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【R + Python】iNaturalist 网站图片下载 inat api

图片描述

文章目录

  • 一、iNaturalist 简介
  • 二、R语言API:rinat
  • 三、示例
    • 3.1 获取观测数据
    • 3.2 绘制可视化图像
      • 函数用法
    • 3.4 在区域网格中搜索
    • 3.5 下载图片
      • 3.51 提取图片 url
      • 3.52 下载图片: R语言
      • 3.53 下载图片: python
  • 四、获取详细rinat包的文档

一、iNaturalist 简介

💻网址:https://www.inaturalist.org/

iNaturalist 是一个全球性的自然观察社区和生物多样性数据库,它允许用户记录和分享他们在自然界中的观察。这个平台由加州科学院(California Academy of Sciences)和国家地理学会(National Geographic Society)联合资助,并且得到了微软“AI for Earth”项目的支持,提供云计算资源和人工智能技术帮助提升图像识别能力。

用户可以在iNaturalist上记录他们遇到的各种生物,包括动物、植物、真菌等,并且可以上传相关的图片或描述。这些观察记录可以贡献给科学研究,帮助科学家和资源管理者了解生物多样性的分布和状况。iNaturalist社区鼓励用户参与讨论,鉴定物种,并与其他自然爱好者交流。

此外,iNaturalist还提供了一些额外的功能,比如创建项目(Projects)、运行生物多样性调查活动(Bioblitz)、以及通过图鉴(Life List)来管理和展示个人的自然观察记录。

iNaturalist不仅是一个数据记录平台,它还注重社区的建设和参与。它鼓励用户成为公民科学家,通过参与项目和活动来贡献自己的观察数据,这些数据可以被科学家用于研究和保护生物多样性。

总的来说,iNaturalist是一个强大的工具,它结合了社区的力量和科技的支持,旨在促进自然观察、生物多样性研究和环境保护。

🧩网站图片示例:
在这里插入图片描述

二、R语言API:rinat

R 语言提供了用于该网站的包。

rinat 是一个R语言的包,它提供了一个程序化接口来访问iNaturalist网站提供的API,以便下载由公民科学家提交的物种出现数据。这个包允许用户通过各种搜索参数来检索观察数据,例如物种名称、地点、日期、记录质量等。

以下是一些rinat包的主要功能:

  1. 获取观察数据:使用get_inat_obs()函数,可以根据查询字符串、物种名称、地点、日期等条件来检索iNaturalist上的观察数据。

  2. 项目观察:通过get_inat_obs_project()函数,可以获取特定项目的所有观察数据,如果知道项目的ID或iNaturalist上的slug名称。

  3. 观察详情:使用get_inat_obs_id()函数,可以通过观察ID来检索特定观察的详细信息。

  4. 用户观察get_inat_obs_user()函数允许你获取特定用户的所有观察数据。

  5. 物种统计get_inat_taxon_stats()函数可以获取特定物种的统计信息。

  6. 用户统计get_inat_user_stats()函数可以获取特定用户的统计信息。

  7. 制图功能inat_map()函数可以快速创建基本地图,以可视化搜索结果。

安装rinat包的步骤如下:

  • 通过CRAN安装最新版本:
install.packages("rinat")
  • 或者,从GitHub安装开发版本:
remotes::install_github("ropensci/rinat")

三、示例

3.1 获取观测数据

get_inat_obs函数为例: 参数

参数描述
query查询字符串,用于进行一般搜索。
taxon_name根据 iNaturalist 分类名称进行过滤。注意,这也会选择后代分类单元的观测。名称可能不是唯一的,匹配多个分类时可能返回空结果。
taxon_id根据 iNaturalist 分类 ID 进行过滤。与 taxon_name 类似,也会选择后代分类单元的观测。
place_id根据 iNaturalist 地点 ID 进行过滤。
quality数据的质量等级,必须是 “casual”(随意)或 “research”(研究)。如果留空,则返回所有质量的数据。
geo仅返回有地理参考的结果。如果设置为 TRUE,将排除没有地理参考的数据。
annotation根据注解进行过滤。是一个长度为 2 的向量,第一个元素是术语 ID(例如 “1” 表示生命阶段),第二个元素是值 ID(例如 “2” 表示成体)。
year只返回指定年份的观测结果(只能是一个具体年份,不能是年份范围)。
month根据月份过滤观测结果,必须为 1 到 12 的数字。
day根据日期过滤观测结果,必须为 1 到 31 的数字。
bounds搜索范围的边界框,以经度(-180 到 180)和纬度(-90 到 90)表示。格式为 [南纬, 西经, 北纬, 东经],也可以提供 sf 或 sp 对象来确定边界框。
maxresults返回结果的最大数量,不应超过 10000。
meta布尔值。如果设置为 TRUE,函数输出将是一个包含元数据和数据框的列表;如果为 FALSE(默认),则只返回数据框。

返回值

  • 返回一个包含请求的观测数据的数据框。
  • 如果 meta = TRUE,则返回一个包含元数据和数据框的列表。

这个函数的过滤功能有时可能不稳定,尤其是 query 参数。在某些情况下,使用 taxon 字段进行科学名称过滤可能效果更好。

🟢搜索伦敦,2024年的图片:

library(rinat)
library(sf)# 这是伦敦的行政区划数据文件,我前一篇文章写了
London <- st_read('E:/Analysis/zenodo/data/admin/boundaries/London.shp')observations <- get_inat_obs(bounds = London ,quality ='research',maxresults = 10,year = 2024)

返回结果包含很多信息,打印返回数据的类型和列名:

> class(observations)
[1] "data.frame"
> colnames(observations)[1] "scientific_name"                  "datetime"                         "description"                     [4] "place_guess"                      "latitude"                         "longitude"                       [7] "tag_list"                         "common_name"                      "url"                             
[10] "image_url"                        "user_login"                       "id"                              
[13] "species_guess"                    "iconic_taxon_name"                "taxon_id"                        
[16] "num_identification_agreements"    "num_identification_disagreements" "observed_on_string"              
[19] "observed_on"                      "time_observed_at"                 "time_zone"                       
[22] "positional_accuracy"              "public_positional_accuracy"       "geoprivacy"                      
[25] "taxon_geoprivacy"                 "coordinates_obscured"             "positioning_method"              
[28] "positioning_device"               "user_id"                          "user_name"                       
[31] "created_at"                       "updated_at"                       "quality_grade"                   
[34] "license"                          "sound_url"                        "oauth_application_id"            
[37] "captive_cultivated"              

使用image_url就可以下载该图片。

比如这张:https://static.inaturalist.org/photos/444220864/medium.jpeg

3.2 绘制可视化图像

🟢(1) 简单的plot绘制,根据经纬度绘制点即可:

# 绘制观测点,设置颜色
plot(observations$longitude, observations$latitude, col = "blue",   # 设置点的颜色为蓝色pch = 19,       # 设置点的形状,19 是实心圆点xlab = "Longitude", ylab = "Latitude",main = "iNaturalist Observations in London 2024")  # 设置图形标题

在这里插入图片描述

🟢(2)inat_map函数绘制

map <- inat_map(observations,map = 'world', subregion = "UK")

这个貌似只能精确到国家,比如我搜索的是伦敦的数据,但绘图是英国的。
在这里插入图片描述

inat_map() 函数用于绘制 iNaturalist 观测数据的地图。该函数不仅可以自动绘制地图,还可以返回一个 ggplot 对象,供用户进一步修改和添加图层。

函数用法

inat_map(data, map = "usa", subregion = ".", plot = TRUE)
参数描述
data包含 iNaturalist 观测数据的数据框,通常通过 get_inat_obs() 获取,数据中必须包含经纬度。
map要绘制的地图区域,默认值为 "usa"(美国),可以参考 map 包的文档获取其他区域的名称。
subregion地图子区域名称,默认是 ".",即整个指定区域,也可以根据需求绘制更小的子区域。
plot逻辑值,默认值为 TRUE,表示直接绘制地图。如果为 FALSE,则返回一个 ggplot 对象,用户可以进一步修改。

🟢(3)使用ggplot2

library(ggplot2)# 将观测数据转换为 sf 对象,便于与伦敦边界一起绘制
# 使用 longitude 和 latitude 列作为坐标
observations_sf <- st_as_sf(observations, coords = c("longitude", "latitude"), crs = st_crs(London))# 使用 ggplot2 绘制伦敦边界和观测数据
ggplot() +geom_sf(data = London, fill = "lightgray", color = "black") +    # 绘制伦敦边界geom_sf(data = observations_sf, aes(color = species_guess), size = 3) +  # 绘制观测数据,使用 species_guess 作为颜色scale_color_viridis_d() +  # 使用 Viridis 颜色刻度labs(title = "iNaturalist Observations in London 2024", color = "Species") +  # 添加标题和颜色标签theme_minimal()

在这里插入图片描述

3.4 在区域网格中搜索

将目标区域分为多个网格,在每个网格中进行搜索,这样可以是的搜索结果更加均匀。

注意:网格尺度太大,或者搜索限制太宽松,会导致get_inat_obs函数返回太多值,会报错。

或者错误的边界会返回0个结果(网格区域表示为[南纬, 西经, 北纬, 东经],顺序不能错了)。

在这里插入图片描述

🔹🔹示例代码:

# 加载所需的包
library(rinat)
library(dplyr)
library(sf)
library(ggplot2)gc()# 读取伦敦边界 shapefile
London <- st_read('E:/Analysis/zenodo/data/admin/boundaries/London.shp')grid <- London %>%# 将伦敦边界转换为英国国家网格坐标系(OSGB 1936,EPSG:27700),这是一个常用的投影系统,适合用于测量距离(以米为单位)。st_transform(27700) %>% st_make_grid(cellsize = 10000) %>% st_sf() %>% mutate(cell = seq(1:nrow(.))) %>%select(cell, everything()) %>%st_transform(4326)# 统计每个网格的观测数据
observations_list <- lapply(1:nrow(grid), function(i) {g <- grid[i, ]  # 选择第i个网格bbox <- st_bbox(g)  # 获取边界框bounds <- c(bbox["ymin"], bbox["xmin"], bbox["ymax"], bbox["xmax"])  # [南纬, 西经, 北纬, 东经]print(paste("searching for observations in grid cell",i,"out of",nrow(grid)))# 获取每个网格区域内的 iNaturalist 观测数据,限制为10个obs <- get_inat_obs(bounds = bounds, maxresults = 10,quality = 'research',year = 2024)  print(paste("..success..adding",nrow(obs),"records"))# 检查是否有观测数据返回if (nrow(obs) > 0) {return(obs)} else {return(NULL)  # 没有数据返回NULL}
})# 将观测数据列表转换为数据框,去除NULL值
observations_df <- do.call(rbind, observations_list)# 将观测数据转换为 sf 对象
observations_sf <- st_as_sf(observations_df, coords = c("longitude", "latitude"), crs = st_crs(London))# 过滤观测数据,只保留在伦敦边界内的观测
observations_within_london <- observations_sf[st_intersects(observations_sf, London) %>% lengths > 0,] # 如果有观测数据,转换为 sf 对象
if (nrow(observations_within_london) > 0) {# 使用 ggplot2 绘制伦敦边界和观测数据ggplot() +geom_sf(data = London, fill = "lightgray", color = "black") +    # 绘制伦敦边界geom_sf(data = observations_within_london, aes(color = species_guess), size = 3, show.legend = FALSE) +  # 绘制观测数据scale_color_viridis_d() +  # 使用 Viridis 颜色刻度labs(title = "iNaturalist Observations in London 2024", color = "Species") +  # 添加标题theme_minimal()
} else {print("没有找到任何观测数据。")
}

3.5 下载图片

其实就是根据图片的url下载,很多语言都可以实现的。

3.51 提取图片 url

你也可以根据需要,保存更多的变量,比如经纬度之类的。

# 保存图片的url
inat_urls <- observations_within_london %>%st_drop_geometry() %>%  # 去掉 geometry 列select(id,image_url)%>%mutate(id = paste0("i",id)) %>%filter(!is.na(id) & !is.na(image_url))library(tidyverse)
write_csv(inat_urls, paste0("./inat_urls_1.csv"))

3.52 下载图片: R语言

# 加载必要的包
library(tidyverse)# 读取 CSV 文件
inat_urls <- read_csv("./inat_urls_1.csv")# 确保 URL 列和 ID 列的名称正确
url_column <- "image_url"
id_column <- "id"# 创建一个下载目录(如果没有的话)
dir.create("images", showWarnings = FALSE)# 下载每个 URL 对应的图片
for (i in 1:nrow(inat_urls)) {# 获取当前 URL 和对应的 IDimage_url <- inat_urls[[url_column]][i]image_id <- inat_urls[[id_column]][i]# 生成保存图片的文件名,使用 IDimage_name <- paste0("images/", image_id, ".jpg")  # 假设文件格式为 .jpg,调整为实际格式# 下载图片tryCatch({download.file(image_url, destfile = image_name, mode = "wb")  # mode = "wb" 适用于二进制文件message(paste("Downloaded:", image_name))}, error = function(e) {message(paste("Failed to download:", image_url))})
}

在这里插入图片描述

3.53 下载图片: python

这是论文:Social media and deep learning reveal specific cultural preferences for biodiversity 的参考代码

下载中断后可以继续上次的下载,做法是:下载过的图片,在csv文件中会新增dl列,值设置为Y

在这里插入图片描述

import time
import pandas as pd
import urllib.request
import urllib.error
import http
from io import BytesIOfrom PIL import Image, ImageFileImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True# csv 文件序号后缀
s = 1# Set directory
proj_dir = "E:/R_Language"# General functionsdef open_image(entry):"""function to open image"""img = []  # empty img list object as defaultimage_url = entry.iloc[1]  # start with lowest resolution imageif image_url != image_url:print("...none available")image_url = []print(f"image found at {image_url}")if len(image_url) != 0:e = None  # empty error objectn = 0  # create request error counterwhile True:try:response = urllib.request.urlopen(image_url)img = Image.open(BytesIO(response.read()))img = img.convert('RGB')img = [img.resize((400, 400))]breakexcept (urllib.error.ContentTooShortError, ConnectionResetError) as ex:print(ex)print('error...retrying...')n += 1if n > 10:  # after ten error messages, move onbreaktime.sleep(1)continueexcept (urllib.error.HTTPError, http.client.IncompleteRead,urllib.error.URLError) as ex:print(ex)if str(ex) in ("HTTP Error 403: Forbidden", "HTTP Error 404: Not Found", "HTTP Error 410: Gone"):print('...does not exist...moving on...')e = exbreakelse:print('...retrying...')time.sleep(2)continuereturn (img)def next_id(df):"""function to load index of last downloaded image"""if 'dl' in df:df = df.iloc[:, 2]i = pd.Series.last_valid_index(df) + 1else:i = 0return (i)def main():# image_urls = pd.read_csv(f"{proj_dir}/data/inat/urls/inat_urls_{s}.csv")image_urls = pd.read_csv(f"{proj_dir}/inat_urls_{s}.csv")# image_dir = f"{proj_dir}/data/inat/imgs"  # results file id (later split between atts and scenes)image_dir = f"{proj_dir}/images"start_i = next_id(image_urls)for i in range(start_i, len(image_urls)):print(f"Analysing image {i + 1} out of {len(image_urls)}")image = open_image(image_urls.iloc[i])if image:  # if list is not emptyprint(f"...image exists, downloading...")image[0].save(f"{image_dir}/{image_urls.iloc[i, 0]}.jpg")image_urls.loc[i, 'dl'] = 'Y'# image_urls.to_csv(f"{proj_dir}/data/inat/urls/inat_urls_{s}.csv", sep=',', index=False)image_urls.to_csv(f"{proj_dir}/inat_urls_{s}.csv", sep=',', index=False)else:print(f"Image for metadata record {i + 1} does not exist, moving on...")image_urls.loc[i, 'dl'] = 'N'# image_urls.to_csv(f"{proj_dir}/data/inat/urls/inat_urls_{s}.csv", sep=',', index=False)image_urls.to_csv(f"{proj_dir}/inat_urls_{s}.csv", sep=',', index=False)if __name__ == '__main__':main()

四、获取详细rinat包的文档

在R的控制台输入相关函数的帮助,即可查看全部参数和详细说明:

如:

help(get_inat_obs)

在这里插入图片描述

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目录 组网需求 数据规划 配置思路 操作步骤 结果验证 配置脚本 管理员可以通过eSight网管系统对FW进行监控和管理&#xff0c;接收FW的告警。 组网需求 如图1所示&#xff0c;某企业在网络边界处部署了FW作为安全网关&#xff0c;并部署了eSight网管系统对网络设备进行集中…...

大语言模型数据处理方法(基于llama模型)

文章目录 前言一、基于huggingface的DataCollatorForSeq2Seq方法解读1、DataCollatorForSeq2Seq方法2、batch最长序列填充3、指定长度填充二、构建大语言模型数据加工模块1、数据读取2、数据加工1、数据格式2、预训练(pretrain)数据加工3、微调(sft)数据加工①、sft数据加工…...

爱奇艺大数据多 AZ 统一调度架构

01# 导语 爱奇艺大数据技术广泛应用于运营决策、用户增长、广告分发、视频推荐、搜索、会员营销等场景&#xff0c;为公司的业务增长和用户体验提供了重要的数据驱动引擎。 多年来&#xff0c;随着公司业务的发展&#xff0c;爱奇艺大数据平台已积累了海量数据&#xff0c;这…...

【C++篇】栈的层叠与队列的流动:在 STL 的韵律中探寻数据结构的优雅之舞

文章目录 C 栈与队列详解&#xff1a;基础与进阶应用前言第一章&#xff1a;栈的介绍与使用1.1 栈的介绍1.2 栈的使用1.2.1 最小栈1.2.2 示例与输出 1.3 栈的模拟实现 第二章&#xff1a;队列的介绍与使用2.1 队列的介绍2.2 队列的使用2.2.1 示例与输出 2.3 队列的模拟实现2.3.…...

营销型企业网站建设规划探讨/app推广拉新

文章目录 引言I 利用好信息的要点1.1 相同的信息使用两次就没用了1.2 发挥信息叠加的力量II 垂直的信息2.1 名片的识别2.2 语音的识别III 寻找正交信息的原则3.1 不同的信息要来自不同的信息源。3.2 看问题要刻意改变一下观察的角度3.3 避免反复使用相互嵌套的信息3.4 选取正交…...

平面设计可以做网站/专业拓客团队怎么收费

题目描述 返回参数 a 和 b 的逻辑且运算结果 示例1 输入 false, true 输出 false 代码 function and(a, b) {return a && b; } 运行环境&#xff1a;JavaScript 运行时间&#xff1a;1058ms 占用内存&#xff1a;77832KB...

如何做 旅游网站内容/电子商务与网络营销题库

Tokopedia创始人William Tanuwijaya和Leontinus Alpha Edison希望确保卖家和买家之间的在线交易是安全的。因此&#xff0c;Tokopedia致力于成为介于两者之间的中间人——一个将消费者与小零售商和个人卖家联系起来的C2C平台&#xff0c;一个促进他们交易的中间平台&#xff0c…...

属于b2b电子商务模式的平台有/seo排名优化seo

导读&#xff1a;什么样的区域对人才最具吸引力&#xff1f;广东海丝研究院推出的《广州11区人才吸引力指数报告》显示&#xff0c;广州11区中&#xff0c;天河区人才吸引力指数优势明显&#xff0c;位列第一&#xff0c;黄埔区、白云区、越秀区、南沙区紧随其后&#xff0c;海…...

做特卖的网站上品折扣/百度推广点击收费标准

时尚简约卡座沙发桌子组合不同的餐饮场所会采用不同的装修设计&#xff0c;配置的家具样式也会有所不同&#xff0c;餐饮桌椅网分享10种不同餐饮场所卡座沙发桌椅配置效果实拍图片&#xff0c;餐饮行业的朋友们可以相互探讨一下&#xff0c;看看自己的餐厅适合配置什么样的餐桌…...

大连网站制作.net/全面落实疫情防控优化措施

想要在uniapp中使用echarts&#xff0c;需要进行以下操作步骤&#xff1a; 一&#xff1a;操作步骤 1.定义存放图表的div; 2.引入echarts.min,js,可以去echarts的官网“在线定制”; 3.在需要使用echarts的图表vue页面引入echarts.min.js; 4.开始使用echarts绘制图表&#xff0c…...