Habitat covariates known to influence elephant habitat selec-tion and  การแปล - Habitat covariates known to influence elephant habitat selec-tion and  ไทย วิธีการพูด

Habitat covariates known to influen

Habitat covariates known to influence elephant habitat selec-
tion and home range placement were used in the analysis. These

included surface water (de Beer et al., 2006; Harris et al., 2008),

slope (Wall et al., 2006), vegetation cover (Harris et al., 2008;

Loarie et al., 2009a), and human presence (Harris et al., 2008;

Hoare and Du Toit, 1999; Jackson et al., 2008). Wet season surface

water was located using data from Tracks4Africa (2010) and man-
made watering point data provided by conservation authorities.

These data were manually validated against Landsat imagery and

missing water bodies were hand-digitized. Distance to water

(km) was then calculated for each location. It should be noted that

small water bodies, such as mud holes, could not be identified with

this method. Using a 90 m2 digital elevation model, slope was de-
rived in degrees (Jarvis et al., 2006). Vegetative structure was char-
acterized using MODIS Vegetation Continuous Fields (Hansen et al.,

2006), which estimates the proportion of tree and herbaceous cov-
er at a 500 m2 resolution. Owing to collinearity between tree and

herbaceous cover within clusters, only proportion of tree cover

was included in the analysis. Finally, human presence was repre-
sented using two variables. Landscan (2008) human population

data estimated daily human density at a resolution of 1 km2

road infrastructure data (Tracks4Africa, 2010) was used to deter-
mine distance (km) of locations from main and secondary roads.

Distance to main roads was calculated using roads categorised as

, and
0/5000
จาก: -
เป็น: -
ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]
คัดลอก!
Habitat covariates known to influence elephant habitat selec-tion and home range placement were used in the analysis. Theseincluded surface water (de Beer et al., 2006; Harris et al., 2008),slope (Wall et al., 2006), vegetation cover (Harris et al., 2008;Loarie et al., 2009a), and human presence (Harris et al., 2008;Hoare and Du Toit, 1999; Jackson et al., 2008). Wet season surfacewater was located using data from Tracks4Africa (2010) and man-made watering point data provided by conservation authorities.These data were manually validated against Landsat imagery andmissing water bodies were hand-digitized. Distance to water(km) was then calculated for each location. It should be noted thatsmall water bodies, such as mud holes, could not be identified withthis method. Using a 90 m2 digital elevation model, slope was de-rived in degrees (Jarvis et al., 2006). Vegetative structure was char-acterized using MODIS Vegetation Continuous Fields (Hansen et al.,2006), which estimates the proportion of tree and herbaceous cov-er at a 500 m2 resolution. Owing to collinearity between tree andherbaceous cover within clusters, only proportion of tree coverwas included in the analysis. Finally, human presence was repre-sented using two variables. Landscan (2008) human populationdata estimated daily human density at a resolution of 1 km2road infrastructure data (Tracks4Africa, 2010) was used to deter-mine distance (km) of locations from main and secondary roads.Distance to main roads was calculated using roads categorised as, and
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]
คัดลอก!

ตัวแปรที่อยู่อาศัยที่รู้จักกันจะมีผลต่อที่อยู่อาศัยของช้างเลือกคําการและการจัดวางช่วงบ้านถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ เหล่านี้น้ำผิวดินรวม (เดอเบียร์ et al, 2006;. แฮร์ริส, et al, 2008.) ลาดชัน (กำแพง et al, 2006.) พืชพรรณ (แฮร์ริส, et al, 2008;.. Loarie, et al, 2009a) และ มนุษย์ (แฮร์ริส, et al, 2008;. โฮร์และ Du Toit 1999. แจ็คสัน, et al, 2008) พื้นผิวฤดูฝนน้ำที่ตั้งอยู่โดยใช้ข้อมูลจาก Tracks4Africa (2010) และมนุษย์ทำข้อมูลจุดรดน้ำให้โดยหน่วยงานอนุรักษ์. ข้อมูลเหล่านี้ได้ผ่านการตรวจสอบด้วยตนเองจากภาพดาวเทียม LANDSAT และหายไปแหล่งน้ำเป็นมือดิจิตอล ระยะทางไปในน้ำ(กม.) ที่คำนวณแล้วสำหรับแต่ละสถานที่ มันควรจะตั้งข้อสังเกตว่าแหล่งน้ำขนาดเล็กเช่นหลุมโคลนไม่สามารถยึดติดกับวิธีการนี้ ใช้ 90 m2 รูปแบบดิจิตอลระดับความสูงชันเป็น de- rived องศา (จาร์วิส et al., 2006) โครงสร้างของพืชเป็นอักษรacterized ใช้ฟิลด์ต่อเนื่อง MODIS พืช (แฮนเซน et al., 2006) ซึ่งคาดว่าสัดส่วนของต้นไม้และต้นไม้ cov- เอ้อที่ความละเอียด 500 m2 เนื่องจาก collinearity ระหว่างต้นไม้และฝาครอบต้นไม้ภายในกลุ่มเฉพาะสัดส่วนของต้นไม้ปกคลุมถูกรวมอยู่ในการวิเคราะห์ ในที่สุดมนุษย์ก็แลนโทรศัพท์sented ใช้สองตัวแปร Landscan (2008) ประชากรมนุษย์ข้อมูลความหนาแน่นของมนุษย์ประมาณประจำวันที่ความละเอียด1 กิโลเมตร 2 ข้อมูลโครงสร้างพื้นฐานถนน (Tracks4Africa 2010) ถูกใช้ในการยับยั้งระยะเหมือง(กิโลเมตร) สถานที่จากถนนสายหลักและรอง. ระยะห่างจากถนนสายหลักที่คำนวณได้โดยใช้ แบ่งเป็นถนนและ







































การแปล กรุณารอสักครู่..
 
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: