diff --git a/README.md b/README.md
index b59bad2528d6761a081a247d982de265df5dfadc..c191e150da25e39508c30f197cb160810e9a0217 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,12 +1,14 @@
-# DOREN 2019
+# Dosis Effect Relaties Natuur (DOREN)
-Dit repository bevat python code voor selectie van Vegetatieopnames uit de EVA database en ruimtelijke-koppeling met diverse GIS bestanden. Deze code is onderdeel van het DOREN project van Wageningen Environenmental Research (WEnR).
+Dit repository bevat python code voor selectie van Vegetatieopnames uit de EVA database en ruimtelijke-koppeling met diverse GIS bestanden. Deze code is onderdeel van het DOREN project van Wageningen Environenmental Research (WEnR). Deze repository is onderdeel van Wamelink *et al* (2021) *Responsecurven van habitattypen voor stikstofdepositie*.
Code door: Hans Roelofsen, Wageningen Environmental Research
-Project leider: Wieger Wamelink, Wageningen Environmental Research
-Datum: begonnen september 2019.
-###Brongegevens
+Projectleider: Wieger Wamelink, Wageningen Environmental Research
+
+Datum: september 2019 - januari 2021
+
+### Brongegevens
* Export van de EVA vegetetieopname database uit, bestaande uit:
* kopgegevens (headers) met opnameID, datum, latitude, longitude en andere metadata per plot
* inventarisgegevens met soortnaam, soortnummer en bedekking voor alle soorten in elke opname
@@ -36,7 +38,7 @@ In `create_doren.py` worden de gewenste selecties op de EVA opnames toegepast en
De `pickle` wordt vervolgens gekopieerd naar de WUR [Anunna High Performance Computer](https://wiki.anunna.wur.nl/index.php/Main_Page). Hier wordt voor elke gewenste soort een soort-file gegenereerd middels het `run_species.py` script. Dit gebeurt gedistribueerd over meerdere HPC nodes, zodat de totale doorlooptijd beperkt blijft. Dit process wordt aangestuurd via `doren_batch.sh`.
-### requirements
+### Benodigdheden
* [python 3.5.6](https://www.python.org/)
* [geopandas 0.6.3](https://geopandas.org/install.html)
* [numpy 1.15.2](https://numpy.org/)
@@ -49,8 +51,6 @@ De `pickle` wordt vervolgens gekopieerd naar de WUR [Anunna High Performance Com
Neem contact op met [Hans Roelofsen](https://www.wur.nl/en/Persons/Hans-dr.-HD-Hans-Roelofsen.htm).
### Copyright
-Deze repository is onderdeel van Wamelink *et al* (2021) *Responsecurven van habitattypen voor stikstofdepositie*.
-
Copyright 2021 Wageningen Environmental Research (instituut binnen de rechtspersoon Stichting Wageningen Research), Postbus 47, 6700 AA Wageningen, T 0317 48 07 00, [Wageningen Environmental Research](www.wur.nl/environmental-research). Wageningen Environmental Research is onderdeel van Wageningen University & Research.
* Overname, verveelvoudiging of openbaarmaking van deze uitgave is toegestaan mits met duidelijke bronvermelding.
diff --git a/create_doren.py b/create_doren.py
index dec12060f147d613c9cbbbf8993e44b73567b6da..55b2b78bd5f7b3d11326fc00100cb3967ea4e721 100644
--- a/create_doren.py
+++ b/create_doren.py
@@ -31,7 +31,6 @@ doren = dc.Doren(header_src=param_header_src, sp_src=param_sp_src)
doren.initiate(sample=testing)
doren.apply_requirements('req1', 'req2', 'req3', 'req4', 'req8', 'req9', 'req10',
aoi_src=None if testing else param_aoi_src, dem_src=param_dem_src)
-
doren.overwrite_eunis(source_file=r'W:\PROJECTS\Doren19\a_brondata\EVA\delivery_20210112\Calluna_Avenula.csv',
col='PlotObservationID', target_eunis='S42')
doren.overwrite_eunis(source_file=r'W:\PROJECTS\Doren19\a_brondata\EVA\delivery_20210112\Calluna_Molinea.csv',
@@ -44,6 +43,7 @@ doren.overwrite_eunis(source_file=r'W:\PROJECTS\Doren19\a_brondata\EVA\delivery_
col='PlotObservationID', target_eunis='S41')
doren.overwrite_eunis(source_file=r'W:\PROJECTS\Doren19\a_brondata\EVA\delivery_20210112\Erica_Molinea.csv',
col='PlotObservationID', target_eunis='S41')
+doren.merge_eunis()
doren.get_requested_species(xls=sp_req_src, sheet=sp_req_sheet, col=column, skip=skip, simplify_names=True)
doren.add_covar(covar_dir=cv_cntr_dir, covar_src=cv_cntr_src, covar_name='country', raster=False, column='SOV_A3')
diff --git a/run_species.py b/run_species.py
index 4d338ed5980a15a18bb3af9b73d247b3b12aab80..d6e182b38dd6dbb1d813454c9c66573a0378253c 100644
--- a/run_species.py
+++ b/run_species.py
@@ -18,7 +18,7 @@ n_batches = int(args.n_batches)
# Recover the Pickled doren object
pkl_src = os.path.join('./pkl_src/', args.pkl)
-# pkl_src = r'c:\Users\roelo008\OneDrive - WageningenUR\a_projects\DOREN\b_compiled_data\a_pkl\doren_20201209.pkl'
+# pkl_src = r'c:\Users\roelo008\OneDrive - WageningenUR\a_projects\DOREN\b_compiled_data\a_pkl\doren_20210113.pkl'
with open(pkl_src, 'rb') as handle:
doren = pickle.load(handle)
diff --git a/utils/doren_classes.py b/utils/doren_classes.py
index 4e297391cbeff4fc662b550afb689b2607d3c731..a3ee42e8b1665fd2bd1431e67b9dd73a0dfdca51 100644
--- a/utils/doren_classes.py
+++ b/utils/doren_classes.py
@@ -134,22 +134,11 @@ class Doren:
eva.eunis_old = eva.eunis_old.str.replace(',', '-')
eva.eunis_new = eva.eunis_new.str.replace(',', '-')
- # Assign final EUNIS code using EUNIS_new where possible else EUNIS_old
- use_old_indx = eva.loc[(eva.eunis_new.isna()) | (eva.eunis_new == '?') | (eva.eunis_new == 'I')].index
- use_new_indx = eva.index.difference(use_old_indx)
- eva.loc[use_new_indx, 'eunis_code'] = eva.loc[use_new_indx, 'eunis_new']
- eva.loc[use_old_indx, 'eunis_code'] = eva.loc[use_old_indx, 'eunis_old']
- eva.loc[use_new_indx, 'eunis_src'] = 'eunis_new'
- eva.loc[use_old_indx, 'eunis_src'] = 'eunis_old'
- eva.eunis_code.fillna('?', inplace=True) # Fill NAs where EUNIS_Old was also NA
-
# Attach as attribute
self.eva = gp.GeoDataFrame(eva, geometry='plot_coordinates_3035', crs={"init": "epsg:3035"})
del eva
self.update_status()
-
-
'''
Note: Integer kolommen kunnen geen NAs bevatten. Dus procedure zou moeten zijn:
1. inlezen
@@ -157,6 +146,20 @@ class Doren:
3. kolommen parsen naar gewenste datatype
'''
+ def merge_eunis(self):
+ """
+ combine old and new EUNIS data to a final EUNIS class
+ :return:
+ """
+
+ # Assign final EUNIS code using EUNIS_new where possible else EUNIS_old
+ use_old_indx = self.eva.loc[(self.eva.eunis_new.isna()) | (self.eva.eunis_new == '?') | (self.eva.eunis_new == 'I')].index
+ use_new_indx = self.eva.index.difference(use_old_indx)
+ self.eva.loc[use_new_indx, 'eunis_code'] = self.eva.loc[use_new_indx, 'eunis_new']
+ self.eva.loc[use_old_indx, 'eunis_code'] = self.eva.loc[use_old_indx, 'eunis_old']
+ self.eva.loc[use_new_indx, 'eunis_src'] = 'eunis_new'
+ self.eva.loc[use_old_indx, 'eunis_src'] = 'eunis_old'
+ self.eva.eunis_code.fillna('?', inplace=True) # Fill NAs where EUNIS_Old was also NA
def get_requested_species(self, xls, sheet, col, skip, simplify_names=False):
"""
@@ -785,7 +788,7 @@ class Doren:
plot_ids = df[col]
sel_plot_ids = set(plot_ids).intersection(self.eva.index)
- self.eva.loc[sel_plot_ids, 'EUNIS_New'] = target_eunis
+ self.eva.loc[sel_plot_ids, 'eunis_new'] = target_eunis
msg = 'Manual overwrite EUNIS type for {0} plots to {1} based on {2}\n' \
.format(len(sel_plot_ids), target_eunis, source_file)
self.report += msg