Ini adalah repositori untuk paket R dengan manajemen data dan alat visualisasi untuk GPS dan data accelerometer untuk melacak hewan (misalnya, sapi). Termasuk dua aplikasi mengkilap untuk memvisualisasikan dan menganalisis data spasial-temporal terkait.
Silakan merujuk ke manual PDF untuk informasi terperinci tentang penggunaan fungsi.
Aplikasi pelacak hewan mengirimkan data demo yang disertakan. Atau, dengan mudah mengunggah file data hewan .csv atau .txt di folder zip. Ada opsi untuk aplikasi untuk memfilter titik data yang buruk setelah file diunggah. Anda dapat mengonfigurasi parameter filtrasi dan secara opsional mengelompok dengan algoritma pengelompokan Kalman.
Secara default, pencarian ketinggian dibatasi oleh garis lintang maksimum/minimum dan bujur ditentukan dari parsing data yang diunggah, tetapi batas dapat dimodifikasi secara manual. Batas -batas ini juga berdampak pada pengelompokan Kalman dari menu filtrasi. Demikian pula, level zoom default ke zoom peta saat ini, tetapi juga dapat diubah secara manual ke nilai dari 1-14. Klik pada kotak centang untuk memasukkan kemiringan dan aspek dengan ketinggian.
Gunakan pilihan dropdown untuk memfilter berdasarkan situs, hewan, atau kisaran tanggal. Fitur aplikasi akan diperbarui secara dinamis berdasarkan pilihan Anda, dan data yang difilter juga tersedia sebagai unduhan.
Selain itu, pelacak hewan dapat memvisualisasikan medan dari data hewan Anda. Beralih antara tampilan titik dan panas, atau overlay keduanya. Gambarlah persegi panjang untuk memilih wilayah tertentu.
Pelacak hewan juga memvisualisasikan dan membandingkan perilaku hewan Anda. Plot termasuk peningkatan dari waktu ke waktu oleh hewan dan jumlah titik dalam sampel oleh hewan serta laju perjalanan oleh hewan dan total waktu yang dihabiskan berdasarkan lokasi (tidak ditampilkan).
Aplikasi ini dilengkapi dengan utilitas ringkasan statistik untuk melengkapi visualisasi. Pilih antara ketinggian, perbedaan waktu antara pengukuran GPS, kursus, perbedaan kursus antara pengukuran GPS, jarak, dan laju ringkasan. Kemudian, pilih dari ukuran sampel, rata -rata, median, standar deviasi, varian, nilai minimum, nilai maksimum, kisaran, rentang interkuartil, kuartil pertama, dan statistik kuartil ketiga.
Bandingkan dan visualisasikan dua dataset berdampingan dengan aplikasi validasi. Coba aplikasi dengan set data demo yang disertakan, atau unggah file .csv Anda sendiri (.txt belum didukung).
Deteksi outlier juga dapat diterapkan. Kami saat ini mendukung klasifikasi skor-z yang dimodifikasi menurut Iglewicz dan Hoaglin (1993).
Selain itu, statistik ringkasan disediakan untuk data yang ditandai dari deteksi outlier aplikasi atau metode yang sudah diterapkan pada data sebelum diunggah.
Aplikasi ini dapat diinstal dan dijalankan melalui RStudio (atau konsol R dasar).
Sebelum memasang pelacak hewan, pastikan bahwa Anda memiliki paket DevTools diinstal dan dimuat:
install.packages("devtools")
library(devtools)
Pasang dan muat animaltracker dengan menjalankan yang berikut:
install_github("mathedjoe/animaltracker")
library(animaltracker)
Luncurkan aplikasi inti mengkilap dengan menjalankan yang berikut:
run_shiny_animaltracker()
Luncurkan aplikasi validasi mengkilap dengan menjalankan yang berikut:
run_validation_app()
Email [email protected].
