itextsharp c# view pdf : Extract images from pdf files without using copy and paste Library SDK class asp.net .net azure ajax DIVA-GIS_manual_74-part1438

DIVA-GIS 7 
35 
Chao (1984) derived a simple estimator (S1 or “Chao-1”) of the true number of species 
in an assemblage based on the number of rare species in the sample: 
b
a
S
S
OBS
/2
2
1
S
obs
= the observed number of species in a sample 
a = the number of observed species that are represented by only a single 
individual in that sample (i.e., the number of “singletons”) 
b  = the number of observed species represented by exactly two 
individuals in that sample (the number of “doubletons”) 
Chao 1 Corrected
This corrected version replaces the original Chao estimator (which is still included to 
allow for comparison with studies that have used this estimator). The corrected 
version is less biased.  
S
obs
= the total number of species observed 
F
= the number of species that have exactly i individuals (F
1
is the frequency of 
singletons, F
the frequency of doubletons) 
Chao 2
Chao 2 is an incidence-based estimator of species richness (Chao 1987). Chao 2 and 
the Jacknife estimators are based on the number of samples for an area. To create 
samples, DIVA-GIS divides each grid-cell into 4 or 9 sub-areas. 
S
obs = 
the total number of species observed in all samples pooled 
Q
j
= the number of species that occur in exactly j samples (Q
1
is the frequency 
of uniques, Q
2
the frequency of duplicates) 
Jacknife
“Jacknife 1” is the first-order jacknife estimator of species richness (incidence-
based) (Burnham and Overton 1978,1979; Heltshe and Forrester 1983) 
Extract images from pdf files without using copy and paste - Select, copy, paste PDF images in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support PDF Image Extraction from a Page, a Region on a Page, and PDF Document
extract image from pdf using; extract jpg from pdf
Extract images from pdf files without using copy and paste - VB.NET PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support PDF Image Extraction from a Page, a Region on a Page, and PDF Document
how to extract images from pdf; extract image from pdf
DIVA-GIS 7 
36 
“Jacknife  2”  is  the  second-order  jacknife  estimator  of  species  richness 
(incidence-based) (Smith and van Belle 1984) 
S
obs
= the total number of species observed in all samples pooled 
Q
j = 
the number of species that occur in exactly j samples (Q
1
is the frequency 
of uniques, Q
2
the frequency of duplicates) 
m = the total number of samples 
Michaelis-Menten
This estimator is calculated by repetitive random sampling and fitting an asymptotic 
model, following the method of Raaijmakers (1987). For each sample size (from 2 to 
the number of observations –1), the average number of species in the sample is 
calculated over the random samples (the default is 100 samples for each sample size, 
but a higher number may be better for some data). The number of species is 
estimated from this generated species accumulation curve.  
This asymptotic model assumes that the probability that the next individual captured 
will be a new species declines linearly with species number, and thus the species 
accumulation curve is the negative exponential function: 
(Equation 2) 
k is a fitted constant 
n = the number of samples  
C# PDF File Merge Library: Merge, append PDF files in C#.net, ASP.
Combine scanned images to PDF, such as tiff functions can be implemented independently, without using any Adobe to easily merge and append PDF files with mature
extract photos pdf; extract pdf pages to jpg
C# PDF Convert to Images SDK: Convert PDF to png, gif images in C#
Turn multipage PDF file into single image files respectively in .NET framework. Description: Convert all the PDF pages to target format images and output
how to extract images from pdf in acrobat; how to extract pictures from pdf files
DIVA-GIS 7 
37 
The asymptotic behavior of the accumulation curve can also be modeled as the 
hyperbola: 
(Equation 3) 
S
max
and B are fitted constants 
This is the Michaelis-Menten equation used in enzyme kinetics and thus there is an 
extensive literature discussing the estimation of its parameters, which unfortunately 
presents considerable statistical difficulties (Colwell and Coddington, 1994). The 
method implemented in DIVA-GIS, favored by Raaijmakers (1987), is to calculate S
max
and B using their maximum likelihood estimators as follows: 
(Equation 4) 
S
yy
, S
xx
and S
xy
= the sums of squares and cross products of the deviations Y Y 
i
and X X 
i
S-obs
This is simply the actual number of species observed per grid cell. 
6.2.3
Turnover 
Turnover (or beta-diversity) is a measure of the rate at which species assemblages 
change in space. It indicates how different a number of nearby areas are. Imagine two 
large areas with similar numbers of species overall, but one with different species in 
all its grid cells and another with the same species in all its grid cells. The first area 
would have a high turnover, the second area a low turnover. 
VB.NET PDF Convert to Jpeg SDK: Convert PDF to JPEG images in vb.
& pages edit, C#.NET PDF pages extract, copy, paste, C#.NET can help developers convert standard PDF file to all the content (including both images and texts
extract image from pdf acrobat; extract jpeg from pdf
VB.NET PDF File Split Library: Split, seperate PDF into multiple
Divide PDF file into multiple files by outputting PDF file size. Independent component for splitting PDF document in preview without using external PDF
pdf image extractor c#; how to extract images from pdf file
DIVA-GIS 7 
38 
At this point, only Whittaker‟s (1960) measure of beta-diversity is implemented in 
DIVA-GIS (Equation 9). It can be calculated for each grid cell considering its 8 
neighbors (2 horizontal, 2 vertical, and 4 diagonal; “Queen‟s case”) or considering its 4 
closest neighbors (2 vertical and 2 horizontal; “Rook‟s case”).  
1
/
S
w
(Equation 5) 
S = the total number of species over the grid cells considered 
α = the average number of species in the grid cells considered 
6.2.4
Diversity indices 
DIVA-GIS can calculate a number of different diversity indeces for each grid cell. You 
must select a variable (field) from the input database for which you want to calculate 
an index, e.g species name. The formulas for all indices were taken from Magurran 
(1988), who provides a detailed description of their properties. See Table 5 for the 
mathematical description of the different diversity indices. 
Table 3. Diversity indices  
Index 
Formula 
Margalef 
D
Mg
= (S – 1) / ln(N) 
Menhinick  
D
Mn
= S / 
Shannon 
H’ = –∑ p
i  
ln p
Simpson 
D = ∑(n
(n
–1) / N/(N–1)) 
Brillouin  
HB = (ln N! – ∑ ln n
i
!) / N 
S = number of unique classes (species) per cell 
N = number of observations per cell 
n
i
= number of individuals in the i-th class 
p
i
= proportional abundance of the i th class = n
/ N
The Simpson index, D, decreases with increasing diversity, and hence it is usually 
expressed as 1–D or 1/D. In DIVA-GIS it is expressed as 1-D. You can use Grid/Scalar to 
calculate D or 1/D from this (see Chapter 9). 
VB.NET PDF File Merge Library: Merge, append PDF files in vb.net
Merge two or several separate PDF files together and into one PDF VB.NET Components to combine various scanned images to PDF Merge PDF without size limitation.
extract images pdf acrobat; extract images from pdf c#
C# PDF Convert to Word SDK: Convert PDF to Word library in C#.net
of target PDF document, keeps the elements (like images, tables and this situation, you need to convert PDF document to some easily editable files like Word
online pdf image extractor; extract pdf images
DIVA-GIS 7 
39 
6.2.5
Molecular marker data 
Molecular markers data associated with point localities can also be analyzed in DIVA-
GIS. At this moment, only absence/presence data (e.g., of bands on an electrophoretic 
gel) can be analyzed. Molecular distance, molecular diversity and number of 
haplotypes can be calculated. 
The fields that have the data must be selected using the Parameters window. The 
values in these fields can be checked in the “Values” tab. A band can either be 
“present” (value = 1 in the database), “absent” (value = 0 in the database), or 
“missing” (any other value). 
Average or maximum molecular distance between the observations in a grid cell can 
be calculated using either Jaccard's (1908) distance (J), Nei and Li's (1978) distance 
(NL), and Sokal and Michener's (1958) distance (SM) (Equations 5-7). 
01
10
11
11
1
n
n
n
n
J
xy
 
Equation 6 
01
10
11
11
2
2
1
n
n
n
n
NL
xy
 
Equation 7 
00
01
10
11
00
11
1
n
n
n
n
n
n
SM
xy
 
Equation 8 
Where: 
n
11
= the number of bands shared by the genotpyes x and y (positive matching) 
n
10 
= the number of bands present in x and absent in y 
n
01
= the number of bands present in y and absent in x 
n
00
= the number of bands absent both in x and y (negative matching) 
Alternatively, molecular diversity can be calculated using Nei‟s diversity index 
(Equation 8). 
ij
ij
j
i
NDI
x x
NDI
 
Equation 9 
Where: 
x
i
= the frequency of the i-th allele in the population and  
NDI
ij
= the number of allele differences per locus between the the i-th and j-th loci  
VB.NET PDF Convert to Word SDK: Convert PDF to Word library in vb.
PDF pages can be converted to separate Word files within a PDF content by outputting its texts and images to Word In order to convert PDF document to Word file
pdf image extractor; extract color image from pdf in c#
C# Create PDF from Word Library to convert docx, doc to PDF in C#.
Easy to create searchable and scanned PDF files from Word. Free online Word to PDF converter without email. RasterEdge.XDoc.PDF.dll.
extract jpg pdf; extract images pdf
DIVA-GIS 7 
40 
6.2.6
Choosing complementary areas 
The Reserve Selection procedure aims to identify sets of grid cells that are 
complementary to each other, i.e. that capture a maximum amount of diversity in as 
few cells as possible. Instead of using simple richness, an adjustment can be made in 
which rare observations get a higher weight. 
The procedure is based on the algorithm described by Rebelo (1994) (see also Rebelo 
and Sigfried (1992)). It has, for example, been used to determine priority areas for in 
situ conservation of species in a family of flowering plants in South Africa. The 
following discussion refers to species, but any multi-state variable could be used. The 
procedure is less straightforward than it might seem. Whereas the selection of the 
first cell is easy – it is the cell with highest species richness (or a random choice 
between ties if there are any) – the choice of the next cell depends on the previously 
selected cell. This is because the species in the cell with the second highest number of 
species may also be present in the first cell. In other words, the cell with the second 
highest number of species may not contribute very much to the overall number of 
species selected. To maximize the total number of species selected in as few cells as 
possible is a non-linear optimization problem. Rebelo (1992) developed a procedure 
that calculates an approximate optimal solution, and this is what has been 
implemented in DIVA-GIS. 
An iterative procedure is used. In each iteration, the “value” of each grid cell is 
calculated, based on the observations in that cell, and in relation to the observations 
in the cells already selected. If there are two or more cells with the same “value”, 
one is selected at random. Hence, this procedure can lead to slightly different results 
every time it is run. 
Several options need to be selected under the Parameters tab. The first step is to 
select a variable, and possibly exclude some of the species (e.g., missing values) from 
the analysis. The second step is to choose a scoring approach. There are two options: 
“Equal weight” and ”Rarity”. With the ”Equal weight” option, each category (e.g. 
species) has the same weight. With the ”Rarity” option, the value of a cell is 
calculated using the “rarity value” for each observation. The rarity value equals the 
number of observations of a category divided by the total number of observations. 
C# PDF insert image Library: insert images into PDF in C#.net, ASP
Create high resolution PDF file without image quality losing in ASP.NET application. Add multiple images to multipage PDF document in .NET WinForms.
extract images from pdf file; extract image from pdf java
C# Create PDF from PowerPoint Library to convert pptx, ppt to PDF
Easy to create searchable and scanned PDF files from PowerPoint. Free online PowerPoint to PDF converter without email. RasterEdge.XDoc.PDF.dll.
extract photo from pdf; extract images from pdf online
DIVA-GIS 7 
41 
There are two ways in which you can limit the number of iterations. This is important 
because the procedure can take a long time with large databases (or a grid with many 
cells). You can indicate the “Minimum number of records per cell”. This value should 
be 1 or higher. It allows you to exclude cells with what is, for your purposes, too low a 
number of observations. You can also indicate the maximum number of iterations that 
you want the procedure to cycle through. 
When the process finishes, a “Process Report” appears, that tells you how many 
iterations were used (and hence the number of cells selected) and how many distinct 
observations are present in those cells.  
Three new grids are created and added to the project, labeled “Sequence”, “Classes” 
and “Additional Classes”. 
The Sequence grid indicates in which order cells were selected. The cell with 
most species is selected first, and has a value of 1. The next cell has a value of 
2, etc. 
The Classes grid indicates how many different classes (typically species) are in 
each selected cells. 
The Additional Classes grid indicates how many new classes (species) are in 
that cell. These species were not present in any of the previously selected 
cells.  
6.2.7
Statistics 
If a numerical variable is selected, some basic statistics can be calculated for that 
variable, for each grid cell. The statistics included are listed in Table 6. 
Table 4. Statistics 
Coefficient of variation 
Coefficient of variation of values 
Maximum 
Maximum value 
Mean 
Mean value 
Median 
Median value 
Minimum 
Minimum value 
Mode 
Mode (most frequent) value 
Range 
Difference between Max and Min 
DIVA-GIS 7 
42 
Range/Mean 
Range divided by the mean 
Standard deviation 
Standard deviation of values 
Sum 
Sum of all values 
Variance 
Vriance of values 
6.3
Methods of converting point data to grid data  
At the core of DIVA-GIS is the conversion of the point data represented by the 
accession localities to the raster data represented by the diversity and other values of 
the different grid cells. Several GIS programs allow the conversion of point data to 
raster data. However, the way that this is generally done (as in the “Simple” 
procedure in DIVA-GIS) has the following important shortcomings:  
A point that is on a border between grid cells is assigned to one of those cells 
arbitrarily.. 
The value of a point that falls within a grid cell is assigned to that cell only, 
irrespective of the proximity of the point to other cells. 
The origin of the grid (i.e. its bottom left-hand corner) is arbitrary. Given a 
coordinate system and resolution of the grid, slightly different origins could 
lead to quite different results of the point-to-grid conversion. 
Uncertainty about the location of points is not taken into account. 
These shortcomings can largely be overcome with the “Circular Neighborhood” as 
implemented in DIVA-GIS for the Point to Grid analysis and described below. 
6.3.1
Circular neighborhood 
When the Circular Neighborhood option is chosen in Analysis/Point to grid/Main, 
calculations are made based not on the observations within each grid cells but rather 
on the observation found within a circle of specified radius with its center in the 
middle of each grid cell. The advantage of this method is that it produces a smoother 
surface. To avoid some observations not being used at all, the radius should not be 
smaller than the distance between the center of a square grid cell and its corners. A 
disadvantage may be that a number of observations (or even all, if the radius is 
DIVA-GIS 7 
43 
sufficiently large compared to the size of the grid cells) will used more than once in 
the calculations. See Bonham-Carter (1994) and Cressie (1991) for more information on 
circular neighborhoods.  
When this method is used, you must specify in the Options tab the size of the 
neighborhood (i.e., the diameter of the circle), and indicate if you want to scale the 
result. Scaling means you correct the results for the difference between the size of 
the grid cell and that of the neighborhood.   
6.4
Point to Polygon 
Polygons, or closed lines that enclose an area, can also be used to summarize point 
distribution data. For example, you may want to make calculations for different 
countries. 
Make a shapefile of points the active theme and click on Analysis/Point to 
Polygon/Diversity. Then specify which polygons are going to be used to make the 
calculations. You can either select an existent shapefile (e.g. with administrative 
boundaries or ecoregions) or define a new shapefile of squares (i.e., a grid) or 
hexagons. Note that if you define a grid of squares you will get the same output as 
with Point to Grid, except for minor differences due to the way points that fall on the 
borders between two cells are treated. 
The output consists of a shapefile with the following fields: 
DIVAID and ORDER: these can be ignored 
OBS, the number of observations 
SPP, the number of different classes, typically species 
four diversity indices: Margalef, Menhinick, Shannon, Simpson (see section 
7.3.3; Table 5) 
The value “-1” in the Simpson column means “missing value” (i.e., the index could not 
be calculated). 
DIVA-GIS 7 
44 
As the size of polygons may vary, unlike that of grid cells, the results may need careful 
interpretation.  Nevertheless, this can be an interesting option that allows 
summarizing the data by pre-defined, and often well-known, areas. 
6.5
Point to Point 
An alternative to the use of grids is the kind of point–based approach that was used by 
the Spatial Intra-specific Diversity (SID) software described by Nelson et al. (1997). 
The same procedure is also implemented in DIVA-GIS. Calculations are done for all 
observations lying within a user-defined circle around each observation point. The 
result is assigned to the location of the observation for which the calculation was 
done. For such a point-based analysis, you have to specify the variable in the points 
shapefile to be used. Unlike when creating a grid, you cannot choose the output 
variable. By default, the following variables are included in the output file: 
longitude 
latitude 
number of observations (NOBS) 
number of distinct values (NDIST) 
the diversity indices listed in Table 5 
If you want, you can add to these any of the fields that are in the input shapefile. The 
results are stored in a shapfile.  
6.6
Summarize Points 
This calculates diversity indices, diversity estimators and basic statistics for the whole 
dataset in an input shapefile. 
6.7
Distance  
With the Analysis/Distance/Statistic by Class procedure, you can calculate distance 
statistics for each unique class of a multi-state variable; for example, for each species 
in a database. Currently, the following statistics area available: 
Documents you may be interested
Documents you may be interested