats du LMM ont montré une relation significative entre la masse corporelle des traits fonctionnels du poisson (LogM), la surface transversale du corps (Bsf) et le rapport hauteur/largeur de la nageoire pectorale (PFar) et la distance par rapport aux grandes rivières, indiquant que les assemblages des cours d'eau éloignés des grandes rivières sont principalement composées d'espèces de plus petite taille avec une plus grande capacité de nage qui habitent les couches supérieures et moyennes de la colonne d'eau ( Fig 5 ). De plus, certains traits liés à la capacité de détection des proies (Eps, Edst) et à la stratégie d'alimentation (Osh) étaient significativement liés à la distance par rapport aux grandes rivières. Les assemblages de cours d'eau plus proches des grandes rivières avaient une proportion plus élevée d'espèces avec des embouchures inclinées et des yeux bas, indiquant une augmentation de l'importance des habitudes détritivores. Il y avait une proportion plus élevée d'espèces avec une bouche terminale à supérieure et des yeux positionnés latéralement (principalement des mangeurs dérivants sur des sources de nourriture allochtones) dans les cours d'eau situés en amont et loin des grandes rivières. La position de l'ouverture buccale était le seul trait fonctionnel significativement lié aux conditions abiotiques locales (1 ère PCA) (tableau 2). Cet axe était principalement lié au pourcentage de déchets grossiers, à la profondeur moyenne et à la largeur moyenne (plus de détails dans le tableau S1).

Plus de détails sur les calculs des indices fonctionnels sont donnés dans le texte S1. LogM = log (masse corporelle+1) Eps = Position des yeux Edst = Taille des yeux Osh = Forme de l'ouverture buccale Bsf = Surface transversale du corps PFar = Rapport d'aspect de la nageoire pectorale. La distance aux grands fleuves variait de 10 à 449 km (voir le tableau S1 pour plus de détails).


Conclusion

Un scénario souhaitable, c'est-à-dire un cycle d'azote étroitement couplé, avec des rendements agricoles élevés, une capacité d'approvisionnement en N élevée du sol et un faible potentiel de pertes d'azote, a été trouvé sur les champs de ferme biologique avec le C et l'azote total et labile du sol les plus élevés et une gestion qui a fourni un gamme d'apports de matière organique. L'hétérogénéité dans les 13 champs biologiques a montré que la dépendance à l'égard des mesures typiques de la disponibilité de l'azote (par exemple, le NO du sol3 - ) seul est insuffisant pour la gestion adaptative de l'azote dans les fermes biologiques. Terre faible NON3 - peut indiquer soit un système déficient en N, soit un cycle de N étroitement couplé, il est donc essentiel de combiner plusieurs indicateurs. Les niveaux d'expression des gènes des racines pourraient éventuellement devenir un outil de surveillance rentable à mesure que la technologie deviendra plus accessible, en particulier si plusieurs facteurs de stress abiotiques et biotiques pouvaient être évalués simultanément. L'approche paysagère a fourni la gamme de variabilité nécessaire pour évaluer les indicateurs du cycle de l'azote et a préparé le terrain pour une gestion adaptative afin d'accélérer les progrès vers l'objectif ambitieux d'obtenir de multiples services écosystémiques dans des paysages hétérogènes à gestion intensive.


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Construire des réseaux de capteurs sans fil M2M et IoT : diffusion des données

Dans le deuxième d'une série en quatre parties sur la mise en œuvre de réseaux de capteurs sans fil, les auteurs de «Réseaux sans fil ad hoc,» discuter des différents protocoles nécessaires à une diffusion fiable et rapide des données.

La diffusion des données est le processus par lequel les requêtes ou les données sont acheminées dans le réseau de capteurs. Les données collectées par les nœuds capteurs doivent être communiquées à la BS ou à tout autre nœud intéressé par les données. Le nœud qui génère des données s'appelle une source et les informations à rapporter s'appellent un événement. Un nœud qui s'intéresse à un événement et cherche des informations à son sujet s'appelle un puits.

Traffic models have been developed for sensor networks such as the data collection and data dissemination (diffusion) models. In the data collection model, the source sends the data it collects to a collection entity such as the BS. This could be periodic or on demand. The data is processed in the central collection entity.

Data diffusion, on the other hand, consists of a two-step process of interest propagation and data propagation. An interest is a descriptor for a particular kind of data or event that a node is interested in, such as temperature, intrusion, or presence of bio-agents.

For every event that a sink is interested in, it broadcasts its interest to its neighbors and periodically refreshes its interest. The interest is propagated across the network, and every node maintains an interest cache of all events to be reported.

This is similar to a multicast tree formation, rooted at the sink. When an event is detected, it is reported to the interested nodes after referring to the interest cache. Intermediate nodes maintain a data cache and can aggregate the data or modify the rate of reporting data. The paths used for data propagation are modified by preferring the shortest paths and deselecting the weaker or longer paths. The basic idea of diffusion is made efficient and intelligent by different algorithms for interest and data routing.

Flooding
In flooding, each node which receives a packet broadcasts it if the maximum hop-count of the packet is not reached and the node itself is not the destination of the packet. This technique does not require complex topology maintenance or route discovery algorithms. But flooding has the following disadvantages [5]:

Implosion: This is the situation when duplicate messages are sent to the same node. This occurs when a node receives copies of the same message from many of its neighbors.
Overlap: The same event may be sensed by more than one node due to overlapping regions of coverage. This results in their neighbors receiving duplicate reports of the same event.
Resource blindness: The flooding protocol does not consider the available energy at the nodes and results in many redundant transmissions. Hence, it reduces the network lifetime.

Gossiping
Gossiping is a modified version of flooding, where the nodes do not broadcast a packet, but send it to a randomly selected neighbor. This avoids the problem of implosion, but it takes a long time for a message to propagate throughout the network. Though gossiping has considerably lower overhead than flooding, it does not guarantee that all nodes of the network will receive the message. It relies on the random neighbor selection to eventually propagate the message throughout the network.

Rumor Routing
Rumor routing is an agent-based path creation algorithm [6]. Agents, or “ants,” are long-lived entities created at random by nodes. These are basically packets which are circulated in the network to establish shortest paths to events that they encounter.

They can also perform path optimizations at nodes that they visit. When an agent finds a node whose path to an event is longer than its own, it updates the node’s routing table. Figure 12.4 below illustrates the working of the rumor routing algorithm.


Click on image to enlarge.

In Figure 12.4 (a), the agent has initially recorded a path of distance 2 to event E1. Node A’s table shows that it is at a distance 3 from event E1 and a distance 2 from E2. When the agent visits node A,it updates its own path state information to include the path to event E2. The updating is with one hop greater distance than what it found in A,to account for the hop between any neighbor of A that the agent will visit next, and A.It also optimizes the path to E1recorded at node A to the shorter path through node B.The updated status of the agent and node table is shown in Figure 12.4 (b).

When a query is generated at a sink, it is sent on a random walk with the hope that it will find a path (preestablished by an agent) leading to the required event. This is based on the high probability of two straight lines intersecting on a planar graph, assuming the network topology is like a planar graph, and the paths established can be approximated by straight lines owing to high density of the nodes.

If a query does not find an event path, the sink times out and uses flooding as a last resort to propagate the query. For instance, as in Figure 12.4 (c), suppose a query for event E1 is generated by node P. Through a random walk, it reaches A, where it finds the previously established path to E1. Hence, the query is directed to E1 through node B, as indicated by A’s table.

Sequential assignment routing
One solution to this problem is the use of a set of algorithms which performs organization and mobility management in sensor networks is proposed. This sequential assignment routing (SAR) algorithm creates multiple trees, where the root of each tree is one-hop neighbor of the sink.

Each tree grows outward from the sink and avoids nodes with low throughput or high delay. At the end of the procedure, most nodes belong to multiple trees. An instance of tree formation is illustrated in Figure 12.5 below .

The trees rooted at A and B, and two of the one-hop neighbors of the sink, are shown. Node C belongs to both trees, and has path lengths of 3 and 5, respectively, to the sink, using the two trees. Each sensor node records two parameters about each path through it: the available energy resources on the path and an additive QoS metric such as delay. This allows a node to choose one path from among many to relay its message to the sink.

The SAR algorithm chooses path with high estimated energy resources, and provisions can be made to accommodate packets of different priorities. A weighted QoS metric is used to handle prioritized packets, which is computed as a product of priority level and delay. The routing ensures that the same weighted QoS metric is maintained.

Thus, higher priority packets take lower delay paths, and lower priority packets have to use the paths of greater delay. For example, if node generates packet of priority 3, it follows the longer path along tree (B ),and packet of priority 5 (higher priority) will follow the shorter path along tree UNE ,so thatthe priority × delay QoS metric is maintained. SAR minimizes the average weighted QoS metric over the lifetime of the network. The sink periodically triggers metric update to reflect the changes in available energy resource after some transmissions.

Directed Diffusion
The directed diffusion protocol is useful in scenarios where the sensor nodes themselves generate requests/queries for data sensed by other nodes, instead of all queries arising only from a BS. Hence, the sink for the query could be a BS or a sensor node. The directed diffusion routing protocol [8] improves on data diffusion using interest gradients.

Each sensor node names its data with one or more attributes, and other nodes express their interest depending on these attributes. Attribute-value pairs can be usedto describe an interest in intrusion data as follows, where an interest is nothing but a set of descriptors for the data in which the querying node is interested.

type = vehicle /* detect vehicle location */
interval = 1 s /* report every 1 second */
rect = [0, 0, 600, 800] /* query addressed to sensors within this
rectangle*/
Timestamp = 02:30:00 /*when the interest originated*/
expiresAt= 03:00:00 */till when the sink retains this data */

The sink has to periodically refresh its interest if it still requires the data to be reported to it. Data is propagated along the reverse path of the interest propagation. Each path is associated with a gradient that is formed at the time of interest propagation.

While positive gradients encourage the data flow along the path, negative gradients inhibit the distribution of data along a particular path. The strength of the interest is different toward different neighbors, resulting in source-to-sink paths with different gradients.

The gradient corresponding to an interest is derived from the interval/data-rate field specified in the interest. For example, if there are two paths formed with gradients 0.8 and 0.4, the source may send twice as much data along the higher gradient path compared to the lower gradient one. For the interest mentioned earlier, a sensor may send data of the following kind:

type = vehicle /* type of intrusion seen */
instance = car /* particular instance of the type */
location = [200,250] /* location of node */
confidence = 0.80 /* confidence of match */
timestamp = 02:45:20 /* time of detection */

The diffusion model allows nodes to cache or locally transform (aggregate) data. This increases the scalability of communication and reduces the number of message transmissions required.

The concept of reinforcement is used to update a node’s interest along a particular path. For example, suppose the sink wants more frequent updates from the sensors which have detected an event.

It reinforces the path by sending an interest with a higher data-rate requirement, in effect increasing the gradient of that path. On the other hand, if the sink needs only fewer updates, it applies negative reinforcement by sending an interest of lower required data-rate.

The directed diffusion model uses data naming by attributes and local data transformations to reflect the data-centric nature of sensor network operations. The local operations of data aggregation are application-specific. Gradients model the network-wide results of local interactions by regulating the flow of data along different paths, depending on the expressed interest.

Sensor Protocols for Information via Negotiation
A family of protocols called sensor protocols for information via negotiation (SPIN) uses negotiation and resource adaptation to address the deficiencies of flooding. Negotiation reduces overlap and implosion, and a threshold-based resource-aware operation is used to prolong network lifetime. Meta-data, or data describing data, is transmitted instead of raw data.

This requires fewer bytes and can be in an application-specific format. SPIN has three types of messages: ADV, REQ, and DATA. A sensor node broadcasts an ADV containing meta-data describing the actual data. If a neighbor is interested in the data, it sends a REQ for the data.

Then the sensor node sends the actual DATA to the neighbor. The neighbor again sends ADVs to its neighbors and this process continues to disseminate the data throughout the network. This simple version of SPIN is shown in Figure 12.6 below .

SPIN is based on data-centric routing, where the nodes advertise the available data through an ADV and wait for requests from interested nodes. SPIN-2 expands on SPIN, using an energy or resource threshold to reduce participation. A node may participate in the ADV-REQ-DATA handshake only if it has suffcient resources above a threshold.

Cost-Field Approach .
The cost-field approach [9] considers the problem of setting up paths to a sink. It is atwo-phase process, the first phase being to set up the cost field, based on metrics such as delay, at all sensor nodes, and the second being data dissemination using the costs. At each node, the cost is defined as the minimum cost from that node to the sink, which occurs along the optimal path. Explicit path information does not need to be maintained.

Phase 1 sets up a cost field starting from the sink node. A sink broadcasts an ADV packet with its own cost as 0. When a node N hears an ADV message from node M ,it setsits ownpath cost to min(LN ,LM + CNM), where LN is the total path cost from node N to sink, LM represents the cost of node M to sink, and CNM is the cost from node N to M .

If LN was updated, the new cost is broadcast through another ADV. This is a flooding-based implementation of the Dijkstra’s algorithm. In order to reduce the high communication costs associated with flooding, a back-off-based approach is used.

The main reason for overhead is that a node broadcasts its updated cost immediately, whether it was the optimal cost or not. Instead, the back-off modification makes a node defer its ADV instead of immediately broadcasting it.. The working of the cost-field approach with back-off is illustrated in Figure 12.7 below.


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The numbers on the links indicate link costs. In Figure 12.7 (a), node M broadcasts an ADV, which is received by nodes N and P .They tentatively fix their costs to LM +2 and LM +5, respectively, and set their back-off timers to 20 and 50, respectively. Figure 12.7 (b) shows the costs after 20 time units, when node N ’s back-off timer expires. Node N finalizes its cost to LM +2 and broadcasts an ADV, which is heard by node P .Since LN +1

Phase 2 is the data dissemination process. Once the cost field is established, a source sends its message to sink S with cost CS. The message also contains a cost-so-far field, initially set to 0. Each intermediate node forwards the packet if the cost recorded in the packet plus its own cost equals the original source-to-sink cost. This ensures that the original optimal path is used whenever a packet is routed. While forwarding, the intermediate nodes also update the cost-so-far field.

Geographic Hash Table .
Geographic hash table (GHT) is a system based on data-centric storage [10], inspired by Internet-scale distributed hash table (DHT) systems such as Chord [11] and Tapestry [12]. GHT hashes keys into geographic coordinates and stores a (key, value) pair at the sensor node nearest to the hash value.

The calculated hash value is mapped onto a unique node consistently, so that queries for the data can be routed to the correct node. Stored data is replicated to ensure redundancy in case of node failures, and a consistency protocol is used to maintain the replicated data.

The data is distributed among nodes such that it is scalable and the storage load is balanced. The routing protocol used is greedy perimeter stateless routing (GPSR) [13], which again uses geographical information to route the data and queries.

GHT is more effective in large sensor networks, where a large number of events are detected but not all are queried. In this case, the data observed is stored in a distributed manner across all nodes, instead of being routed to a central external storage. Queries are routed to the nearest node which contains a copy of the relevant data. This makes the storage and traffic distribution uniform.

Small Minimum Energy Communication Network .
Small minimum energy communication network (SMECN) is a protocol proposed in [14] to construct a sub-network from a given communication network. If the entire sensor network is represented by a graph G, the subgraph G’ is constructed such that the energy usage of the network is minimized.

The number of edges in G’ is less than that of G, but all nodes of G are retained in G.The connectivity between any two nodes is not disrupted by the subgraph. G’ is constructed such that the energy required to transmit data from a node to all its neighbors is lower in G’ than in G.

SMECN also follows the minimum energy (ME) property in its subgraph construction, that is, there exists an ME path in subgraph G’ between any two nodes that are connected in G.The power required to transmit data between two nodes u and v is modeled as

where t is a constant, n is the path loss exponent indicating the loss of power with distance from the transmitter, and d (u,v)is the distance between u and v.Let the power needed to receive the data be c. Since the transmission power increases exponentially with distance, it would be more economical to transmit data by smaller hops. Suppose the path between u (i.e., u0)and v (i.e., uk) is represented by r = (u0,u1,…uk), such that each (ui,ui+1) is an edge in the subgraph G, then the total power consumed for the transmission is

The path r is the ME path if C(r) less than or equal to C(r)for all paths r’ between u and v in the graph G. The subgraph G’ is said to have the ME property if there exists a path r in G’ which is an ME path in G, for all node pairs (u,v). SMECN uses only the ME paths from G’ for data transmission, so that the overall energy consumed is minimized.

Lire Partie 1 , go to: Issues and challenges
Next in Part 3: Sensor data gathering and location detection
Next in Part 4: High quality and low power.


Place Still Matters: Racial/Ethnic and Geographic Disparities in HIV Transmission and Disease Burden

Neighborhood-level structural interventions are needed to address HIV/AIDS in highly affected areas. To develop these interventions, we need a better understanding of contextual factors that drive the pandemic. We used multinomial logistic regression models to examine the relationship between census tract of current residence and mode of HIV transmission among HIV-positive cases. Compared to the predominantly white high HIV prevalence tract, both the predominantly black high and low HIV prevalence tracts had greater odds of transmission via injection drug use and heterosexual contact than male-to-male sexual contact. After adjusting for current age, gender, race/ethnicity, insurance status, and most recently recorded CD4 count, there was no statistically significant difference in mode of HIV transmission by census tract. However, heterosexual transmission and injection drug use remain key concerns for underserved populations. Blacks were seven times more likely than whites to have heterosexual versus male-to-male sexual contact. Those who had Medicaid or were uninsured (versus private insurance) were 23 and 14 times more likely, respectively, to have injection drug use than male-to-male sexual contact and 10 times more likely to have heterosexual contact than male-to-male sexual contact. These findings can inform larger studies for the development of neighborhood-level structural interventions.

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