J 2021

Implementing the formal language of the vegetation classification expert systems (ESy) in the statistical computing environment R

BRUELHEIDE, Helge, Lubomír TICHÝ, Milan CHYTRÝ a Florian JANSEN

Základní údaje

Originální název

Implementing the formal language of the vegetation classification expert systems (ESy) in the statistical computing environment R

Autoři

BRUELHEIDE, Helge (276 Německo), Lubomír TICHÝ (203 Česká republika, domácí), Milan CHYTRÝ (203 Česká republika, garant, domácí) a Florian JANSEN (276 Německo)

Vydání

Applied Vegetation Science, Hoboken, Wiley, 2021, 1402-2001

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

10611 Plant sciences, botany

Stát vydavatele

Spojené státy

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

Impakt faktor

Impact factor: 3.431

Kód RIV

RIV/00216224:14310/21:00119069

Organizační jednotka

Přírodovědecká fakulta

UT WoS

000636291500003

Klíčová slova anglicky

COCKTAIL method; EUNIS; Europe; expert system; R software; vegetation classification; vegetation database

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 11. 1. 2022 10:17, Mgr. Marie Šípková, DiS.

Anotace

V originále

Aims The machine-readable formal language of classification expert systems has become a standard for applying plot assignment rules in vegetation classification. Here we present an efficient algorithm implementing the vegetation classification expert system in the statistical programming language R. Methods The principal idea of the R implementation is to solve the assignments to vegetation types not sequentially plot by plot but to parse the assignment rules into (nested) components that each can be evaluated by simultaneous vector-based processing of all plots in a database. Results and conclusions We demonstrate the algorithm taking the EUNIS classification expert system of European habitat types (EUNIS-ESy) as an example. The R code version of the vegetation classification expert system is particularly useful in large vegetation-plot databases because it solves all logical operations vector-wise across all plots, allowing for efficient evaluation of membership expressions and formulas. Another advantage of the R implementation is that membership formulas are not only readable but can also be produced as a machine-written result, for example as the output of classification algorithms run in R.

Návaznosti

GX19-28491X, projekt VaV
Název: Centrum pro evropské vegetační syntézy (CEVS) (Akronym: CEVS)
Investor: Grantová agentura ČR, Centrum pro evropské vegetační syntézy (CEVS)