Dies ist ein Repository für ein R -Paket mit Datenverwaltungs- und Visualisierungstools für GPS- und Beschleunigungsmesserdaten für die Verfolgung von Tieren (z. B. Kühen). Enthält zwei glänzende Apps zur Visualisierung und Analyse der zugehörigen räumlich-zeitlichen Daten.
Weitere Informationen zur Funktionsnutzung finden Sie im PDF -Handbuch.
Die Animal Tracker -App versendet mit Demo -Daten enthalten. Oder laden Sie Ihre eigene .csv- oder .txt -Tierdatendateien bequem in einem ZIP -Ordner hoch. Es gibt eine Option, in der die App nach dem Hochladen von Dateien schlechte Datenpunkte filtert. Sie können die Filtrationsparameter konfigurieren und optional mit einem Kalman -Clustering -Algorithmus cluster.
Standardmäßig wird die Höhe der Höhenanhöhe durch den maximalen/minimalen Breitengrad und die Länge, die durch Parsen der hochgeladenen Daten bestimmt wird, begrenzt, die Grenzen können jedoch manuell geändert werden. Diese Grenzen wirken sich auch auf das Kalman -Clustering aus dem Filtrationsmenü aus. In ähnlicher Weise stand die Zoomebene standardmäßig mit dem aktuellen Karten-Zoom, kann aber auch manuell in Werte von 1-14 geändert werden. Klicken Sie auf die Kontrollkästchen, um Neigung und Aspekt mit Erhebung zu enthalten.
Verwenden Sie die Dropdown -Auswahl, um nach Standort-, Tier- oder Datumsbereich zu filtern. Die App -Funktionen werden basierend auf Ihren Auswahlen dynamisch aktualisiert, und die gefilterten Daten sind auch als Download verfügbar.
Darüber hinaus kann Animal Tracker das Gelände aus Ihren Tierdaten visualisieren. Wechseln Sie zwischen Punkt- und Heatmap -Ansichten oder Overlay beides. Zeichnen Sie ein Rechteck, um einen bestimmten Bereich auszuwählen.
Animal Tracker visualisiert und vergleicht das Verhalten Ihrer Tiere. Die Diagramme umfassen eine Erhöhung im Laufe der Zeit durch Tier und Anzahl der Punkte in der Probe durch Tier sowie die Rate der Reise nach Tier und Gesamtzeit, die nach Ort aufgewendet werden (nicht gezeigt).
Die App verfügt über ein statistisches Zusammenfassungsunternehmen, um die Visualisierungen zu ergänzen. Wählen Sie zwischen Erhöhung, Zeitunterschied zwischen GPS -Messungen, Verlauf, Verlaufsunterschied zwischen GPS -Messungen, Entfernung und zusammenfassender Geschwindigkeit. Wählen Sie dann aus Stichprobengröße, Mittelwert, Median, Standardabweichung, Varianz, Minimalwert, Maximalwert, Bereich, Interquartilbereich, erstem Quartil und dritten Quartilstatistik.
Vergleichen und visualisieren Sie zwei Datensätze nebeneinander mit der Validierungs-App. Probieren Sie die App mit den mitgelieferten Demo -Datensätzen aus oder laden Sie Ihre eigenen .csv -Dateien hoch (.txt wird noch nicht unterstützt).
Die Ausreißererkennung kann ebenfalls angewendet werden. Wir unterstützen derzeit die modifizierte Z-Score-Klassifizierung gemäß Iglewicz und Hoaglin (1993).
Darüber hinaus werden zusammenfassende Statistiken für gekennzeichnete Daten aus der Ausreißererkennung der App oder einer Methode bereitgestellt, die bereits vor dem Upload auf die Daten angewendet wurde.
Diese App kann installiert und über RSTUDIO (oder die grundlegende R -Konsole) ausgeführt werden.
Stellen Sie vor dem Installieren von Animal Tracker sicher, dass das DevTools -Paket installiert und geladen ist:
install.packages("devtools")
library(devtools)
Installieren und laden Sie AnimalTracker, indem Sie Folgendes ausführen:
install_github("mathedjoe/animaltracker")
library(animaltracker)
Starten Sie die Core Shiny App, indem Sie Folgendes ausführen:
run_shiny_animaltracker()
Starten Sie die Validierung Shiny App, indem Sie Folgendes ausführen:
run_validation_app()
E -Mail an [email protected].
