+7-495-680-99-71
public@akc.ru
+7-495-680-89-87

На главнуюНаписать намКарта сайта

Метод определения характеристик лесов на основе материалов дистанционного зондирования Земли, данных лесоустройства и алгоритма k-NN (на примере Лодейнопольского лесничества Ленинградской области)=The Method for Determining Forest Characteristics Based on Earth Remote Sensing Materials, Forest Management Data and the k-NN Algorithm (Case Study of Lodeynopol’skoe Forest District of Leningrad Region)

Метод определения характеристик лесов на основе материалов дистанционного зондирования Земли, данных лесоустройства и алгоритма k-NN (на примере Лодейнопольского лесничества Ленинградской области)=The Method for Determining Forest Characteristics Based on Earth Remote Sensing Materials, Forest Management Data and the k-NN Algorithm (Case Study of Lodeynopol’skoe Forest District of Leningrad Region)

Метод определения характеристик лесов на основе материалов дистанционного зондирования Земли, данных лесоустройства и алгоритма k-NN (на примере Лодейнопольского лесничества Ленинградской области)=The Method for Determining Forest Characteristics Based on Earth Remote Sensing Materials, Forest Management Data and the k-NN Algorithm (Case Study of Lodeynopol’skoe Forest District of Leningrad Region)

Российская система национальной (государственной) инвентаризации лесов, действующая с 2007 г., в методическом отношении несовершенна и служит объектом критики и дискуссий. К слабым ее сторонам следует отнести недостаточное внимание, уделяемое дистанционным методам. Возможное направление совершенствования отечественной системы инвентаризации лесов – использование автоматической классификации их характеристик на основе материалов дистанционного зондирования Земли. Одним из перспективных алгоритмов автоматической классификации является метод «ближайшего соседа», или k-NN (k-nearest neighbors) метод, успешно применяемый при проведении инвентаризации лесов в других странах. Он основан на регрессии между спектральными характеристиками пикселов с известными характеристиками лесов и остальных пикселов изображения. Вопросы практического применения этого метода в целях национальной инвентаризации лесов впервые были поставлены и изучены финскими исследователями в 90-х гг. прошлого века. На протяжении двух последних десятилетий в разных странах проведено значительное количество экспериментов в этой области. Цель данного исследования – оценка возможности приме- нения k-NN метода для определения обобщенных характеристик лесов на примере Лодейнопольского лесничества Ленинградской области. Площадь лесничества – 401 866 га, в его состав входят 16 участковых лесничеств. В целях формирования набора тренировочных участков для классификации средствами геоинформационных технологий в пределах лесничества создана регулярная сеть с шагом 1

Итого: 0.00руб.


Электронное издание «Метод определения характеристик лесов на основе материалов дистанционного зондирования Земли, данных лесоустройства и алгоритма k-NN (на примере Лодейнопольского лесничества Ленинградской области)=The Method for Determining Forest Characteristics Based on Earth Remote Sensing Materials, Forest Management Data and the k-NN Algorithm (Case Study of Lodeynopol’skoe Forest District of Leningrad Region)» (бесплатно). Скачать номера в формате PDF.
  • ПодпискаЗдоровье и образование в XXI веке. Электронный научно-образовательный вестник
  • ПодпискаВестник ИРЯиК МГУ. Филология. Культурология. Педагогика. Методика
  • ПодпискаУправление качеством в нефтегазовом комплексе
  • ПодпискаЛичность. Культура. Общество
  • ПодпискаМир безопасности
  • ПодпискаФилософия и общество
  • ПодпискаИсторическая психология и социология истории
  • ПодпискаКондратьевские волны
  • ПодпискаИнформационно-управляющие системы
  • ПодпискаНаука и жизнь
  • ПодпискаВестник детско-юношеского туризма
  • ПодпискаСтудия Антре
  • ПодпискаБудь здоров! - 100 страниц о самом главном
  • ПодпискаЭкологический вестник России
  • ПодпискаКачественная архитектура

22.12.2023Все новости

Форум «МЕДИЦИНА МОЛОДАЯ»

В «Экспоцентре» в рамках «Российской недели здравоохранения» стартует III Научно-образовательный форум «МЕДИЦИНА МОЛОДАЯ».

подробнее »

ПОДПИСКА НА ЖУРНАЛЫ И ГАЗЕТЫ ON-LINE1

Мы используем cookie. Это позволяет нам анализировать взаимодействие посетителей с сайтом и делать его лучше. Продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь с использованием файлов cookie.
Подробнее можно ознакомиться на странице политики конфиденциальности и политики обработки персональных данных.

Загрузка...
Загрузка...