def import_sanidad_2015(survey,infile):
""" Function to import_modules sanidad records from plots in the 2015 file format
:param survey: An instance of the survey class
:param infile: The file path to the import_modules file
"""
#TODO This function is only a template and will not work in the current version as it is unclear how the sanidad files should be imported
with open(infile, 'rb') as data:
datareader = csv.DictReader(data, delimiter=',')
counter = []
for row in datareader:
ID = row['nombre']
if ID in survey.plots.keys():
try:
numbarb = row['numarb_sanp']
sanidadA= class_lib.Sanidad(numbarb)
except ValueError:
warnin_msg = 'Could not use the variable \"numarb_sanp\" with with value: \"{value}\" as id for sanidad of plot {plotid}'\
.format(value=row['numarb_sanp'], plotid=ID)
logging.warn(warnin_msg)
if sanidadA:
sanidadA.san_dap = tools_lib.import_variable(row, 'dap_sanp', 'float')
sanidadA.san_categoria = tools_lib.import_variable(row, 'categoria_sanp', 'int')
sanidadA.san_tipo_fuste = tools_lib.import_variable(row, 'tipofuste_sanp', 'int')
sanidadA.san_porcopa = tools_lib.import_variable(row, 'porccopa_sanp', 'int')
sanidadA.san_porcopa = tools_lib.import_variable(row, 'porccopa_sanp', 'int')
info_msg = "Updated the equipo table for {nplots} plots from the file: {file}"\
.format(nplots=counter.__len__(),file=os.path.basename(infile))
print(info_msg)
logging.info(info_msg)
def import_flora_soto_2015(survey, infile):
"""
Function to import_modules the flora soto records into the survey
:param survey: An instance of base class Survey
:param infile: The file path to the input file
"""
with open(infile, 'rb') as csvfile:
datareader = csv.DictReader(csvfile, delimiter=',')
counter = []
for row in datareader:
# Here we should replace all empty string with None in the dictonary row
ID = row['nombre_pm']
if ID in survey.plots.keys():
if row['name'] == 'Flora':
flora_soto_tipo = tools_lib.import_variable(
row, 'tipoSotobosque', 'code', ID,
code_lists.flora_suelo_tipo)
if flora_soto_tipo:
floraSotoA = class_lib.FloraSoto(ID, flora_soto_tipo)
floraSotoA.flora_soto_altura = tools_lib.import_variable(
row, 'alturaSotobosque', 'float', ID)
floraSotoA.flora_soto_altura_unit_name = "metros"
survey.plots[ID].flora_soto[
id_generator()] = floraSotoA
survey.plots[ID].flora_soto_flora_soto_presencia = 1
if ID not in counter:
counter.append(ID)
info_msg = "Updated the flora soto table for {nplots} plots from the file: {file}" \
.format(nplots=counter.__len__(), file=os.path.basename(infile))
print(info_msg)
logging.info(info_msg)
def import_flora_suelo_2015(survey,species_list, infile):
"""
Function to import_modules the flora suelo records into the survey
:param survey: An instance of base class Survey
:param species_list: A dictonary with all species
:param infile: The file path to the input file
"""
with open(infile, 'rb') as csvfile:
datareader = csv.DictReader(csvfile, delimiter=',')
plot_counter=[]
for row in datareader:
ID = row['nombre_pm']
if ID in survey.plots.keys():
if row['name'] == 'FloraDelSuelo':
species = ''
if row.has_key('nombreCientifico_FloraDelSuelo') and row['nombreCientifico_FloraDelSuelo'] not in ['',' ']:
species = row['nombreCientifico_FloraDelSuelo'].strip()
if row.has_key('nombreCientifico_floraDelSuelo') and row['nombreCientifico_floraDelSuelo'] not in ['', ' ']:
species = row['nombreCientifico_floraDelSuelo'].strip()
index = tools_lib.find_species_scientific(species_list, species)
if index.__len__() > 0:
floraSueloA = class_lib.FloraSuelo(ID, species_list[index[0]].species_code)
floraSueloA.flora_suelo_especie_scientific_name = species_list[index[0]].scientific_name
floraSueloA.flora_suelo_especie_vernacular_name = species_list[index[0]].common_name
if row.has_key('Frecuencia_FloraDelSuelo'):
floraSueloA.flora_suelo_freq = tools_lib.import_variable(row, 'Frecuencia_FloraDelSuelo',
'code', ID,
code_lists.flora_suelo_freq)
if row.has_key('frecuencia_floraDelSuelo'):
floraSueloA.flora_suelo_freq = tools_lib.import_variable(row,
'frecuencia_floraDelSuelo',
'code', ID,
code_lists.flora_suelo_freq)
survey.plots[ID].flora_suelo[floraSueloA.flora_suelo_especies_code] = floraSueloA
survey.plots[ID].flora_soto_flora_soto_presencia = 1
if ID not in plot_counter:
plot_counter.append(ID)
else:
warn_msg = 'Flora suelo species "{species}" on plot {plotid} is not in the flora suelo species list in plot {plotid}'\
.format(species=species,plotid=ID)
logging.warn(warn_msg)
info_msg = "Updated the flora suelo table for {nplots} plots from the file: {file}" \
.format(nplots=plot_counter.__len__(), file=os.path.basename(infile))
print(info_msg)
logging.info(info_msg)
def import_invasoras_2015(survey, species_list, infile):
""" Function to import_modules invasores records from plots in the 2015 file format
:param survey: An instance of the survey class
:param species_list: Dictonary with the invasora species
:param infile: The file path to the import_modules file
"""
with open(infile, 'rb') as data:
datareader = csv.DictReader(data, delimiter=',')
counter = []
for row in datareader:
ID = row['nombre_pm']
if ID in survey.plots.keys():
if row['name'] == 'EspeciesInvasoras':
if row.has_key(
'nombreCientifico_EspeciesInvasoras'
) and row['nombreCientifico_EspeciesInvasoras'] not in [
'', ' '
]:
species = row[
'nombreCientifico_EspeciesInvasoras'].strip()
index = tools_lib.find_species_scientific(
species_list, species)
if index.__len__() > 0:
invasoraA = class_lib.Invasora(
ID, species_list[index[0]].species_code)
invasoraA.invasora_especie_scientific_name = species_list[
index[0]].scientific_name
invasoraA.invasora_especie_vernacular_name = species_list[
index[0]].common_name
invasoraA.invasora_categoria = \
tools_lib.import_variable(row, 'Categoría_EspeciesInvasoras', 'code',
ID, code_lists.invasora_categoria)
invasoraA.invasora_severidad = \
tools_lib.import_variable(row, 'severidad_invasora', 'code', ID,
code_lists.invasora_severidad)
survey.plots[ID].invasoras[
invasoraA.invasora_especie_code] = invasoraA
if ID not in counter:
counter.append(ID)
info_msg = "Updated the invasores table for {nplots} plots from the file: {file}" \
.format(nplots=counter.__len__(), file=os.path.basename(infile))
print(info_msg)
logging.info(info_msg)
def import_equipo_2015(survey, infile):
""" Function to import_modules equipment records from plots in the 2015 file format
:param survey: An instance of the survey class
:param infile: The file path to the import_modules file
"""
with open(infile, 'rb') as data:
datareader = csv.DictReader(data, delimiter=',')
counter = []
for row in datareader:
ID = row['nombre_pm']
if ID in survey.plots.keys():
if row['name'] == 'EquipoTrabajo':
if row.has_key('Nomb._equ. Trab.'
) and row['Nomb._equ. Trab.'] not in [
'', ' '
]:
nom = tools_lib.import_variable(
row, 'Nomb._equ. Trab.', 'string', ID)
elif row.has_key('nom._eq.tra'
) and row['nom._eq.tra'] not in ['', ' ']:
nom = tools_lib.import_variable(
row, 'nom._eq.tra', 'string', ID)
if nom not in ['']:
equipoA = class_lib.Equipo(nom)
equipoA.equipo_cargo = \
tools_lib.import_variable(row, 'cargo', 'code', ID, code_lists.equipo_cargo)
equipoA.equipo_emp = \
tools_lib.import_variable(row, 'empresa', 'string', ID)
equipoA.equipo_app = '-'
survey.plots[ID].equipo[equipoA.equipo_nom] = equipoA
if ID not in counter:
counter.append(ID)
info_msg = "Updated the equipo table for {nplots} plots from the file: {file}" \
.format(nplots=counter.__len__(), file=os.path.basename(infile))
print(info_msg)
logging.info(info_msg)
def import_flora_soto_2010(survey,infile):
"""
Function to import_modules the flora soto records into the survey
:param survey: A survey object into which the plot information will be added
:param infile: File path to the 2010 plot data
:type survey: An instance of :class:`~model.class_lib.Survey`
:type infile: A file path
:return: If executed as script a file with the flora soto bosque information that can be imported in to OF Collect.
Otherwise an updated survey object
:rtype: :class:`~model.class_lib.Survey` / CSV File
- **Example** how to use as script::
:Example usage:
python import_flora_soto_2010.py Datos_generales_2010.csv flora_soto_caracter.csv
"""
with open(infile, 'rb') as csvfile:
datareader = csv.DictReader(csvfile, delimiter=',')
plot_counter=[]
for row in datareader:
# Here we should replace all empty string with None in the dictonary row
ID = row['nombre_pm']
if ID in survey.plots.keys():
# As many species are in one cell we need to iterate of the cells
flora_soto_tipo = row['tipoSotobosque']
if flora_soto_tipo == '':
flora_soto_tipo = None
else:
flora_soto_tipo= tools_lib.find_key(code_lists.flora_suelo_tipo, flora_soto_tipo)
if flora_soto_tipo:
if ID not in plot_counter:
plot_counter.append(ID)
floraSotoA = class_lib.FloraSoto(ID, flora_soto_tipo)
floraSotoA.flora_soto_altura = tools_lib.import_variable(row, 'alturaSotobosque (m)', 'float', ID)
floraSotoA.flora_soto_altura_unit_name = "metros"
survey.plots[ID].flora_soto[id_generator()]= floraSotoA
survey.plots[ID].flora_soto_flora_soto_presencia = 1
info_msg = "Updated the flora soto table for {nplots} plots from the file: {file}" \
.format(nplots=plot_counter.__len__(), file=os.path.basename(infile))
logging.info(info_msg)
print(info_msg)
def import_regeneracion_2015(survey,species_list,infile):
""" Function to import_modules invasores records from plots in the 2015 file format
:param survey: An instance of the survey class
:param species_list: Dictonary with the invasora species
:param infile: The file path to the import_modules file
"""
with open(infile, 'rb') as data:
datareader = csv.DictReader(data, delimiter=',')
counter = []
for row in datareader:
ID = row['nombre_pm']
if ID in survey.plots.keys():
if row['name'] == 'Regeneracion Natural':
if row.has_key('nombrecient_regnat') and row['nombrecient_regnat'] not in ['',' ']:
species = row['nombrecient_regnat'].strip()
index = tools_lib.find_species_scientific(species_list, species)
if index.__len__() > 0:
regeneracionA = class_lib.Regeneracion(ID, species_list[index[0]].species_code)
regeneracionA.regen_especie_scientific_name = species_list[index[0]].scientific_name
regeneracionA.regen_especie_vernacular_name = species_list[index[0]].common_name
if ID not in counter:
counter.append(ID)
regeneracionA.regen_subparcela_id = tools_lib.import_variable(row, 'subparcela_regnat',
'int', ID)
if row.has_key('Rumbo_regnat'):
regeneracionA.regen_rumbo = tools_lib.import_variable(row, 'Rumbo_regnat',
'int', ID)
if row.has_key('Rumbo'):
regeneracionA.regen_rumbo = tools_lib.import_variable(row, 'Rumbo',
'int', ID)
if row.has_key('Distancia_regnat'):
regeneracionA.regen_distancia = tools_lib.import_variable(row, 'Distancia_regnat',
'float', ID)
if row.has_key('Distancia'):
regeneracionA.regen_distancia = tools_lib.import_variable(row, 'Distancia',
'float', ID)
regeneracionA.regen_frec = tools_lib.import_variable(row, 'cant_regnat',
'int', ID)
regeneracionA.regen_distancia_unit_name = 'metros'
regeneracionA.regen_rumbo_unit_name = 'grados'
survey.plots[ID].regeneracion[regeneracionA.regen_especie_code] = regeneracionA
info_msg = "Updated the regeneration table for {nplots} plots from the file: {file}"\
.format(nplots=counter.__len__(),file=os.path.basename(infile))
print(info_msg)
logging.info(info_msg)
def import_fotos_2015(survey, infile):
""" Function to import_modules foto data from plots in the 2015 file format
:param survey: An instance of the survey class
:param infile: The file path to the import_modules file
"""
with open(infile, 'rb') as data:
datareader = csv.DictReader(data, delimiter=',')
counter = []
for row in datareader:
ID = row['nombre_pm']
if ID in survey.plots.keys():
if row['name'] == 'Fotos':
foto_id = row['foto']
# We add only a foto if it is not in the foto list of this plot
if foto_id not in survey.plots[ID].fotos.keys():
survey.plots[ID].add_foto(foto_id)
if ID not in counter:
counter.append(ID)
survey.plots[ID].fotos[foto_id].foto_position = 1
survey.plots[ID].fotos[foto_id].foto_tipo = \
tools_lib.import_variable(row, 'tipoFoto', 'code', ID, code_lists.foto_tipo)
survey.plots[ID].fotos[
foto_id].foto_desc = tools_lib.import_variable(
row, 'descr', 'string', ID)
survey.plots[ID].fotos[foto_id].foto_archivo = foto_id
if row.has_key('lat_foto'):
survey.plots[ID].fotos[foto_id].foto_lat = \
tools_lib.import_variable(row, 'lat_foto', 'float', ID)
elif row.has_key('Lat_foto'):
survey.plots[ID].fotos[foto_id].foto_lat = \
tools_lib.import_variable(row, 'Lat_foto', 'float', ID)
if row.has_key('lon_foto'):
survey.plots[ID].fotos[foto_id].foto_lon = \
tools_lib.import_variable(row, 'lon_foto', 'float', ID)
elif row.has_key('Lon_foto'):
survey.plots[ID].fotos[foto_id].foto_lon = \
tools_lib.import_variable(row, 'Lon_foto', 'float', ID)
survey.plots[ID].fotos[
foto_id].foto_systema_referencia = 'EPSG:4326'
info_msg = "Updated the foto table for {nplots} plots from the file: {file}" \
.format(nplots=counter.__len__(), file=os.path.basename(infile))
print(info_msg)
logging.info(info_msg)
def import_fni_plots_test(survey, species_list, infile):
"""Function to import_modules plot data in the 2015 file format
:param survey: An instance of class survey
:param infile: The file path to the tetst plot data
"""
# Check if survey is of class survey
try:
isinstance(survey, class_lib.Survey)
print "Using survey {}".format(survey.survey_id)
except:
print "Survey is not of class Survey"
sys.exit(0)
# Check if files exits and readable
try:
f = open(infile, 'r')
except IOError:
print "Input file {} is missing or is not readable".format(infile)
sys.exit(0)
with open(infile, 'rb') as csvfile:
datareader = csv.DictReader(csvfile, delimiter=',')
counter = []
for row in datareader:
ID = row['nombre_pm']
if ID in survey.plots.keys():
if ID not in counter:
counter.append(ID)
#if row['name'] == 'DatosGenerales':
survey.plots[ID].general_datos_parcela_bosque_tipo =\
tools_lib.import_variable(row, 'tipoDeBosq', 'code', ID, code_lists.bosque_tipo)
survey.plots[ID].general_datos_parcela_bosque_sub_tipo =\
tools_lib.import_variable(row, 'subbosque', 'code', ID, code_lists.subbosque_tipo)
print(row['subbosque'])
print(
tools_lib.import_variable(row, 'subbosque', 'code', ID,
code_lists.subbosque_tipo))
survey.plots[ID].pm_departamento = \
tools_lib.import_variable(row, 'departament', 'code', ID, code_lists.departamento)
date = str.split(row['fecha'], '/')
try:
date.__len__() == 3
survey.plots[
ID].general_datos_parcela_fecha_observation_year = date[
2]
survey.plots[
ID].general_datos_parcela_fecha_observation_month = date[
1]
survey.plots[
ID].general_datos_parcela_fecha_observation_day = date[
0]
except ValueError:
warn_msg = 'Cannot convert the variable fecha wit value :\"{date}\" into a date \
for plot {plotid}'.format(date=row['fecha'],
plotid=ID)
logging.warn(warn_msg)
#if row['name'] == 'CoordenadasParcela':
survey.plots[
ID].parcela_coordenadas_gps_coord_x = tools_lib.import_variable(
row, 'oeste', 'float', ID)
survey.plots[
ID].parcela_coordenadas_gps_coord_y = tools_lib.import_variable(
row, 'sur', 'float', ID)
survey.plots[
ID].parcela_coordenadas_gps_coord_srs = 'EPSG:4326'
survey.plots[ID].pm_subcuenca = row['SubCuenca']
info_msg = "Updated the plot information for {nplots} plots from the file: {file}"\
.format(nplots=counter.__len__(),file=os.path.basename(infile))
print(info_msg)
logging.info(info_msg)
def import_distancia_2010(survey, infile):
"""
Function to import_modules the distance records in the 2010 data format into the survey
:param survey: A survey object into which the plot information will be added
:param infile: he file path to the 2010 single tree data
:type survey: An instance of :class:`~model.class_lib.Survey`
:type infile: A file path
:return: If executed as script a file with the distance information that can be imported in to OF Collect.
Otherwise an updated survey object
:rtype: :class:`~model.class_lib.Survey` / CSV File
"""
with open(infile, 'rb') as csvfile:
datareader = csv.DictReader(csvfile, delimiter=',')
plot_counter=[]
for row in datareader:
ID = row['nombre_pm']
if ID in survey.plots.keys():
if ID not in plot_counter:
plot_counter.append(ID)
position = 1
censo = 1
# Adding the distance infomation carretera vecinal
if row.has_key('carreteraCaminoVecinal') and row['carreteraCaminoVecinal'] not in ['', ' ']:
carreteraVecinal = class_lib.Distance(ID)
carreteraVecinal.parcela_pm_censo = censo
carreteraVecinal.distancia_position = position
carreteraVecinal.distancia_kilometros_unit_name = 'kilometros'
carreteraVecinal.distancia_categoria = 1
carreteraVecinal.distancia_camino_estado = '-'
carreteraVecinal.distancia_kilometros = \
tools_lib.import_variable(row, 'carreteraCaminoVecinal', 'int', ID)
# Adding the distance infomation camino vecinal
if row.has_key('caminoVecinalCaminoAcceso') and row['caminoVecinalCaminoAcceso'] not in ['', ' ']:
caminoVecinal = class_lib.Distance(ID)
caminoVecinal.parcela_pm_censo = censo
caminoVecinal.distancia_position = position
caminoVecinal.distancia_kilometros_unit_name = 'kilometros'
caminoVecinal.distancia_categoria = 2
caminoVecinal.distancia_camino_estado = '-'
caminoVecinal.distancia_kilometros =\
tools_lib.import_variable(row, 'caminoVecinalCaminoAcceso', 'int', ID)
# Adding the distance infomation camino accesso
if row.has_key('caminoAccesoPuntoGPS') and row['caminoAccesoPuntoGPS'] not in ['', ' ']:
caminoAccesso = class_lib.Distance(ID)
caminoAccesso.parcela_pm_censo = censo
caminoAccesso.distancia_position = position
caminoAccesso.distancia_kilometros_unit_name = 'kilometros'
caminoAccesso.distancia_categoria = 3
caminoAccesso.distancia_camino_estado = '-'
caminoAccesso.distancia_kilometros = \
tools_lib.import_variable(row, 'caminoAccesoPuntoGPS', 'int', ID)
# Adding the distance infomation PuntoGPSCentroParcella
if row.has_key('rumboCaminoCentroParcela') and row['rumboCaminoCentroParcela'] not in ['', ' ']:
puntoGPSCentroParcella = class_lib.Distance(ID)
puntoGPSCentroParcella.parcela_pm_censo = censo
puntoGPSCentroParcella.distancia_position = position
puntoGPSCentroParcella.distancia_categoria = 4
puntoGPSCentroParcella.distancia_kilometros_unit_name = 'kilometros'
puntoGPSCentroParcella.distancia_camino_estado = '-'
puntoGPSCentroParcella.rumbo_punto_gps_centro =\
tools_lib.import_variable(row, 'rumboCaminoCentroParcela', 'int', ID)
if row.has_key('puntoGPSCentroParcela') and row['puntoGPSCentroParcela'] not in ['', ' ']:
puntoGPSCentroParcella.distancia_kilometros = \
tools_lib.import_variable(row, 'puntoGPSCentroParcela', 'int', ID)
#Adding the distance instances to the survey
try:
survey.plots[ID].distances['1'] = carreteraVecinal
except:
warn_msg = 'Could not find information on distance "carreteraVecinal" on plot: {plotid}.' \
.format( plotid=ID)
logging.warning(warn_msg)
try:
survey.plots[ID].distances['2'] = caminoVecinal
except:
warn_msg = 'Could not find information on distance "caminoVecinal" on plot: {plotid}.' \
.format( plotid=ID)
logging.warning(warn_msg)
try:
survey.plots[ID].distances['3'] = caminoAccesso
except:
warn_msg = 'Could not find information on distance "caminoAcceso" on plot: {plotid}.' \
.format(plotid=ID)
logging.warning(warn_msg)
try:
survey.plots[ID].distances['4'] = puntoGPSCentroParcella
except:
warn_msg = 'Could not find information on distance "puntoGPSCentroParcella" on plot: {plotid}.' \
.format( plotid=ID)
logging.warning(warn_msg)
info_msg = "Updated the distance table for {nplots} plots from the file: {file}" \
.format(nplots=plot_counter.__len__(), file=os.path.basename(infile))
logging.info(info_msg)
print(info_msg)
def import_fauna_2015(survey, species_list, infile):
"""
Function to import_modules the fauna records into the survey
:param survey: An instance of base class Survey
:param species_list: A dictonary with all fauna species
:param infile: The file path to the input file
"""
with open(infile, 'rb') as csvfile:
datareader = csv.DictReader(csvfile, delimiter=',')
counter = []
for row in datareader:
ID = row['nombre_pm']
if ID in survey.plots.keys():
if row['name'] == 'Fauna':
species = ''
if row.has_key('especie_fauna_cientif'
) and row['especie_fauna_cientif'] not in [
'', ' '
]:
species = row['especie_fauna_cientif'].strip()
if row.has_key('especie_fauna'
) and row['especie_fauna'] not in ['', ' ']:
species = row['especie_fauna'].strip()
if row.has_key('especie_fauna_nombrecientif') and row[
'especie_fauna_nombrecientif'] not in ['', ' ']:
species = row['especie_fauna_nombrecientif'].strip()
index = tools_lib.find_species_scientific(
species_list, species)
if index.__len__() > 0:
faunaA = class_lib.Fauna(
ID, species_list[index[0]].species_code)
faunaA.fauna_especie_scientific_name = species_list[
index[0]].scientific_name
faunaA.fauna_especie_vernacular_name = species_list[
index[0]].common_name
faunaA.fauna_cant = tools_lib.import_variable(
row, 'frec', 'float', ID)
faunaA.fauna_tipo_observacion = '-'
if 'AV' in faunaA.fauna_especies_code:
survey.plots[ID].fauna_aves[
faunaA.fauna_especies_code] = faunaA
if ID not in counter:
counter.append(ID)
if 'MA' in faunaA.fauna_especies_code:
survey.plots[ID].fauna_mamiferos[
faunaA.fauna_especies_code] = faunaA
if ID not in counter:
counter.append(ID)
if 'RE' in faunaA.fauna_especies_code:
survey.plots[ID].fauna_reptiles[
faunaA.fauna_especies_code] = faunaA
if ID not in counter:
counter.append(ID)
if 'AN' in faunaA.fauna_especies_code:
survey.plots[ID].fauna_anfibios[
faunaA.fauna_especies_code] = faunaA
if ID not in counter:
counter.append(ID)
else:
warnin_msg = 'Variable \"especie_fauna_cientif\" with value: \"{value}\" could not be found in the fauna species lists on plot {plotid}'\
.format(value=species,plotid=ID)
logging.warn(warnin_msg)
info_msg = "Updated the fauna tables for {nplots} plots from the file: {file}" \
.format(nplots=counter.__len__(), file=os.path.basename(infile))
print(info_msg)
logging.info(info_msg)
def import_fni_trees_2010(survey, species_list, infile):
""" Function to import_modules tree data from natural forest and plantations the 2010 file format
:param survey: A survey object into which the plot information will be added
:param species_list: A list with tree species names as exported from the Collect species list
:param infile: he file path to the 2010 single tree data
:type survey: An instance of :class:`~model.class_lib.Survey`
:type species_list: A dictionary with instances of :class:`~model.class_lib.Species`
:type infile: A file path
:return: If executed as script a file with the single tree information that can be imported in to OF Collect.
Otherwise an updated survey object
:rtype: :class:`~model.class_lib.Survey` / CSV File
- **Example** how to use as script::
:Example usage:
python import_arbol_2010.py Nativo_2010.csv arbol_especie.csv arboles_nativo_2010.csv
"""
with open(infile, 'rb') as planilla_bn:
datareader = csv.DictReader(planilla_bn, delimiter=',')
plot_counter = []
for row in datareader:
id = row['p_muestreo_pl']
if id in survey.plots.keys():
print 'Processing PlotID:{:}'.format(id)
if id not in plot_counter:
plot_counter.append(id)
#TODO Check client favor solution for missing tree ids is
no_tree_id=False
if row['arbol'] in['' , ' ']:
# Set a artifical id
arbol_id = survey.plots[id].trees.__len__() + 1
no_tree_id = True
warn_msg = "No Tree id found for plot: {plotid} creating a new Tree id: {arbol_id}"\
.format(plotid=id,arbol_id=arbol_id)
logging.warn(warn_msg)
else:
arbol_id = tools_lib.import_variable(row, 'arbol', 'int', id)
stem_id = tools_lib.import_variable(row, 'No vara', 'int', id)
dap1 = tools_lib.import_variable(row, 'd1', 'int', id)
dap2 = tools_lib.import_variable(row, 'd2', 'int', id)
ht = tools_lib.import_variable(row, 'ht', 'int', id)
if row.has_key('diametro'):
parcela = tools_lib.convert_arbol_diametro(row['diametro'])
else:
parcela = 5
arbol_unico_id = str(parcela) + '_' + str(arbol_id) + '_' + str(stem_id)
# We add only a tree if it is not in the tree list
if arbol_unico_id not in survey.plots[id].trees.keys():
survey.plots[id].add_tree(arbol_unico_id)
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].arbol_id = arbol_id
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].arbol_parcela = parcela
# For bosque nativo the species is observed on the single tree level and recorded in the tree table
if row.has_key('genero') and row.has_key('Especie'):
species_name = row['genero'] + ' ' + row['Especie']
index = tools_lib.find_species_scientific(species_list, species_name)
if index.__len__() > 0:
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].arbol_especie_code = \
species_list[index[0]].species_code
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].arbol_especie_scientific_name = \
species_list[index[0]].scientific_name
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].arbol_especie_vernacular_name = \
species_list[index[0]].common_name
else:
error_msg = "Cannot find the tree species \"{species}\" in the species list for tree {treeid} "\
"on plot {plotid}". \
format(species=species_name, treeid=arbol_id, plotid=id)
logging.error(error_msg)
# For plantations the species is a plot variable and similar for all trees
else:
species_code = survey.plots[id].plantacion_plant_especie_code
if species_code is not None:
index = tools_lib.find_species_code(species_list, species_code)
if index.__len__() > 0:
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].arbol_especie_code = \
species_list[index].species_code
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].arbol_especie_scientific_name = \
species_list[index].scientific_name
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].arbol_especie_vernacular_name = \
species_list[index].common_name
else:
warn_msg = "Species code not set for tree {treeid} on plot {plotid}"\
.format(treeid=arbol_id, plotid=id)
logging.warn(warn_msg)
#Adding the stem to the tree
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].add_stem(stem_id=stem_id,dap1=dap1, dap2=dap2, ht=ht)
#Adding the comments field
if row.has_key('d_obser'):
ostr = 'd_obser'
if row.has_key('d_observ'):
ostr = 'd_observ'
if row[ostr] in ['', ' ']:
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].observacion = '-'
else:
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].observacion = \
tools_lib.import_variable(row, ostr, 'string', id)
if no_tree_id is True:
#Adding a comment if the tree id was generated by the script
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].observacion = \
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].observacion + 'No tree id found in the data'
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].dap1_unit_name = 'centimetros'
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].dap2_unit_name = 'centimetros'
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].dap_unit_name = 'centimetros'
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].ht_unit_name = 'metros'
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].hp_unit_name = 'metros'
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].corteza_espesor_unit_name = ''
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].rumbo_unit_name = None
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].distancia_unit_name = 'metros'
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].hc_unit_name = 'metros'
# Single tree attribute only relevant for nature forest
if row.has_key('diametro'):
bosque_nativo = False
else:
bosque_nativo = True
if bosque_nativo:
# TODO Estrato needs to be updated once the information how the mapping should be done is available
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].estrado = tools_lib.\
import_variable(row,'estrato_v','code', id, codelist=code_lists.arbol_estrato)
# TODO Needs to be updated once the information is available
#survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].rango_edad = \
# tools_lib.import_variable(row,'rango_edad','int',id)
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].rango_edad = '-'
else:
#for plantations only
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].distancia = \
tools_lib.import_variable(row, 'dist', 'float', id)
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].rumbo = \
tools_lib.import_variable(row, 'rumbo', 'int', id)
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].hc = \
tools_lib.import_variable(row, 'hc', 'float', id)
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].hp = \
tools_lib.import_variable(row, 'h_poda', 'float', id)
if row.has_key('forma') and row['forma'] not in ['',' ']:
forma_str =str.replace(row['forma'],',','.')
#TODO Only one form variable can be stored in OF. We are using the first only!
forma = str.split(forma_str,'.')[0]
if forma in ['1','2','3','4','5','6']:
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].forma= forma
else:
warn_msg = 'Cannot convert the forma variable "{forma}" to a class between 1:5 for tree"' \
'{treeid} on plot {plotid}'.format(forma=row['forma'],treeid=arbol_id,plotid=id)
logging.warning(warn_msg)
survey.plots[id].trees[arbol_unico_id].stems[stem_id].corteza_espesor = tools_lib.import_variable(row, 'espesor', 'float', id)
info_msg = "Updated the tree table for {nplots} plots from the file: {file}"\
.format(nplots=plot_counter.__len__(),file=os.path.basename(infile))
logging.info(info_msg)
print(info_msg)
def import_fni_plots_2010(survey, species_list, infile):
"""This function imports the plot data in the 2010 file format and adds the information to the survey instance.
:param survey: A survey object into which the plot information will be added
:param species_list: A list with tree species names as exported from the Collect species list
:param infile: The file path to the 2010 plot data
:type survey: An instance of :class:`~model.class_lib.Survey`
:type species_list: A dictionary with instances of :class:`~model.class_lib.Species`
:type infile: A file path
:return: If executed as script a file with the plot information that can be imported in to OF Collect. Otherwise an
updated survey object
:rtype: :class:`~model.class_lib.Survey` / CSV File
.. warning:: The mapping for the variable 'Uso de Tierra" is unclear as the classes in OF Collect are either
'Agricola' or 'Ganadero'. However, in the 2010 DGF dataset we often find classes like "Ganadero Agricola".
Therefore the dict "suelo_suelo_uso_tierra" in :mod:`~src.model.code_lists` should be adapted accordingly.
"""
# Check if survey is of class survey
try:
isinstance(survey, class_lib.Survey)
except:
print "Survey is not of class Survey"
sys.exit(0)
# Check if files exits and readable
try:
open(infile, 'r')
except IOError:
print "Input file is missing or is not readable"
sys.exit(0)
with open(infile, 'rb') as csvfile:
datareader = csv.DictReader(csvfile, delimiter=',')
plot_counter = []
for row in datareader:
ID = row['nombre_pm']
if ID in survey.plots.keys():
# print "Processing PlotID:{}".format(ID)
if ID not in plot_counter:
plot_counter.append(ID)
survey.plots[ID].pm_censo = 1
survey.plots[ID].pm_coord_crs = ''
survey.plots[ID].pm_coord_x = ''
survey.plots[ID].pm_coord_y = ''
survey.plots[ID].pm_altitude = ''
survey.plots[ID].pm_altitude_unit_name = 'metros'
survey.plots[ID].pm_departamento = \
tools_lib.import_variable(row, 'departamento', 'code', ID, codelist=code_lists.departamento)
survey.plots[ID].pm_cuenca = None
survey.plots[ID].pm_subcuenca = None
survey.plots[ID].pm_censal = None
survey.plots[ID].general_datos_parcela_estado_1 = 1
survey.plots[ID].general_datos_parcela_bosque_tipo = \
tools_lib.import_variable(row, 'tipoDeBosque', 'code', ID, codelist=code_lists.bosque_tipo)
if survey.plots[ID].general_datos_parcela_bosque_tipo == 2:
# Set the nivel 3 category for all plantations to DAB > 3cm by default
survey.plots[ID].general_datos_parcela_estado_3 = 2
survey.plots[ID].general_datos_parcela_bosque_sub_tipo = \
tools_lib.import_variable(row, 'subbosque', 'code', ID, codelist=code_lists.subbosque_tipo)
if row['Observaciones'] in ['', ' ']:
survey.plots[ID].general_datos_parcela_commentario = '-'
else:
survey.plots[ID].general_datos_parcela_commentario = \
tools_lib.import_variable(row, 'Observaciones', 'string', ID)
date = str.split(row['fecha'], '/')
if date.__len__() == 3:
survey.plots[
ID].general_datos_parcela_fecha_observation_year = date[
2]
survey.plots[
ID].general_datos_parcela_fecha_observation_month = date[
0]
survey.plots[
ID].general_datos_parcela_fecha_observation_day = date[
1]
else:
error_msg = 'Cannot convert the variable \"fecha"\" with value "{date}" into a date for plot ' \
'{plotid}'.format(date=row['fecha'], plotid=ID)
logging.error(error_msg)
survey.plots[ID].general_datos_parcela_accesibilidad = \
tools_lib.import_variable(row, 'facilidadProgresion', 'code', ID,
codelist=code_lists.accesibilidad)
survey.plots[ID].general_datos_parcela_propietario = \
tools_lib.import_variable(row, 'propietario', 'string', ID)
survey.plots[ID].general_datos_parcela_predio = \
tools_lib.import_variable(row, 'predio', 'string', ID)
survey.plots[ID].rumbo = \
tools_lib.import_variable(row, 'rumboCaminoCentroParcela', 'float', ID)
survey.plots[ID].track_archivo = \
tools_lib.import_variable(row, 'track', 'string', ID)
survey.plots[ID].parcela_coordenadas_gps_coord_x = \
tools_lib.import_variable(row, 'oeste', 'float', ID)
survey.plots[ID].parcela_coordenadas_gps_coord_y = \
tools_lib.import_variable(row, 'sur', 'float', ID)
survey.plots[
ID].parcela_coordenadas_gps_coord_srs = 'EPSG:4326'
survey.plots[ID].parcela_coordenadas_gps_altidud = \
tools_lib.import_variable(row, 'altitud', 'int', ID)
survey.plots[
ID].parcela_coordenadas_gps_altiudud_unit = 'metros'
survey.plots[ID].relieve_relieve_ubicacion = \
tools_lib.import_variable(row, 'ubicación_relieve', 'code', ID,
codelist=code_lists.relieve_ubicaion)
survey.plots[ID].relieve_relieve_exposicion = \
tools_lib.import_variable(row, 'exposicion_relieve', 'code', ID,
codelist=code_lists.relieve_exposicion)
survey.plots[ID].relieve_relieve_pendiente = \
tools_lib.convert_text_to_numbers(row['pendiente'], 'mean', 'real')
survey.plots[ID].relieve_relieve_pendiente_forma = \
tools_lib.import_variable(row, 'formaPendiente', 'code', ID,
codelist=code_lists.relieve_pediente_forma)
survey.plots[ID].suelo_suelo_coneat = \
tools_lib.import_variable(row, 'grupoConeat', 'code', ID,
codelist=code_lists.suelo_suelo_coneat)
if survey.plots[ID].suelo_suelo_coneat is None:
survey.plots[ID].suelo_suelo_coneat = '-'
survey.plots[ID].suelo_suelo_uso_tierra = \
tools_lib.import_variable(row, 'usoTierra', 'code', ID,
codelist=code_lists.suelo_suelo_uso_tierra)
survey.plots[ID].suelo_suelo_uso_previo = \
tools_lib.import_variable(row, 'usoPrevio', 'code', ID,
codelist=code_lists.suelo_suelo_uso_previo)
survey.plots[ID].suelo_suelo_labranza = \
tools_lib.import_variable(row, 'tipoLabranza', 'code', ID,
codelist=code_lists.suelo_suelo_labranza)
survey.plots[ID].suelo_suelo_erosion_grado = \
tools_lib.import_variable(row, 'gradoErosion', 'code', ID,
codelist=code_lists.suelo_suelo_erosion_grado)
survey.plots[ID].suelo_suelo_erosion_tipo = \
tools_lib.import_variable(row, 'tipoErosion', 'code', ID,
codelist=code_lists.suelo_suelo_erosion_tipo)
survey.plots[ID].suelo_suelo_profundidad_horizonte = \
tools_lib.import_variable(row, 'profundidadPrimerHorizonte', 'code', ID,
codelist=code_lists.suelo_suelo_profundidad_horizonte)
survey.plots[ID].suelo_suelo_profundidad_mantillo = \
tools_lib.import_variable(row, 'profundidadMantillo', 'code', ID,
codelist=code_lists.suelo_suelo_profundidad_humus_y_mantillo)
survey.plots[ID].suelo_suelo_profundidad_humus = \
tools_lib.import_variable(row, 'profundidadHumus', 'code', ID,
codelist=code_lists.suelo_suelo_profundidad_humus_y_mantillo)
survey.plots[ID].suelo_suelo_color = \
tools_lib.import_variable(row, 'color', 'code', ID,
codelist=code_lists.suelo_suelo_color)
survey.plots[ID].suelo_suelo_textura = \
tools_lib.import_variable(row, 'textura', 'code', ID
, codelist=code_lists.suelo_suelo_textura)
survey.plots[ID].suelo_suelo_estructura = \
tools_lib.import_variable(row, 'estructura_suelo', 'code', ID
, codelist=code_lists.suelo_suelo_estructura)
survey.plots[ID].suelo_suelo_drenaje = \
tools_lib.import_variable(row, 'drenaje', 'code', ID,
codelist=code_lists.suelo_suelo_drenaje)
survey.plots[ID].suelo_suelo_infiltracion = \
tools_lib.import_variable(row, 'infiltracion', 'code', ID,
codelist=code_lists.suelo_suelo_infiltracion)
survey.plots[ID].suelo_suelo_impedimento = \
tools_lib.import_variable(row, 'impedimento', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].suelo_suelo_olor = \
tools_lib.import_variable(row, 'olor', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].suelo_suelo_humedad = \
tools_lib.import_variable(row, 'humedad', 'code', ID,
codelist=code_lists.suelo_suelo_humedad)
survey.plots[ID].suelo_suelo_pedregosidad = \
tools_lib.convert_text_to_numbers(row['pedregosidad'], 'mean', 'integer')
survey.plots[
ID].suelo_suelo_pedregosidad_unit_name = 'porciento'
survey.plots[ID].suelo_suelo_rocosidad = \
tools_lib.convert_text_to_numbers(row['rocosidad'], 'mean', 'integer')
survey.plots[ID].suelo_suelo_rocosidad_unit_name = 'porciento'
survey.plots[ID].suelo_suelo_micorrizas = \
tools_lib.import_variable(row, 'micorrizas', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].suelo_suelo_fauna = \
tools_lib.import_variable(row, 'faunaSuelo', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].suelo_suelo_raices = \
tools_lib.import_variable(row, 'raices', 'code', ID,
codelist=code_lists.suelo_suelo_raices)
survey.plots[ID].cobertura_vegetal_cobertura_copas = \
tools_lib.convert_cobertura_copas(
tools_lib.convert_text_to_numbers(row['gradoCoberturaCopas'], 'mean', 'real'))
survey.plots[ID].cobertura_vegetal_cobertura_sotobosque = \
tools_lib.convert_cobertura_copas(
tools_lib.convert_text_to_numbers(row['gradoSotobosque'], 'mean', 'real'))
survey.plots[ID].cobertura_vegetal_cobertura_herbacea = \
tools_lib.convert_cobertura_copas(
tools_lib.convert_text_to_numbers(row['coberturaHerbacea'], 'mean', 'real'))
survey.plots[ID].cobertura_vegetal_cobertura_residuos_plantas = \
tools_lib.convert_cobertura_residuos(
tools_lib.convert_text_to_numbers(row['coberturaResiduosPlantas'], 'mean', 'real'))
survey.plots[ID].cobertura_vegetal_cobertura_residuos_cultivos = \
tools_lib.convert_cobertura_residuos(
tools_lib.convert_text_to_numbers(row['coberturaResiduosCultivos'], 'mean', 'real'))
if row['tipoSotobosque'] == '':
survey.plots[ID].flora_soto_flora_soto_presencia = 2
else:
survey.plots[ID].flora_soto_flora_soto_presencia = 1
survey.plots[ID].agua_agua_caudal = \
tools_lib.import_variable(row, 'tipoCaudal', 'code', ID,
codelist=code_lists.agua_agua_caudal)
survey.plots[ID].agua_agua_distancia = \
tools_lib.convert_text_to_numbers(row['distancia_agua'], 'mean', 'integer')
survey.plots[ID].agua_agua_distancia_unit_name = 'metros'
survey.plots[ID].agua_agua_nombre = \
tools_lib.import_variable(row,'Nomb_afluente','string',ID)
survey.plots[ID].agua_agua_manejo = \
tools_lib.import_variable(row, 'manejo', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].agua_agua_frec = \
tools_lib.import_variable(row, 'frecuencia_caudal', 'code', ID,
codelist=code_lists.agua_agua_frec)
if survey.plots[ID].agua_agua_frec is not None:
survey.plots[ID].agua_agua_presencia = 1
else:
survey.plots[ID].agua_agua_presencia = 2
survey.plots[ID].agua_agua_acuicultura = \
tools_lib.import_variable(row, 'acuacultura', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].agua_agua_contaminacion = \
tools_lib.import_variable(row, 'gradoContaminacion', 'code', ID,
codelist=code_lists.agua_agua_contaminacion)
survey.plots[ID].ambiental_ambiental_potabilidad = \
tools_lib.import_variable(row, 'pobreCalidadAgua', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ambiental_ambiental_polucion = \
tools_lib.import_variable(row, 'polucionAire', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ambiental_ambiental_fertalidad = \
tools_lib.import_variable(row, 'perdidaFertilidad', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ambiental_ambiental_invasion = \
tools_lib.import_variable(row, 'invasionEspecies', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ambiental_ambiental_pesticida = \
tools_lib.import_variable(row, 'presenciaPesticidas', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].fuego_fuego_evidencia = \
tools_lib.import_variable(row, 'evidenciaFuego', 'code', ID,
codelist=code_lists.fuego_fuego_evidencias)
survey.plots[ID].fuego_fuego_tipo = \
tools_lib.import_variable(row, 'tipoFuego', 'code', ID,
codelist=code_lists.fuego_fuego_tipo)
survey.plots[ID].fuego_fuego_proposito = \
tools_lib.import_variable(row, 'propositoFuego', 'code', ID,
codelist=code_lists.fuego_fuego_proposito)
# For plantaciones set the species code
if survey.plots[ID].general_datos_parcela_bosque_tipo == 2:
survey.plots[ID].genero = row['genero'].strip()
especies = row['especie_plantacion'].strip()
plant_especies = survey.plots[ID].genero + ' ' + especies
index = tools_lib.find_species_scientific(
species_list, plant_especies)
try:
if index.__len__() > 0:
survey.plots[ID].plantacion_plant_especie_code = \
species_list[index[0]].species_code
survey.plots[ID].plantacion_plant_especie_scientific_name = \
species_list[index[0]].scientific_name
survey.plots[ID].plantacion_plant_especie_vernacular_name = \
species_list[index[0]].common_name
else:
error_msg = "Could not find the species \"{species}\" in the tree species code list" \
"for plot {plotid}".format(species=plant_especies, plotid=ID)
logging.error(error_msg)
except ValueError:
error_msg = "Could not find the species \"{species}\" in the tree species code list" \
"for plot{plotid}".format(species=plant_especies, plotid=ID)
logging.error(error_msg)
survey.plots[ID].plantacion_plant_edad = \
tools_lib.import_variable(row,'edad','code',ID,codelist=code_lists.plantacion_edad)
survey.plots[ID].plantacion_plant_raleo = \
tools_lib.import_variable(row, 'raleo', 'code', ID,
codelist=code_lists.plantacion_raleo)
survey.plots[ID].plantacion_plant_poda = \
tools_lib.import_variable(row, 'tienePoda', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].plantacion_plant_poda_altura = \
tools_lib.import_variable(row, 'alturaPoda', 'float', ID)
survey.plots[
ID].plantacion_plant_poda_altura_unit_name = 'metros'
survey.plots[ID].plantacion_plant_regular = \
tools_lib.import_variable(row,'parcelaRegular','code',ID,code_lists.si_no)
survey.plots[ID].plantacion_plant_dist_fila = \
tools_lib.convert_text_to_numbers(row['distanciaFila'], 'mean', 'real')
survey.plots[
ID].plantacion_plant_dist_fila_unit_name = 'metros'
survey.plots[ID].plantacion_plant_dist_entrefila = \
tools_lib.convert_text_to_numbers(row['distanciaEntreFila'], 'mean', 'real')
survey.plots[
ID].plantacion_plant_dist_entrefila_unit_name = 'metros'
survey.plots[
ID].plantacion_plant_dist_silvopast_unit_name = 'metros'
survey.plots[ID].plantacion_plant_adaptacion = \
tools_lib.import_variable(row, 'adaptacionEspecie', 'code', ID,
codelist=code_lists.plantacion_adaptation)
survey.plots[ID].plantacion_plant_regimen = \
tools_lib.import_variable(row, 'regimen', 'code', ID,
codelist=code_lists.plantacion_regimen)
survey.plots[ID].plantacion_plant_estado = \
tools_lib.import_variable(row, 'estadoGeneral', 'code', ID,
codelist=code_lists.plantacion_estado)
survey.plots[ID].forestacion_forest_origen = \
tools_lib.import_variable(row, 'origenPlantacion', 'code', ID,
codelist=code_lists.forestacion_forest_origen)
survey.plots[ID].forestacion_forest_estructura = \
tools_lib.import_variable(row, 'estructura_forestacion', 'code', ID
, codelist=code_lists.forestacion_forest_estructura)
survey.plots[ID].forestacion_forest_propiedad = \
tools_lib.import_variable(row, 'propiedadTierra', 'code', ID,
codelist=code_lists.forestacion_forest_propiedad)
survey.plots[ID].forestacion_forest_plan_manejo = \
tools_lib.import_variable(row, 'planManejo', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].forestacion_forest_intervencion = \
tools_lib.import_variable(row, 'gradoIntervencion', 'code', ID,
codelist=code_lists.human_intervention_degree)
survey.plots[ID].forestacion_forest_madera_destino_1 = \
tools_lib.import_variable(row, 'destinoMadera', 'code', ID,
codelist=code_lists.forestacion_forest_madera_destino)
survey.plots[ID].forestacion_forest_silvicultura = \
tools_lib.import_variable(row, 'maFalTrueeejoTrueilvicultural', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].forestacion_forest_tecnologia = \
tools_lib.import_variable(row, 'tecnologiaExplotacion', 'code', ID,
codelist=code_lists.forestacion_forest_tecnologia)
tmp = tools_lib.convert_ntfp_gando_tipo(row['tipoGanado'])
if tmp.__len__() == 1:
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_ganado_tipo_1 = \
tools_lib.find_key(code_lists.ntfp_ntfp_ganado_tipo, tmp[0])
if tmp.__len__() == 2:
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_ganado_tipo_1 = \
tools_lib.find_key(code_lists.ntfp_ntfp_ganado_tipo, tmp[0])
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_ganado_tipo_2 = \
tools_lib.find_key(code_lists.ntfp_ntfp_ganado_tipo, tmp[1])
if tmp.__len__() == 3:
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_ganado_tipo_1 = \
tools_lib.find_key(code_lists.ntfp_ntfp_ganado_tipo, tmp[0])
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_ganado_tipo_2 = \
tools_lib.find_key(code_lists.ntfp_ntfp_ganado_tipo, tmp[1])
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_ganado_tipo_3 = \
tools_lib.find_key(code_lists.ntfp_ntfp_ganado_tipo, tmp[2])
if tmp.__len__() == 4:
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_ganado_tipo_1 = \
tools_lib.find_key(code_lists.ntfp_ntfp_ganado_tipo, tmp[0])
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_ganado_tipo_2 = \
tools_lib.find_key(code_lists.ntfp_ntfp_ganado_tipo, tmp[1])
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_ganado_tipo_3 = \
tools_lib.find_key(code_lists.ntfp_ntfp_ganado_tipo, tmp[2])
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_ganado_tipo_4 = \
tools_lib.find_key(code_lists.ntfp_ntfp_ganado_tipo, tmp[3])
if tmp.__len__() == 5:
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_ganado_tipo_1 = \
tools_lib.find_key(code_lists.ntfp_ntfp_ganado_tipo, tmp[0])
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_ganado_tipo_2 = \
tools_lib.find_key(code_lists.ntfp_ntfp_ganado_tipo, tmp[1])
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_ganado_tipo_3 = \
tools_lib.find_key(code_lists.ntfp_ntfp_ganado_tipo, tmp[2])
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_ganado_tipo_4 = \
tools_lib.find_key(code_lists.ntfp_ntfp_ganado_tipo, tmp[3])
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_ganado_tipo_5 = \
tools_lib.find_key(code_lists.ntfp_ntfp_ganado_tipo, tmp[4])
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_pastoreo_intens = \
tools_lib.import_variable(row, 'intensidadPastoreo', 'code', ID,
codelist=code_lists.ntfp_ntfp_pastoreo_intens)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_prod_cultivo = \
tools_lib.import_variable(row, 'sistemasProduccion', 'code', ID,
codelist=code_lists.ntfp_ntfp_prod_cultivo)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_prod_apicola = \
tools_lib.import_variable(row, 'produccionApicola', 'code', ID, codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_sombra = \
tools_lib.import_variable(row, 'sombra', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_caza_pesca = \
tools_lib.import_variable(row, 'actividadesCasaPesca', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_rompe_vientos = \
tools_lib.import_variable(row, 'rompeVientos', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_recreacion = \
tools_lib.import_variable(row, 'actividadesRecreacion', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_hongos = \
tools_lib.import_variable(row, 'recoleccionHongos', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_semillas = \
tools_lib.import_variable(row, 'obtencionSemillas', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_cientificos = \
tools_lib.import_variable(row, 'estudiosCientificos', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_aceites = \
tools_lib.import_variable(row, 'aceitesEsenciales', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_carbono = \
tools_lib.import_variable(row, 'fijacionCarbono', 'code', ID,
codelist=code_lists.si_no)
survey.plots[ID].san_rumbo_unit_name = 'grados'
info_msg = "Updated the plot information for {nplots} plots from the file: {file}" \
.format(nplots=plot_counter.__len__(), file=os.path.basename(infile))
logging.info(info_msg)
print(info_msg)
def import_distanca_2015(survey, infile):
"""
Function to import_modules the distance records into the survey
:param survey: An instance of base class Survey
:param infile: The file path to the input file
"""
with open(infile, 'rb') as csvfile:
datareader = csv.DictReader(csvfile, delimiter=',')
counter = []
for row in datareader:
ID = row['nombre_pm']
if ID in survey.plots.keys():
position = 1
censo = 1
if row['name'] == 'Distancias':
# Adding the distance infomation carretera vecinal
if row.has_key('carreteraCaminoVecinal'
) and row['carreteraCaminoVecinal'] not in [
'', ' '
]:
carreteraVecinal = class_lib.Distance(ID)
carreteraVecinal.parcela_pm_censo = censo
carreteraVecinal.distancia_position = position
carreteraVecinal.distancia_kilometros_unit_name = 'kilometros'
carreteraVecinal.distancia_categoria = 1
carreteraVecinal.distancia_camino_estado = '-'
if ID not in counter:
counter.append(ID)
carreteraVecinal.distancia_kilometros = \
tools_lib.import_variable(row, 'carreteraCaminoVecinal', 'float', ID)
# Adding the distance infomation camino vecinal
if row.has_key('caminoVecinalCaminoAcceso') and row[
'caminoVecinalCaminoAcceso'] not in ['', ' ']:
caminoVecinal = class_lib.Distance(ID)
caminoVecinal.parcela_pm_censo = censo
caminoVecinal.distancia_position = position
caminoVecinal.distancia_kilometros_unit_name = 'kilometros'
caminoVecinal.distancia_categoria = 2
caminoVecinal.distancia_camino_estado = '-'
if ID not in counter:
counter.append(ID)
caminoVecinal.distancia_kilometros =\
tools_lib.import_variable(row, 'caminoVecinalCaminoAcceso', 'float', ID)
# Adding the distance infomation camino accesso
if row.has_key('caminoAccesoPuntoGPS'
) and row['caminoAccesoPuntoGPS'] not in [
'', ' '
]:
caminoAccesso = class_lib.Distance(ID)
caminoAccesso.parcela_pm_censo = censo
caminoAccesso.distancia_position = position
caminoAccesso.distancia_kilometros_unit_name = 'kilometros'
caminoAccesso.distancia_categoria = 3
caminoAccesso.distancia_camino_estado = '-'
if ID not in counter:
counter.append(ID)
caminoAccesso.distancia_kilometros = \
tools_lib.import_variable(row, 'caminoAccesoPuntoGPS', 'float', ID)
# Adding the distance infomation rumboCaminoCentroParcela
if row.has_key('rumboCaminoCentroParcela') and row[
'rumboCaminoCentroParcela'] not in ['', ' ']:
puntoGPSCentroParcella = class_lib.Distance(ID)
puntoGPSCentroParcella.parcela_pm_censo = censo
puntoGPSCentroParcella.distancia_position = position
puntoGPSCentroParcella.distancia_categoria = 4
puntoGPSCentroParcella.distancia_kilometros_unit_name = 'kilometros'
puntoGPSCentroParcella.distancia_camino_estado = '-'
if ID not in counter:
counter.append(ID)
puntoGPSCentroParcella.rumbo_punto_gps_centro = \
tools_lib.import_variable(row, 'rumboCaminoCentroParcela', 'int', ID)
# Adding the distance infomation PuntoGPSCentroParcella
if row.has_key('puntoGPSCentroParcela'
) and row['puntoGPSCentroParcela'] not in [
'', ' '
]:
puntoGPSCentroParcella.distancia_kilometros =\
tools_lib.import_variable(row, 'puntoGPSCentroParcela', 'float', ID)
# Adding the distance instances to the survey
try:
survey.plots[ID].distances['1'] = carreteraVecinal
except:
warn_msg = 'Could not find information on distance "carreteraVecinal" on plot: {plotid}.' \
.format(plotid=ID)
logging.warning(warn_msg)
try:
survey.plots[ID].distances['2'] = caminoVecinal
except:
warn_msg = 'Could not find information on distance "caminoVecinal" on plot: {plotid}.' \
.format(plotid=ID)
logging.warning(warn_msg)
try:
survey.plots[ID].distances['3'] = caminoAccesso
except:
warn_msg = 'Could not find information on distance "caminoAcceso" on plot: {plotid}.' \
.format(plotid=ID)
logging.warning(warn_msg)
try:
survey.plots[ID].distances[
'4'] = puntoGPSCentroParcella
except:
warn_msg = 'Could not find information on distance "puntoGPSCentroParcella" on plot: {plotid}.' \
.format(plotid=ID)
logging.warning(warn_msg)
info_msg = "Updated the distance table for {nplots} plots from the file: {file}" \
.format(nplots=counter.__len__(), file=os.path.basename(infile))
print(info_msg)
logging.info(info_msg)
def import_fni_trees_test(survey, species_list, infile):
""" Function to import_modules single tree data in the 2015 file format
:param survey: An instance of the survey class
:param species_list: An instance of class species
:param infile: The file path to the import_modules file
"""
with open(infile, 'rb') as planilla_bn:
datareader = csv.DictReader(planilla_bn, delimiter=',')
counter = []
for row in datareader:
ID = row['nombre_pm']
if ID in survey.plots.keys():
#print 'Processing PlotID:{:}'.format(ID)
if ID not in counter:
counter.append(ID)
#TODO Check client favor solution for missin tree ids is
#if row['tipoDeBosq'] in ['Bosque Nativo']:
try:
arbol_id = "%d" % float(row['numArbol'])
print(arbol_id)
except ValueError:
error_msg = " Cannot create a tree id from \"{numArbol}\" for plot {plotid}"\
.format(numArbol=row['numArbol'],plotid=ID)
logging.error(error_msg)
# We add only a tree if it is not in the tree list otherwise we assume that this is a stem of the same tree
if arbol_id not in survey.plots[ID].trees.keys():
print("not in")
survey.plots[ID].add_tree(arbol_id)
# We get stem id from row
stem_id = row['No vara']
# Add stems to the tree
dap1 = tools_lib.import_variable(row, 'dap1', 'float', ID)
dap2 = tools_lib.import_variable(row, 'dap2', 'float', ID)
ht = tools_lib.import_variable(row,
'ht',
'float',
ID,
treeid=arbol_id)
survey.plots[ID].trees[arbol_id].add_stem(stem_id=stem_id,
dap1=dap1,
dap2=dap2,
ht=ht)
print 'Stem count:{:}'.format(
survey.plots[ID].trees[arbol_id].stem_count())
survey.plots[ID].trees[arbol_id].arbol_id = arbol_id
#Import the attributes for natural forest
#if row['tipoDeBosq']== "Bosque Nativo":
# Check Species Name for natural forests
if row.has_key('nombreCientifico_FloraNativa'):
index = tools_lib.find_species_scientific(
species_list, row['nombreCientifico_FloraNativa'])
warn_msg = "Cannot find the tree species \"{species}\" in the species list for tree {treeid} on plot {plotid}". \
format(species=row['nombreCientifico_FloraNativa'], treeid=arbol_id, plotid=ID)
try:
if index.__len__() > 0:
survey.plots[ID].trees[arbol_id].arbol_especie_code = \
species_list[index[0]].species_code
survey.plots[ID].trees[arbol_id].arbol_especie_scientific_name = \
species_list[index[0]].scientific_name
survey.plots[ID].trees[arbol_id].arbol_especie_vernacular_name = \
species_list[index[0]].common_name
else:
survey.plots[ID].trees[
arbol_id].arbol_especie_code = '-'
logging.warn(warn_msg)
except ValueError:
logging.warn(warn_msg)
survey.plots[ID].trees[arbol_id].stems[stem_id].estrado = \
tools_lib.import_variable(row, 'estrato', 'code', ID,
codelist=code_lists.arbol_estrato,
treeid=arbol_id)
#Import the attribute for plantaciones
survey.plots[ID].trees[arbol_id].stems[
stem_id].dap1_unit_name = 'centimetros'
survey.plots[ID].trees[arbol_id].stems[
stem_id].dap2_unit_name = 'centimetros'
survey.plots[ID].trees[arbol_id].stems[
stem_id].dap_unit_name = 'centimetros'
survey.plots[ID].trees[arbol_id].stems[
stem_id].ht_unit_name = 'metros'
survey.plots[ID].trees[arbol_id].arbol_parcela = 5
info_msg = "Updated the tree table for {nplots} plots from the file: {file}" \
.format(nplots=counter.__len__(), file=os.path.basename(infile))
print(info_msg)
logging.info(info_msg)
def import_fni_plots_2015(survey, species_list, infile):
"""Function to import_modules plot data in the 2015 file format
:param survey: An instance of class survey
:param infile: The file path to the 2015 plot data
"""
# Check if survey is of class survey
try:
isinstance(survey, class_lib.Survey)
print "Using survey {}".format(survey.survey_id)
except:
print "Survey is not of class Survey"
sys.exit(0)
# Check if files exits and readable
try:
f = open(infile, 'r')
except IOError:
print "Input file {} is missing or is not readable".format(infile)
sys.exit(0)
with open(infile, 'rb') as csvfile:
datareader = csv.DictReader(csvfile, delimiter=',')
counter = []
for row in datareader:
ID = row['nombre_pm']
if ID in survey.plots.keys():
if ID not in counter:
counter.append(ID)
survey.plots[ID].pm_altitude = ''
survey.plots[ID].pm_altitude_unit_name = 'metros'
survey.plots[ID].general_datos_parcela_estado_1 = 1
if row['name'] == 'Punto':
survey.plots[ID].pm_coord_crs = ''
survey.plots[ID].pm_coord_y = tools_lib.import_variable(
row, 'lat_pm', 'float', ID)
survey.plots[ID].pm_coord_x = tools_lib.import_variable(
row, 'lon_pm', 'float', ID)
if row['name'] == 'DatosGenerales':
survey.plots[ID].general_datos_parcela_bosque_tipo =\
tools_lib.import_variable(row, 'tipoDeBosque', 'code', ID, code_lists.bosque_tipo)
if survey.plots[ID].general_datos_parcela_bosque_tipo == 2:
#Set the nivel 3 catagory for all plantations to DAB > 3cm by default
survey.plots[ID].general_datos_parcela_estado_3 = 2
survey.plots[ID].general_datos_parcela_bosque_sub_tipo =\
tools_lib.import_variable(row, 'subbosque', 'code', ID, code_lists.subbosque_tipo)
survey.plots[ID].general_datos_parcela_accesibilidad = \
tools_lib.import_variable(row, 'facilidadProgresion', 'code', ID, code_lists.accesibilidad)
survey.plots[ID].pm_departamento = \
tools_lib.import_variable(row, 'departamento', 'code', ID, code_lists.departamento)
survey.plots[ID].general_datos_parcela_propietario = \
tools_lib.import_variable(row, 'propietario', 'string', ID)
survey.plots[ID].general_datos_parcela_predio = \
tools_lib.import_variable(row, 'predio', 'string', ID)
date = str.split(row['fecha'], '/')
try:
date.__len__() == 3
survey.plots[
ID].general_datos_parcela_fecha_observation_year = date[
2]
survey.plots[
ID].general_datos_parcela_fecha_observation_month = date[
0]
survey.plots[
ID].general_datos_parcela_fecha_observation_day = date[
1]
except ValueError:
warn_msg = 'Cannot convert the variable fecha wit value :\"{date}\" into a date \
for plot {plotid}'.format(
date=row['fecha'], plotid=ID)
logging.warn(warn_msg)
#Nativo
if row['name'] == 'Observaciones' and row.has_key(
'Observaciones'):
if row['Observaciones'] in ['', ' ']:
survey.plots[
ID].general_datos_parcela_commentario = '-'
else:
survey.plots[ID].general_datos_parcela_commentario = \
tools_lib.import_variable(row, 'Observaciones', 'string', ID)
#Plantado
if row['name'] == 'Observaciones' and row.has_key(
'observacion'):
if row['observacion'] in ['', ' ']:
survey.plots[
ID].general_datos_parcela_commentario = '-'
else:
survey.plots[ID].general_datos_parcela_commentario = \
tools_lib.import_variable(row, 'observacion', 'string', ID)
# If there is no observation record found in the database set '-'
if survey.plots[ID].general_datos_parcela_commentario is None:
survey.plots[ID].general_datos_parcela_commentario = '-'
if row['name'] == 'Distancias':
survey.plots[ID].track_archivo = row['track']
if row['name'] == 'CoordenadasParcela':
survey.plots[
ID].parcela_coordenadas_gps_coord_x = tools_lib.import_variable(
row, 'oeste', 'float', ID)
survey.plots[
ID].parcela_coordenadas_gps_coord_y = tools_lib.import_variable(
row, 'sur', 'float', ID)
survey.plots[
ID].parcela_coordenadas_gps_altidud = tools_lib.import_variable(
row, 'altitud', 'int', ID)
survey.plots[
ID].parcela_coordenadas_gps_altiudud_unit = 'metros'
survey.plots[
ID].parcela_coordenadas_gps_coord_srs = 'EPSG:4326'
if row['name'] == 'Agua':
survey.plots[ID].agua_agua_caudal = \
tools_lib.import_variable(row, 'tipoCaudal', 'code', ID, code_lists.agua_agua_caudal)
#If there is a tipocaudal code then there is water
if survey.plots[ID].agua_agua_caudal:
survey.plots[ID].agua_agua_presencia = 1
if row.has_key('manejo'):
survey.plots[ID].agua_agua_manejo = \
tools_lib.import_variable(row, 'manejo', 'code', ID, code_lists.si_no)
else:
survey.plots[ID].agua_agua_manejo = \
tools_lib.import_variable(row, 'Manejo', 'code', ID, code_lists.si_no)
if row.has_key('frecuencia_caudal'):
survey.plots[ID].agua_agua_frec = \
tools_lib.import_variable(row, 'frecuencia_caudal', 'code', ID, code_lists.agua_agua_frec)
else:
survey.plots[ID].agua_agua_frec = \
tools_lib.import_variable(row, 'frecuencia', 'code', ID, code_lists.agua_agua_frec)
if row.has_key('acuacultura'):
survey.plots[ID].agua_agua_acuicultura =\
tools_lib.import_variable(row, 'acuacultura', 'code', ID, code_lists.si_no)
else:
survey.plots[ID].agua_agua_acuicultura =\
tools_lib.import_variable(row, 'Acuacultura', 'code', ID, code_lists.si_no)
survey.plots[ID].agua_agua_contaminacion = \
tools_lib.import_variable(row, 'gradoContaminacion', 'code', ID, code_lists.agua_agua_contaminacion)
if row['name'] == 'NombreAfluentes':
if row.has_key('nom_afluente'):
survey.plots[ID].agua_agua_nombre =\
tools_lib.import_variable(row, 'nom_afluente', 'string', ID)
else:
survey.plots[ID].agua_agua_nombre = \
tools_lib.import_variable(row, 'Nomb_afluente', 'string', ID)
survey.plots[ID].agua_agua_distancia_unit_name = 'metros'
survey.plots[ID].agua_agua_distancia =\
tools_lib.import_variable(row, 'distancia_agua', 'int', ID)
if row['name'] == 'Relieve':
survey.plots[ID].relieve_relieve_ubicacion = \
tools_lib.import_variable(row, 'ubicación_relieve', 'code', ID, code_lists.relieve_ubicaion)
survey.plots[ID].relieve_relieve_exposicion = \
tools_lib.import_variable(row, 'exposicion_relieve', 'code', ID, code_lists.relieve_exposicion)
survey.plots[ID].relieve_relieve_pendiente = \
tools_lib.import_variable(row, 'pendiente', 'float', ID)
survey.plots[ID].relieve_relieve_pendiente_forma = \
tools_lib.import_variable(row, 'formaPendiente', 'code', ID, code_lists.relieve_pediente_forma)
if row['name'] == 'Suelo':
survey.plots[ID].suelo_suelo_coneat = \
tools_lib.import_variable(row, 'grupoConeat', 'code', ID, code_lists.suelo_suelo_coneat)
survey.plots[ID].suelo_suelo_uso_tierra = \
tools_lib.import_variable(row, 'usoTierra', 'code', ID, code_lists.suelo_suelo_uso_tierra)
survey.plots[ID].suelo_suelo_uso_previo = \
tools_lib.import_variable(row, 'usoPrevio', 'code', ID, code_lists.suelo_suelo_uso_previo)
survey.plots[ID].suelo_suelo_labranza =\
tools_lib.import_variable(row, 'tipoLabranza', 'code', ID, code_lists.suelo_suelo_labranza)
survey.plots[ID].suelo_suelo_erosion_grado = \
tools_lib.import_variable(row, 'gradoErosion', 'code', ID, code_lists.suelo_suelo_erosion_grado)
survey.plots[ID].suelo_suelo_erosion_tipo = \
tools_lib.import_variable(row, 'tipoErosion', 'code', ID, code_lists.suelo_suelo_erosion_tipo)
survey.plots[ID].suelo_suelo_profundidad_horizonte = \
tools_lib.import_variable(row, 'profundidadPrimerHorizonte', 'code', ID, code_lists.suelo_suelo_profundidad_horizonte)
survey.plots[ID].suelo_suelo_profundidad_mantillo = \
tools_lib.import_variable(row, 'profundidadMantillo', 'code', ID, code_lists.suelo_suelo_profundidad_humus_y_mantillo)
survey.plots[ID].suelo_suelo_profundidad_humus = \
tools_lib.import_variable(row, 'profundidadHumus', 'code', ID, code_lists.suelo_suelo_profundidad_humus_y_mantillo)
survey.plots[ID].suelo_suelo_color = \
tools_lib.import_variable(row, 'color', 'code', ID, code_lists.suelo_suelo_color)
survey.plots[ID].suelo_suelo_textura = \
tools_lib.import_variable(row, 'textura', 'code', ID, code_lists.suelo_suelo_textura)
survey.plots[ID].suelo_suelo_estructura = \
tools_lib.import_variable(row, 'estructura_suelo', 'code', ID, code_lists.suelo_suelo_estructura)
survey.plots[ID].suelo_suelo_drenaje = \
tools_lib.import_variable(row, 'drenaje', 'code', ID, code_lists.suelo_suelo_drenaje)
survey.plots[ID].suelo_suelo_infiltracion = \
tools_lib.import_variable(row, 'infiltracion', 'code', ID, code_lists.suelo_suelo_infiltracion)
survey.plots[ID].suelo_suelo_impedimento = \
tools_lib.import_variable(row, 'impedimento', 'code', ID, code_lists.si_no)
survey.plots[ID].suelo_suelo_olor = \
tools_lib.import_variable(row, 'olor', 'code', ID, code_lists.si_no)
survey.plots[ID].suelo_suelo_humedad = \
tools_lib.import_variable(row, 'humedad', 'code', ID, code_lists.suelo_suelo_humedad)
survey.plots[ID].suelo_suelo_pedregosidad = \
tools_lib.import_variable(row, 'pedregosidad', 'int', ID)
survey.plots[ID].suelo_suelo_rocosidad = \
tools_lib.import_variable(row, 'rocosidad', 'int', ID)
survey.plots[
ID].suelo_suelo_pedregosidad_unit_name = 'porciento'
survey.plots[
ID].suelo_suelo_rocosidad_unit_name = 'porciento'
survey.plots[ID].suelo_suelo_micorrizas = \
tools_lib.import_variable(row, 'micorrizas', 'code', ID, code_lists.si_no)
survey.plots[ID].suelo_suelo_fauna = \
tools_lib.import_variable(row, 'faunaSuelo', 'code', ID, code_lists.si_no)
survey.plots[ID].suelo_suelo_raices = \
tools_lib.import_variable(row, 'raices', 'code', ID, code_lists.suelo_suelo_raices)
if row['name'] == 'CoberturaVegetal':
survey.plots[ID].cobertura_vegetal_cobertura_copas = \
tools_lib.import_variable(row, 'gradoCoberturaCopas', 'code', 'ID', code_lists.cobertura_grado)
survey.plots[ID].cobertura_vegetal_cobertura_sotobosque = \
tools_lib.import_variable(row, 'gradoSotobosque', 'code', ID, code_lists.cobertura_grado)
if survey.plots[
ID].cobertura_vegetal_cobertura_sotobosque > 1:
survey.plots[ID].flora_soto_flora_soto_presencia = 1
else:
survey.plots[ID].flora_soto_flora_soto_presencia = 2
if row.has_key('coberturaHerbacea'):
survey.plots[ID].cobertura_vegetal_cobertura_herbacea = \
tools_lib.import_variable(row, 'coberturaHerbacea', 'code', ID, code_lists.cobertura_grado)
else:
survey.plots[ID].cobertura_vegetal_cobertura_herbacea = \
tools_lib.import_variable(row, 'coberturaHerbacea (%)', 'code', ID, code_lists.cobertura_grado)
survey.plots[ID].cobertura_vegetal_cobertura_residuos_plantas = \
tools_lib.import_variable(row, 'coberturaResiduosPlantas', 'code', ID, code_lists.cobertura_grado_residos)
survey.plots[ID].cobertura_vegetal_cobertura_residuos_cultivos = \
tools_lib.import_variable(row, 'coberturaResiduosCultivos', 'code', ID, code_lists.cobertura_grado_residos)
if row['name'] == 'ProductosNoMadereros':
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_ganado_tipo_1 = \
tools_lib.import_variable(row, 'tipoGanado', 'code', ID, code_lists.ntfp_ntfp_ganado_tipo)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_pastoreo_intens = \
tools_lib.import_variable(row, 'intensidadPastoreo', 'code', ID, code_lists.ntfp_ntfp_pastoreo_intens)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_prod_cultivo = \
tools_lib.import_variable(row, 'sistemasProduccion', 'code', ID, code_lists.ntfp_ntfp_prod_cultivo)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_prod_apicola = \
tools_lib.import_variable(row, 'produccionApicola', 'code', ID, code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_sombra = \
tools_lib.import_variable(row, 'sombra', 'code', ID, code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_rompe_vientos = \
tools_lib.import_variable(row, 'rompeVientos', 'code', ID, code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_hongos = \
tools_lib.import_variable(row, 'recoleccionHongos', 'code', ID, code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_aceites = \
tools_lib.import_variable(row, 'aceitesEsenciales', 'code', ID, code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_semillas = \
tools_lib.import_variable(row, 'obtencionSemillas', 'code', ID, code_lists.si_no)
#This variable is not available in all files
if row.has_key('actividadesCasaPesca'):
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_caza_pesca = \
tools_lib.import_variable(row, 'actividadesCasaPesca', 'code', ID, code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_recreacion = \
tools_lib.import_variable(row, 'actividadesRecreacion', 'code', ID, code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_cientificos = \
tools_lib.import_variable(row, 'estudiosCientificos', 'code', ID, code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ntfp_ntfp_carbono = \
tools_lib.import_variable(row, 'fijacionCarbono', 'code', ID, code_lists.si_no)
if row['name'] == 'ProblemasAmbientales':
survey.plots[ID].ambiental_ambiental_potabilidad = \
tools_lib.import_variable(row, 'pobreCalidadAgua', 'code', ID, code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ambiental_ambiental_polucion = \
tools_lib.import_variable(row, 'polucionAire', 'code', ID, code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ambiental_ambiental_fertalidad = \
tools_lib.import_variable(row, 'perdidaFertilidad', 'code', ID, code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ambiental_ambiental_invasion = \
tools_lib.import_variable(row, 'invasionEspecies', 'code', ID, code_lists.si_no)
survey.plots[ID].ambiental_ambiental_pesticida = \
tools_lib.import_variable(row, 'presenciaPesticidas', 'code', ID, code_lists.si_no)
if row['name'] == 'Fuego':
survey.plots[ID].fuego_fuego_evidencia = \
tools_lib.import_variable(row, 'evidenciaFuego', 'code', ID, code_lists.fuego_fuego_evidencias)
survey.plots[ID].fuego_fuego_tipo = \
tools_lib.import_variable(row, 'tipoFuego', 'code', ID, code_lists.fuego_fuego_tipo)
survey.plots[ID].fuego_fuego_proposito = \
tools_lib.import_variable(row, 'propositoFuego', 'code', ID, code_lists.fuego_fuego_proposito)
if survey.plots[ID].general_datos_parcela_bosque_tipo == 2:
if row['name'] == 'ForestacionMantenimientoEstructura':
survey.plots[ID].forestacion_forest_origen = \
tools_lib.import_variable(row, 'origenPlantacion', 'code', ID, code_lists.forestacion_forest_origen)
survey.plots[ID].forestacion_forest_estructura = \
tools_lib.import_variable(row, 'estructura_forestacion', 'code', ID,
code_lists.forestacion_forest_estructura)
survey.plots[ID].forestacion_forest_propiedad = \
tools_lib.import_variable(row, 'propiedadTierra', 'code', ID,
code_lists.forestacion_forest_propiedad)
survey.plots[ID].forestacion_forest_plan_manejo = \
tools_lib.import_variable(row, 'planManejo', 'code', ID,
code_lists.si_no)
survey.plots[ID].forestacion_forest_intervencion = \
tools_lib.import_variable(row, 'gradoIntervencion', 'code', ID,
code_lists.human_intervention_degree)
survey.plots[ID].forestacion_forest_madera_destino_1 = \
tools_lib.import_variable(row, 'destinoMadera', 'code', ID,
code_lists.forestacion_forest_madera_destino)
survey.plots[ID].forestacion_forest_silvicultura = \
tools_lib.import_variable(row, 'manejoSilvicultural', 'code', ID,
code_lists.si_no)
survey.plots[ID].forestacion_forest_tecnologia = \
tools_lib.import_variable(row, 'tecnologiaExplotacion', 'code', ID,
code_lists.forestacion_forest_tecnologia)
if row['name'] == 'Plantacion':
plant_especies = row['genero'] + ' ' + row[
'especie_plantacion']
index = tools_lib.find_species_scientific(
species_list, plant_especies)
warn_msg = "Could not find the species \"{species}\" in the species code list for plot: {plotid}" \
.format(species=plant_especies, plotid=ID)
try:
if index.__len__() > 0:
survey.plots[
ID].plantacion_plant_especie_code = species_list[
index[0]].species_code
survey.plots[
ID].plantacion_plant_especie_scientific_name = species_list[
index[0]].scientific_name
survey.plots[
ID].plantacion_plant_especie_vernacular_name = species_list[
index[0]].common_name
else:
logging.warn(warn_msg)
except ValueError:
logging.warn(warn_msg)
warn_msg = "Could not convert the variable \"rango_edad\" with value: \"{value}\" to edad class for plot{plotid}" \
.format(value=row['rangoEdad'], plotid=ID)
if row.has_key(
'rangoEdad') and row['rangoEdad'] not in [
'', ' ', 'No se define'
]:
try:
edad_nr = tools_lib.convert_text_to_numbers(
row['rangoEdad'], 'max', 'real')
if edad_nr is not None:
edad = tools_lib.convert_plantacion_edad(
float(edad_nr))
survey.plots[
ID].plantacion_plant_edad = edad
else:
logging.warn(warn_msg)
except ValueError:
logging.warn(warn_msg)
survey.plots[ID].plantacion_plant_regimen = \
tools_lib.import_variable(row, 'regimen', 'code', ID,
code_lists.plantacion_regimen)
survey.plots[ID].plantacion_plant_estado = \
tools_lib.import_variable(row, 'estadoGeneral', 'code', ID,
code_lists.plantacion_estado)
survey.plots[ID].plantacion_plant_raleo = \
tools_lib.import_variable(row, 'raleo', 'code', ID,
code_lists.plantacion_raleo)
survey.plots[ID].plantacion_plant_poda = \
tools_lib.import_variable(row, 'tienePoda', 'code', ID,
code_lists.si_no)
survey.plots[ID].plantacion_plant_poda_altura = \
tools_lib.import_variable(row, 'alturaPoda', 'float', ID)
survey.plots[
ID].plantacion_plant_poda_altura_unit_name = 'metros'
survey.plots[ID].plantacion_plant_dist_fila = \
tools_lib.import_variable(row, 'distanciaFila', 'float', ID)
survey.plots[
ID].plantacion_plant_dist_fila_unit_name = 'metros'
survey.plots[ID].plantacion_plant_dist_entrefila = \
tools_lib.import_variable(row, 'distanciaEntreFila', 'float', ID)
survey.plots[
ID].plantacion_plant_dist_entrefila_unit_name = 'metros'
survey.plots[ID].plantacion_plant_regular = \
tools_lib.import_variable(row, 'parcelaRegular', 'code', ID, code_lists.si_no)
survey.plots[ID].plantacion_plant_fila_cantidad = \
tools_lib.import_variable(row, 'cantidadFilas', 'int', ID)
survey.plots[ID].plantacion_plant_dist_silvopast = \
tools_lib.import_variable(row, 'distanciaSilvopastoreo', 'float', ID)
survey.plots[
ID].plantacion_plant_dist_silvopast_unit_name = 'metros'
survey.plots[ID].plantacion_plant_adaptacion = \
tools_lib.import_variable(row, 'adaptacionEspecie', 'code', ID, code_lists.plantacion_adaptation)
info_msg = "Updated the plot information for {nplots} plots from the file: {file}"\
.format(nplots=counter.__len__(),file=os.path.basename(infile))
print(info_msg)
logging.info(info_msg)