Ana BioUK

Ecología, naturaleza y tritones/Ecology, nature and newts

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Threat Detector QGIS tutorial: district layer buffer

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Now that we have a new layer with the selected districts, we can hide the original layer and start working to cut other layers to keep only the information relative to the selected areas.

1.  I will start by changing the symbology of the layer. I want only the border to be highlighted, as I need the layer to be transparent over other layers.

2.  I will also create a buffer layer, because I want to keep information that it’s close to the border of the district. To do that, I will use a geoprocessing tool (vector menu) called Buffer... The input layer will be our new district layer, while I want to change the distance to 50m before running the tool.

3. The symbology of the resulting layer will be random, so we will need to change this as well.

4. Don’t forget to save the new layer with the buffer.

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Threat Detector QGIS tutorial: processing layers

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We will start processing the layer corresponding to bdline_gb district_borough_unitary. 

The image from above will be different in colours to yours. Don’t worry! QGIS loads layers with random colour symbology and it might look more like this:

You don’t need to change it, we are not going to use this layer, but a new one we will generate from it.

1. Open the Attribute Table of bdline_gb district_borough_unitary. You can access the Attribute Table by right clicking on the layer.

This Attribute Table contains all the data associated with the layer, such as area codes and descriptions, serial codes, administrative units id, census codes, hectares, etc. Each entry is a feature on the layer and is georeferenced. 

2. Use the Select/filter tool (on the tool bar or Ctrl+F). We are going to filter and select our features by “Name”

3. I am working with several areas. First I search for “Sevenoaks” so I can add it to Current Selection. I repeat this steep as many times as I need, one for each area.

4.Once I have all my areas selected, I can export them into a new layer (I will need to select a new name and where to save it).

5. The new layer will be added to the left panel.

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Threat Detector QGIS tutorial: loading the layers

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I will start mentioning a bit about Quantum GIS or QGIS: it’s a free (both as in open source and free to use) Geographic Information System mapping software. There is plenty of documentation online and tutorials on how to download and install the software (I recommend the OSGeo package).

If you are not familiar with the QGIS interface, you can watch this video:

https://youtu.be/dm1iFRqC31I 

Now, we load all the layers we have downloaded and will start working with them to reduce them to the area that we are really interested in.

1. The GeoPackages come as a zip file, we need to un-zip them before loading them into QGIS. 

As there are more than one layer in the GeoPackage, when loading them (you can drag and drop the file onto GQIS), we can select one or more different layers to load.

Here is a list of what we need:

district_borough_unitary (bdline_gpkg_gb)

codepo_gb code_point_open (codepo_gb)

Buildling, RailwayStation, RailwayTrack, RailwayTunnel, Road, RoadTunnel, SurfaceWater_Area, SurfaceWater_Line (opmplc_gb)

Ancient_Woodland_England

Wood_Pasture_and_Parkland_BAP_Priority_Habitat_Inventory_for_England

Land_Registry_Cadastral_Parcels (the one or ones corresponding to your area)

ati_public_SHP (if you have it, this is for Ancient Tree data)

2. Leave only bdline_gb district_borough_unitary selected as it will speed up the processing time.

3. Give your project a name and save it. For example I will called it Sevenoaks_Colchester_WelwynHatfield_EppingForest (in reference to the areas I will be working on) but you can call it whatever you wish.

You are ready now to start processing the layers!

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Threat Detector for the Woodland Trust: QGIS tutorial

As part of my Threat Detector volunteering for The Woodland Trust, I am starting a series of tutorials to create maps of the assigned threat detecting area to make filtering planning applications easier.

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The final result will be something like this when look at a smaller scale (with possible problematic postcodes highlighted and queryable):

We will first need some resources (datasets) that are open and free to use, and are available online:

Great Britain boundary maps (choose one of the options to download the data. I downloaded a GeoPakage and I will have a file called bdline_gpkg_gb.zip)

Great Britain Postal code location (you can choose between CSV and GeoPakage. As CSV will need post-processing) I downloaded the later for a codepo_gpkg_gb.zip file)

Ancient Woodland Inventory (England) (go to Available Downloadable Datasets and from the map you will be able to select the full dataset in several formats or a selection of the map; I downloaded the NE_AncientWoodlandEngland_GML_Full.zip). For Scotland and Wales see more info here.

Wood Pasture and Parkland (England) go to Available Downloadable Datasets and from the map you will be able to select the full dataset in several formats or a selection of the map; I downloaded the NE_WoodPastureAndParklandEngland_GML_Full.zip). For Scotland and Wales see more info here.

Ancient Tree Inventory dataset is a bit more complicated. There is an online map, but if you want the dataset, you will need to ask for it (by sending this form) to Woodland Trust on [email protected].

Great Britain INPIRE Index Polygons spatial data (choose by local authority and then download a *localauthorityname*.glm file)

Great Britain OpenMap Local (choose one of the options to download the data. I downloaded a GeoPakage for all of GB and I will have a file called opmplc_gpkg_gb.zip). I won’t use every layer from this dataset, as it will be for giving the map some context).

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Threat Detector for the Woodland Trust: QGIS tutorial index

Introduction and datasets Loading the layers Processing layers District layer buffer

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More camera trapping

(Leer en Español)

The Effective Camera Trapping course ended on the 9th of July. We had to return the cameras but, after trying it, I decided to buy my own camera and I chose the same model as the one in the course (more info). 

Here are some videos I have taken since (at different sites) with the most remarkable being an otter (Lutra lutra)!:

Also, some brown rat (Ratus norvegicus) investigating a water vole (Arvicola amphibius) burrow before it coming back:

Coming back to the area were I first placed the camera, I had more wood mice (Apodemus sylvaticus ) and (finally) a fox (Vulpes vulpes):

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Más fototrampeo

(Read in English)

El curso de foto trampeo efectivo acabó el 9 de Julio. Tuvimos que devolver la cámara pero, después de probarla, decidí comprar mi propia cámara y elegí el mismo modelo que la que ya había utilizado en el curso (más información).

Aquí dejo algunos videos que he hecho desde entonces (en lugares diferentes) con el más interesante siendo ¡una nutria (Lutra lutra)!:

También, una rata común (Ratus norvegicus) investigando una madriguera de ratón de agua (también conocido como rata de agua o campañón acuático) (Arvicola amphibius) antes de que este volviera:

Volviendo al área donde inicialmente había colocado la cámara, pude hacer más vídeos de ratón de campo (Apodemus sylvaticus) y (finalmente), un zorro (Vulpes vulpes):

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ECT week 3 - no foxes yet

(Leer en español)

I had the camera trap in the same position for 3 days and then I changed it to another place.

At this time, I had changed the camera settings to take stills (instead of video like before), with 5 rapid shots after detection of movement. Unsurprisingly, as the location was very close to the houses, I got at least 3 different cats on camera

A black cat during day time, investigating one of the holes

A different cat passing by at 8:43 pm

The black cat, again at 4:47 am

Among all the cat pictures, there were two new species I had not captured before:

a hedgehog:

and a wood mouse at two different times, midnight and 12:43 am:

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ECT semana 3 - ningún zorro todavía

(Read in English)

Tuve la cámara de foto trampeo en la misma posición durante 3 días y luego la moví a otro sitio.

Para esta ocasión, había cambiado la configuración de la cámara para tomar fotos (en lugar de vídeo como antes), con 5 disparos rápidos después de detectar movimiento. No fue una sorpresa, ya que la localización era muy cercana a unas casas, que pasaran por delante de la cámara al menos 3 gatos diferentes.

Un gato negro durante el día, investigando uno de los agujeros

Otro gato pasando hacia las 8:43 de la tarde

El gato negro, de nuevo, a las 4:47 de la mañana.

Entre todas las fotos de gatos, había también dos nuevas especies que todavía no había fotografiado:

un erizo:

y un ratón de campo en diferentes momentos, una vez a media noche y luego 43 minutos después:

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ECT week 3 - possible fox earth

(Leer en español)

The woodland area is divided roughly in two by a fence (privately own land to the south-west and council own land to the north-east). All the woodland was initially privately own but part of it was later transferred to the district council as part of mitigation for the housing developments on the western boundary. Near this boundary, by the buildings, is where I found several signs of foxes using the area and what it looked like red fox earth excavated in a disused rabbit warren.

I looked for the hole with more signals of used and I place my camera there.

I used my rucksack and clipboard as an indication to aim the camera

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ECT semana 3 - posible madriguera de zorro

(Read in English)

El bosque está dividido de aproximadamente en dos por una valla (hacia el suroeste es de propiedad privada mientras que hacia el noreste es propiedad municipal). Todo el bosque fue inicialmente propiedad privada, pero parte pasó a propiedad municipal como parte de la compensación (mitigación medioambiental) por la construcción de casas en el borde oeste. Cerca de este borde, al lado de las casas, es donde encontré varios rastros de zorros y lo que parecía una madriguera de conejo con alguna de las entradas agrandadas.

Una vez encontrado la entrada con más señales de uso, coloqué la cámara allí.

Cómo truco para apuntar bien la cámara, usé mi mochila y el portapapeles.

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ECT semana 3 - rastros

(Read in English)

Para la semana 1, la cámara de foto-trampeo estaba en mi jardín y durante la semana 2, moví la cámara a un bosque cercano. En la semana 3 del curso de Foto-trampeo Efectivo, nos han pedido que coloquemos la cámara, no sólo en un área asilvestrada, sino que tengamos una especial consideración a qué tipo de rastros animales podrían ayudarnos a poner la cámara en una mejor posición.

Huellas de pezuña de ciervo muntjac 

Salí pues a mapear mi “área de estudio”. Dado que este bosque cubre una zona extensa (23.5 ha), el mapa no está completo aún.

Debajo, un vídeo con algunos de los rastros que encontré.

“up and over” (arriba y por encima) es un lugar donde el camino pasa por encima de un terraplén cruzándolo. Este estaba en el borde del bosque.

Hueco en la valla donde los animales cruzan al otro lado.

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ECT week 3 - field signs

(Leer en español)

For week 1 the camera trap was on my garden and for week 2, I move the camera to nearby woodland. For week 3 of the Effective Camera Trapping course, we have been asked to place the camera, not just in a wildlife area, but having a consideration what field signs could lead us to a better position.

Muntjac deer field sings.

I, therefore, head out to try and map my “study area”. This woodland covers a large area (23.5 ha), that’s why the map is not completed yet.

Bellow, there is a vídeo with some of the field signs I found

“Up and over” on edge of the woodland

Gap in the fence where animals are crossing

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ECT week 2 - first videos from the woodland

(Leer en Español)

I left the camera out in the woodlands from Friday until the following Thursday. 

The ditch was a good place to place the camera as it caught several muntjac deer, like the one below jumping over it.

The camera also recorded grey squirrels and some magpies and their behaviour, which was interesting to see.

But the big price was a muntjac fawn following its mum!

After exchanging the SD card on Monday for a fresh one, I also changed the aim of the camera, lowering it a little bit, to get a better view of the ditch.

Over the next two days, I had more videos of muntjac deer, grey squirrel and a new species (a pair of blackbird) you can see below:

I noticed a few things from this set of videos:

First, taking video doesn’t appear to have as many false triggers as stills. I don’t know why this could be.

Second, the ditch actually holds water after rain, but it will dry very fast.

And third, initially, I thought that the rain had triggered the camera, but looking more in detail, there is a grey squirrel’s tail on the bottom right corner that probably triggered the sensor.

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ECT semana 2 - primeros vídeos del bosque

(Read in English)

Dejé la cámara en el bosque desde el viernes hasta el siguiente jueves.

La zanja que elegí fue un buen sitio para colocar la cámara, ya que capturó multiples ciervos muntjac, como el de abajo, saltando la zanja.

La cámara también grabó también ardillas grises y unas urracas y su comportamiento, lo cual fue interesante de ver.

Pero el premio fue el vídeo de un cervatillo muntjac siguiente a su madre!

Después de intercambiar la tarjeta SD el lunes, también cambié hacia donde apuntaba la cámara, bajándola ligeramente para tener una mejor visión de la zanja.

En los siguiente días, más vídeos de ciervos muntjac, ardillas grises y una nueva especie (una pareja de mirlos), que puedes ver abajo:

Algunas de las cosas de las que me dí cuenta con este set de vídeos:

Primero, poner la cámara en vídeo parece reducir la cantidad de falsos disparos, pero no sé por qué podría ser esto.

Segundo, la zanja puede contener agua después de llover, pero se seca muy deprisa.

Y tercero, inicialmente pensé que fue la lluvia que había causado los disparos de la cámara, pero mirando más en detalle, se puede ver la cola de una ardilla gris en la esquina inferior derecha, que probablemente disparó el sensor de la cámara. 

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ECT week 2 - The passive infrared sensor

(Leer en español)

For this entry, I will write a bit of theory on how the trail camera works. 

First, the parts of the camera:

The camera is integrated into a sturdy case that will resist low/high temperatures, rain and other rough weather. The lenses are at the top, surrounded by the infrared flash (to take pictures in low light conditions). It has a microphone to record audio with the videos, a light sensor and an LCD that is exposed when the cover is open.

But what I wanted to talk about is the motion sensor to activate the camera. In this case, is a PIR or passive infrared sensor. As all object with temperatures above zero emits heat radiation, the PIR can detect changes in the amount of infrared radiation that is receiving. Trail camera’s PIR sensors usually detect 3°C or above changes in temperature within their field of vision. A good PIR will increase its sensitivity by dividing their field of view into three or more zones and detecting changes for any of these zones.

Many false triggers are caused by the sensor detecting heat radiation that is not due to an animal: sun on the lens, objects warmed by the sun moving (like the bird feeders in my garden). It could happen as well than the animal is detected by the PIR but most of the animal (like the squirrel) is out of frame or moved too fast out of it. 

The time between the PIR detecting movement and the picture was taken it’s called trigger speed. It’s usually expressed with decimal seconds and most cameras will have something in the proximity of 0.2 to 0.5 seconds. The lower the number, the better.

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ECT semana 2 - el sensor infrarrojo pasivo

(Read in English)

Para esta entrada, voy a escribir un poco de teoría sobre cómo funciona la cámara de foto-trampeo.

Primero, las partes de la cámara:

La cámara está integrada en una carcasa capaz de resistir bajas/altas temperaturas, lluvia, y todo tipo de inclemencias del tiempo. La lente se encuentra en la parte de arriba, rodeada de l flash infrarrojo (para tomar fotos en condiciones de baja luminosidad). Tiene un micrófono para grabar audio en el modo vídeo, un sensor de de luz y una pantalla LCD que queda expuesta cuando la cubierta está abierta.

Pero sobre lo que yo quería hablar es sobre el sensor de movimiento que activa la cámara. En este caso es un PIR o sensor pasivo infrarrojo. Dado que todos los objetos que tienen una temperatura por encima del cero emiten radiación en forma de calor, el PIR puede detectar cambios en la cantidad de radiación infrarroja que esta recibiendo. El sensor PIR de la cámara de foto-trampeo normalmente detectan cambios de 3°C o más en la temperatura dentro de su campo de visión. Un buen PIR incrementa su sensibilidad dividiendo el campo de visión en tres o más zonas y detectan los cambios en cualquiera de esas zonas.

Muchos falsos disparos están causados por el sensor detectando radiación de calor que no tiene que ver con animales: el sol en la lente, objetos calentados por el sol que que mueven (como los comederos de pájaros de mi jardín). Puede pasar también que el animal sea detectado por el PIR pero que la mayor parte del animal quede fuera del cuadro de la foto (como ocurría con la ardilla) o que se haya movido muy rápido fuera de él.

El tiempo entre que el PIR detecta movimiento y que se toma la foto, se llama velocidad de disparo. Normalmente se expresa en décimas de segundo y la mayoría de cámaras tienen entre 0.2 y 0.5 segundos. Cuanto más bajo el número, mejor.