Single Pages

Thursday 10 December 2020

How to perform CA and DCA in R

0 Yorum
How to perform 
Correspondence Analysis (CA) and Detrended Correspondence Analysis (DCA) in R

Difference between CA and DCA based on same data set
Difference between CA and DCA based on the same species composition.


In this post, I will try to describe how to run unconstrained (indirect) ordination such as Correspondence Analysis (CA) 1,2,3 and Detrended Correspondence Analysis (DCA)4,5  using vegan package 6 in R language 7. Both CA and DCA are pretty simple and straightforward functions, thanks to the vegan package. This post would only be useful provided that you are familiar with high-level and low-level plotting commands.

First of all, it is absolutely marvellous to have this chance to perform these multivariate analysis in R, because it is free for everyone,  even though its learning curve is rather steep and can be painful to accustom its environment.  Furthermore, the vegan package for R is a splendid gift for those who need to employ multivariate analysis. If you are interested in mathematical background there are a couple of books available 7, 8

Firstly, we need to install vegan and rioja  packages

install.packages("vegan", "rioja")

Here, I will use the existing data set in rioja package containing 41 diatom taxa in 20 samples from the Round Loch of Glenhead (RLGH) is a small yet beautiful lake from south-west Scotland.


# *********************************************************************** #

library(vegan)
library(rioja)
data(RLGH)
spec <- RLGH$spec #assign a variable for species
windows(10, 5) par(mfrow=c(1,2)) # Run Correspondence Analysis (CA) RLGH.ca <- cca(spec) # set up a blank canvas first plot(RLGH.ca , type = "n", las=1, mgp=c(1.8, 0.3, 0), tcl= 0.25) # site scores for axis 1 and axis 2 points(RLGH.ca, display="sites", choices=c(1,2), col="black", bg="lightblue", pch=22, cex=1.1, lwd=0.3) # site names ordipointlabel(RLGH.ca, display="sites", col="black", add = TRUE, cex=0.8) print(RLGH.ca) # Run Detrended Correspondence Analysis (DCA) RLGH.dca <- decorana(spec) # set up a blank canvas first #plot(RLGH.dca, type = "n", las=1, mgp=c(1.8, 0.3, 0), tcl= 0.25) plot(0:4, type = "n", las=1, mgp=c(1.8, 0.2, 0), tcl= 0.25, xlab="DCA 1", ylab="DCA 2", xlim=c(-1,1), ylim=c(-1,1)) # site scores for axis 1 and axis 2 points(RLGH.dca , display="sites", choices=c(1,2), col="black", bg="brown3", pch=24, cex=1.1, lwd=0.3) # site names use it if you would like to see them ordipointlabel(RLGH.dca, display="sites", col="black", add = TRUE, cex=0.8) print(RLGH.dca) # *********************************************************************** #

Results from CA and DCA with the RLGH data set


I must admit that my code seems untidy especially if you do not have experience in R, yet it still works well. I did not plot sample names because it makes the plot extremely messy. There is another trick that I generally use but it is a rather mundane process so I might share it in another post, hopefully.

The certain difference between CA and DCA is arch-effect 4. I am ignoring the infamous edge-effect since it is another important issues in CA as highlighted by Hill and Gauch (1980), I just wanted to point out arch-effect since it is evidently present in this data set. As you can see CA on the left-hand side, the way sample scores are positioned seem like an arch. DCA, thus, provide an easy interpretation to explore ordination of the samples. If you keep digging into these ordination methods you may come across many different opinions and perspectives. Although there is a controversy about DCA9, this is not a place to discuss this matter. Nevertheless, I can only say that the results from DCA is easy to interpret and decide whether environmental variable is linear or unimodal10,11  


What does DCA say?

We would like to learn whether biological data exhibit linear or unimodal distribution. The most important aspect of DCA is how large is the length of the first axis. Where the axis length larger than 4 SD unit suggests data set is nonlinear and unimodal methods are suitable whilst if the axis length is shorter than 3 SD suggests linear response is preferable. In case the length of the first axis is between 3 SD and 4 SD both linear and unimodal methods can be applied. This is suggested by Lepš & Šmilauer (2003) as a rule of thumb.





Please note that the results could be considered reasonable provided that you assume DCA is a valid method. Caution must be taken in terms of understanding the dataset at hand and fundamental assumption for weighted averaging approach as well as detrending process.


References

1. Escofier-Cordier, B. (1969). L'analyse factorielle des correspondances. Cah. Bur. univ. Rech. ope'r. Univ. Paris, 13.

2. Benzecri, J. P. (1969). Statistical analysis as a tool to make patterns emerge from data. Methodologies of Pattern Recognition (Ed. by S. Watanabe), pp. 35-60. Academic Press, New York.

3. Hill, M. (1973). Reciprocal Averaging: An Eigenvector Method of Ordination. Journal of Ecology, 61(1), 237-249. doi:10.2307/2258931

4. Hill, M. O. & Gauch, H. G. 1980. Detrended correspondence analysis: An improved ordination technique. Vegetatio, 42, 47-58.

5.Gauch, H.G., Jr., 1982, Multivariate Analysis in Community Ecology: Cambridge, UK., Cambridge University Press, 298 p.

6. Oksanen, J., Blanchet., F. G., Friendly., M., Kindt., R., Legendre., P., Mcglinn., D., Minchin., P. R., O'hara., R. B., Simpson., G. L., Solymos., P., Stevens., M. H. H., Szoecs., E. & Wagner., H. 2019. vegan: Community Ecology Package. R package version 2.5-6. https://CRAN.R-project.org/package=vegan.

7. R Core Team 2020. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing.

8. Jongman, R. H. G., Braak, C. J. F. T. & Tongeren, O. F. R. V. 1995. Data Analysis in Community and Landscape Ecology, Cambridge, Cambridge University Press.

9. Legendre, P. & Legendre, L. 2012. Chapter 9. Numerical Ecology, Amsterdam, Elsevier.

10. Birks, H. J. B. 1995. Statistical Modelling of Quaternary Science Data. In: MADDY, D., BREW, J.S. (ed.) Statistical modelling of quaternary science data. Cambridge: Quaternary Research Association.

11. Birks, H. J. B. 1998. Numerical tools in palaeolimnology – Progress, potentialities, and problems. Journal of Paleolimnology, 20, 307-332.

12 Lepš, J. & Šmilauer, P. 2003. Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO. Cambridge Press. 


Further Reading

Ordination Methods for Ecologists Website (Dr Mike Palmer, Oklahoma State University)

http://ordination.okstate.edu/DCA.htm
http://ordination.okstate.edu/CA.htm
http://ordination.okstate.edu/eigen.htm





Comments

Friday 13 March 2020

EndNote Kullanarak Referans Listesi Hazırlamak

0 Yorum
EndNote Kullanarak Referans Listesi Hazırlamak 

EndNoteX9
EndNote, epey yaygın olarak kullanılan ücretli bir referans yönetim yazılımıdır. Ücretli olmasına rağmen pek çok üniversitenin yazılım hizmetleri ofisinden (software download centre ya da IT website), lisanslı sürümü temin edilebilir.

Yazılımı yükledikten sonra Nature, Science Direct, Science, AGU yahut Google Scholar üzerinden, ihtiyacımız olan referansların .ris  ya da .enw uzantılı  kaynak dosyalarını indirebiliriz. Burada dikkat edilmesi gerekilen husus, her websitesi .enw formatını temin etmediği için .ris formatını indirmekte bir sakınca yoktur.

Öncelikle, Google Scholar arama kutusuna ihtiyacımız olan makalenin başlığını yazıyoruz.



İlgili makaleyi bulduktan sonra tırnak işaretini tıklayıp...



açılan pencerede "EndNote" seçeneğini tıklayarak .enw fortmatındaki ya da "RefMan" seçeneğini tıklayıp .ris  dosya türünü indiriyoruz. Ancak, Google scholar referans dosyası sağlamadığı taktirde, ilgili dosya, makalenin yayınlandığı derginin websitesinen indirilebilir.

Tuzo Wilson'un 1965 yılında, Nature Dergisinde yayınladığı "A New Class of Faults and their Bearing on Continental Drift" başlıklı makalenin, bulunduğu resmi websitesine gidelim. https://www.nature.com/articles/207343a0



"Cite this article" metnini tıklayıp...



Download citation bağlantısını tıklayarak, kaynak referans dosyasını indiriyoruz.




İndirdiğimiz dosyayı, iki kere tıklayarak EndNote kütüphanesine yüklüyoruz.




Microsoft Word üzerinden ihtiyacımız olan referansı kullanmak için EndNoteX9 sekmesini tıklayıp "Insert Citation" butonunu kullanarak mevcut referansların listelendiği pencereye erişilir.



Kütüphanedeki mevcut yayınlar listesinden atıf yapılacak yayın seçilir ve "Insert" butonu tıklanır.



EndNote, otomatik olarak atıf yaptığımız yayını, seçtiğimiz referans tipine göre (Harvard) çalışmakta olduğumuz word dosyasının en alt bölümüne ekler.

Birden fazla atıf yapmak istenildiği taktirde, CTRL'ye basılı tutarak çoklu seçim yapılır.
Ayrıca, ön ek yahut atıfların devamına kısa metinler girmek için EndNoteX9 menüsünden Edit & Manage Citation(s) butonuna tıklayıp açılan menüden prefix ya da suffix alanları doldurulabilir.



Örnek vermek maksadıyla kullanılan prefix e.g. 

Son olarak, otomatik olarak hazırlanan referanslar listesi bölümünün başlığını, yazı tipini, metin yapısın ve atıflara direkt bağlantı verebilmek için aynı penceredeki  Tools > Configure Bibliography seçeneği tıklanır.


Configure Bibliography



İlk açılan sekmede, Link in-text citation to references in the bibliography seçeneğini aktif ederek, yapılan atıflara link eklenebilir. Configure Bibliography penceresinden layout sekmesine tıklayarak, metin karakteri, boyunu, referans listesinin başlığı (kaynakça ya da biblografya) düzenlenebilir.

Burada paylaşılan adımlar yazılımın temel unsurlarını yansıtmaktadır ve pek çok yeni kullanıcıya yol gösterebilir. Detaylı bilgi için üretici firmanın hazırladığı detaylı doküman[1] ve topluluk forumuna[2] başvurmak şüphesiz çok faydalı olacaktır.


Kaynaklar
[1] https://researchsoftware.com/sites/researchsoftware.com/files/files/product_attachments/EndNote%20X9%20Windows%20Documentation.pdf

[2] https://community.endnote.com
Comments

Friday 25 October 2019

Sayısal Yükseklik Modeli ve Batimetri Verisi ile Harita Tasarlamak (ETOPO1) QGIS

0 Yorum
Sayısal Yükseklik Modeli ve Batimetri Verisi ile Harita Tasarlamak
Şekil 1: ETOPO1 Ice Surface Global Relief Model (from NOAA web: https://maps.ngdc.noaa.gov/viewers/wcs-client/)

ETOPO1 (ETOPO1 1 Arc-Minute Global Relief Model) [1] batimetri (bathymetry) ve sayısal yükseklik modeli (digital elevation model) verilerini kapsayan kürsel bir rölyef modelidir (Şekil 1). Yeryüzü topografisi geniş ölçüde SRTM [2] projesinden, batimetri verileri pek çok farklı kaynaktan derlenerek temin edilmekte. Kaynak veri, iki ayrı şekilde sunulmuş : a) ETOPO1 Bedrock,  Antarktika ve Grönland'ın ana kaya yüksekliklerini baz alıyor, b) ETOPO1 Ice surface ise Antarktika ve Grönland'ın buzul yüzey yüksekliği temel alarak ölçüm yapılmış. Eğer bu bölgeleri çalışmıyorsanız, istediğiniz birini indirebilirsiniz. Detaylı bilgi için NOAA metada kısmında detaylı bir açıklama mevcut [3]

Sitenin sunduğu, en pratik araç grid extract tool [4] sayesinde istenilen bölge seçilerek, ilgili alanın verisini hızlıca temin edebiliyorsunuz.

Şekil 2:  NOAA websitesi üzerinden erişilen Grid extract tool 
Kuzeybatı Amerika'da bulunan Cascadia dalma-batma zonunun kuzey segmentinin, bir haritasını yapmak amacıyla o bölgenin haritasının indireceğiz. Washington eyaletinin batısının bir kısmını kapsayan bir bölgeyi belirlemek için 1) numaralı okun işaret ettiği (i) seçeneği tıklanır; 2) kendi belirlediğimiz sınırlar dahilinde bir dikdörtgen belirlenir; 3) numaralı oku takip ederek GeoTIFF formatında, belirlediğimiz sınırları kapsayan dosya indirilir.

Kısa ve çabukça bir harita üretebilmek için Cascadia dalma batma zonu ve bu tektonik yapıya en yakın bölgeleri, yani Kuzeybatı Amerika'yı seçtik (Şekil 2). Haritanın konumunu daha net belirlemek amacıyla Vancouver, Seattle ve Portland şehirlerinin yerleri işaretlendi.

Şekil 3: Kuzeybatı Amerika'daki, Cascadia dalma-batma zonu.

QGIS kullanarak üç numaralı şekilde görülen Cascadia dalma-batma zonunun bir kısmını gösteren haritanın, sayısal yükseklik modeli ve batimetri verilerini temsil eden yükseklik renkleri, tamamen kişisel tercihlere göre düzenlendi. Farklı renk skalaları ve kabartma efekti (hillshade) ekleyerek, yükseklik farkları daha belirgin yapıldı.

Not : Ben eklemedim, ancak lejantsız harita olmaz, aklınızda bulunsun.


Kaynaklar

Comments

Monday 4 February 2019

Google Earth loading my places, kml, including enabled overlays Error - [ÇÖZÜM]

0 Yorum
Google Earth loading my places, kml, including enabled overlays Error hatasını çözme


Google Earth, zaman zaman "loading my places, kml, including enabled overlays Error" uyarı verip açılmamaktadır. Mevcut kullandığımız ve kendi ürettiğimiz dosya sayısı ve boyutu arttıkça bu sorun karşımıza çıkmaktadır. Bu sorunu çözmek amacıyla en kısa yöntemlerden birini uygulamak için aşağıdaki adımları tekip edebiliriz. Google Earth'ün kendi Repair Tool özelliği sayesinden üçüncü parti bir yazılım kullanmaya ihtiyaç duyulmamaktadır.

Google Earth Repair Tools'a ulaşmak için :
C:\Program Files\Google\Google Earth Pro\client\repair_tool.exe dosyasını çalıştırın.



1- Turn on Safe Mode
2- Restore default settings
3- Clear disk cache


Bir diğer yöntem ise aşağıdaki dizine erişip

C:\Users\kullanici(sizin kullanıcı adınız)\AppData\LocalLow\Google\GoogleEarth

mevcut dosyaları yedekleyerek, Google Earth'ü tekrar çalıştırmak olarak önerilmiş. Ancak bu yöntem benim içim faydalı olmadığından dolayı yukarıdaki yöntemi öneriyorum.


Google Earth Pro'yu direkt yüklemek (Direkt Installer Links) için aşağıdaki bağlantıları kullanabilirsiniz.


Kaynak :
[1] https://support.google.com/earth/answer/168344
[2] https://productforums.google.com/forum/#!topic/maps/Z2mrGE7Figk


Comments

Monday 8 October 2018

QGIS Base Map Ekleme (Google Map - ESRI Maps - Bing VirtualEarth - Open Street Map)

0 Yorum
QGIS 'e Altlık (Base Map) Ekleme 
(Google Map - ESRI Terrain - Bing VirtualEarth - Open Street Map) 




Altlıklar, coğrafi bilgi sistemleri (CBS)/GIS dalında çalışanlar için olmazsa olmaz unsurlardan biridir. Özellikle çizim yapacağımız zamanlar, referansları kontrol etmek ve çizimleri mümkün olduğunca muntazam yapmak amacıyla, değişik özelliklerdeki altlıkları, sık sık kullanırız. Dolayısıyla, bu altlıkları her zaman elimizin altında bulundurmamız gerekmektedir. Ancak bu altlıklara erişmek, genellikle yeni kullanıcılara kimi zaman da tecrübeli kullanıcılara zor vakitler yaşatabilmektedir.

İkinci sürümü zamanında pek çok defa kullandığım ve QGIS'in en faydalı bulduğum eklentilerinden uydu görüntülerini (Google Map, ESRI Terrain vs) altlık olarak kullanmamıza olanak sağlayan "OpenLayer Plugin" eklentisi QGIS'in 3üncü sürümlerine uyumluluk göstermemektedir. Bu sebeple, mevcut sorunu çözmek amacıyla, herkesin son derecede işine yarayacak ve kolayca kullanabileceği bir yöntem izah edeceğim.

Bu gönderide, son zamanlarda pek çok defa kullandığım ve çok kullanışlı bulduğum Bing VirtualEarth eklemeyi göstereceğim; diğer seçenekler için (Google Map, ESRI Terrain, ESRI Satellite vb) için gerekli kodları kaynaklar bölümünde bulabilirsiniz.




Bu altlıkları kullanmak için :
Browse > XYZ Tiles  sağ tuşu tıklayarak 
New connection seçeneğini seçip ve aşağıdaki bilgileri giriyoruz.


Name : Bing VirtualEarth
URL : http://ecn.t3.tiles.virtualearth.net/tiles/a{q}.jpeg?g=1



Bing VirtualEarth altlık olarak hazır.

Daha fazla altlık bulmak için arama yaptığım kaynak StackExchange'da gezinirken, aşağıdaki altlıklara ulaştım. Mevcut altlıklar Klas Karlsson' GitHub profilinde, python kodu olarak hızlıca kuruluma uygun hale getirilen bir script yazılmış [1].

Bir diğer altılıklar [1,2,3]

Name: Open Street Map
URL : http://a.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png

Name: Open Street Map Topography
URL: https://tile.opentopomap.org/%7Bz%7D/%7Bx%7D/%7By%7D.png

Name: Stamen Terrain
URL: http://tile.stamen.com/terrain/%7Bz%7D/%7Bx%7D/%7By%7D.png
  
Name: Stamen Toner
URL: http://tile.stamen.com/toner/%7Bz%7D/%7Bx%7D/%7By%7D.png
  
Name: Stamen Toner Light 
URL: http://tile.stamen.com/toner-lite/%7Bz%7D/%7Bx%7D/%7By%7D.png
  
Name: Stamen Watercolor 
URL: http://tile.stamen.com/watercolor/%7Bz%7D/%7Bx%7D/%7By%7D.jpg
  
Name: Wikimedia Map
URL: https://maps.wikimedia.org/osm-intl/%7Bz%7D/%7Bx%7D/%7By%7D.png
  
Name: Wikimedia Hike Bike Map 
URL: http://tiles.wmflabs.org/hikebike/%7Bz%7D/%7Bx%7D/%7By%7D.png

Name: Esri Boundaries Places 
URL:https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/Reference/World_Boundaries_and_Places/MapServer/tile/%7Bz%7D/%7By%7D/%7Bx%7D 
  
Name: Esri Gray (dark) 
URL:http://services.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/Canvas/World_Dark_Gray_Base/MapServer/tile/%7Bz%7D/%7By%7D/%7Bx%7D 

Name: Esri Gray (light) 
URL:http://services.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/Canvas/World_Light_Gray_Base/MapServer/tile/%7Bz%7D/%7By%7D/%7Bx%7D 
  
Name: Esri National Geographic
URL:http://services.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/NatGeo_World_Map/MapServer/tile/%7Bz%7D/%7By%7D/%7Bx%7D
  
Name: Esri Ocean
URL:https://services.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/Ocean/World_Ocean_Base/MapServer/tile/%7Bz%7D/%7By%7D/%7Bx%7D
  
Name: Esri Satellite 
URL:https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Imagery/MapServer/tile/%7Bz%7D/%7By%7D/%7Bx%7D
  
Name: Esri Standard 
URL:https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Street_Map/MapServer/tile/%7Bz%7D/%7By%7D/%7Bx%7D

Name: Esri Terrain 
URL:https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Terrain_Base/MapServer/tile/%7Bz%7D/%7By%7D/%7Bx%7D

Name: Esri Transportation
URL:https://server.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/Reference/World_Transportation/MapServer/tile/%7Bz%7D/%7By%7D/%7Bx%7D 

Name: Esri Topo World 
URL:http://services.arcgisonline.com/ArcGIS/rest/services/World_Topo_Map/MapServer/tile/%7Bz%7D/%7By%7D/%7Bx%7D

Name: OpenStreetMap Standard
URL: http://tile.openstreetmap.org/%7Bz%7D/%7Bx%7D/%7By%7D.png 

Name: OpenStreetMap H.O.T.
URL: http://tile.openstreetmap.fr/hot/%7Bz%7D/%7Bx%7D/%7By%7D.png 

Name: OpenStreetMap Monochrome URL: http://tiles.wmflabs.org/bw-mapnik/%7Bz%7D/%7Bx%7D/%7By%7D.png 

Name: OpenTopoMap URL: https://tile.opentopomap.org/%7Bz%7D/%7Bx%7D/%7By%7D.png

Name: Strava All 
URL: https://heatmap-external-b.strava.com/tiles/all/bluered/%7Bz%7D/%7Bx%7D/%7By%7D.png

Name: Strava Run 
URL: https://heatmap-external-b.strava.com/tiles/run/bluered/%7Bz%7D/%7Bx%7D/%7By%7D.png

Name: Open Weather Map Temperature 
URL: http://tile.openweathermap.org/map/temp_new/%7Bz%7D/%7Bx%7D/%7By%7D.png?APPID=1c3e4ef8e25596946ee1f3846b53218a 

Name: Open Weather Map Clouds 
URL: http://tile.openweathermap.org/map/clouds_new/%7Bz%7D/%7Bx%7D/%7By%7D.png?APPID=ef3c5137f6c31db50c4c6f1ce4e7e9dd

Name: Open Weather Map Wind Speed 
URL: http://tile.openweathermap.org/map/wind_new/%7Bz%7D/%7Bx%7D/%7By%7D.png?APPID=f9d0069aa69438d52276ae25c1ee9893 

Name: CartoDb Dark Matter - http://basemaps.cartocdn.com/dark_all/%7Bz%7D/%7Bx%7D/%7By%7D.png
Name: CartoDb Positron - http://basemaps.cartocdn.com/light_all/%7Bz%7D/%7Bx%7D/%7By%7D.png

Name: Bing VirtualEarth http://ecn.t3.tiles.virtualearth.net/tiles/a{q}.jpeg?g=1


Aşağıda Google (Map Hybrid, Satellite, Satellite Hybrid, Terrain Hybrid) ESRI Ocean, Standart, Satellite, National Geographic, Open Street Map kaynakları ekleyebileceğiniz Python kodları mevcut.  Ctrl + Alt + P  tuşlarını kullanarak Python konsolunu açarak (1) numaralı kaynakta bulunan kodları kopyalayıp yukarıda bahsettiğim bütün kaynakları ekleyip kullanabilirsiniz.

Kaynaklar :

1 - Klas Karlsson (GitHub)  : https://raw.githubusercontent.com/klakar/QGIS_resources/master/collections/Geosupportsystem/python/qgis_basemaps.py
Comments
Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...