Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/312933| Title: | Применение методов машинного обучения для картографирования лесной растительности Республики Татарстан |
| Other Titles: | Machine learning methods for forest vegetation mapping in the Republic of Tatarstan / A. M. Gafurov, M. V. Kozhevnikova, V. E. Prokhorov |
| Authors: | Гафуров, А. М. Кожевникова, М. В. Прохоров, В. Е. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Геодезия. Картография ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Сельское и лесное хозяйство |
| Issue Date: | 2024 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| Citation: | Материалы I Белорусского географического конгресса: к 90-летию факультета географии и геоинформатики Белорусского государственного университета и 70-летию Белорусского географического общества, Минск, 8–13 апр. 2024 г. В 7 ч. Ч. 4. Почвенные и геохимические исследования. Геоинформационные технологии / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: Е. Г. Кольмакова (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2024. – С. 72-76. |
| Abstract: | В исследовании используются снимки Landsat и алгоритм WekaXMeans для картографирования лесной растительности в соответствии с системой Браун-Бланке. Кластеризация с использованием 288 вегетационных индексов и метрик позволил выделить 7 классов по системе Браун-Бланке, что было проверено на 17000 релевантных данных базы данных «Флора». Данный подход способствует проведению экологических исследований и планированию природоохранных мероприятий, позволяя получить представление об экологических характеристиках лесных сообществ |
| Abstract (in another language): | This study leverages Landsat imagery and WekaXMeans for unsupervised classification in forest vegetation mapping, aligning with the Braun-Blanquet system. A two-step clustering method using vegetation indices classifies forest types, validated against 17,000 "Flora" database relevés, identifying 44 community types into 7 Braun-Blanquet classes. This approach enhances ecological research and conservation planning, offering insights into forest communities' ecological characteristics and sequestration potential in Tatarstan |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/312933 |
| ISBN: | 978-985-881-572-1 978-985-881-576-9 (ч. 4) |
| Sponsorship: | Работа выполнена за счет средств субсидии, выделенной Казанскому федеральному университету для выполнения государственного задания в сфере научной деятельности, проект № FZSM-2024-0004. |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Appears in Collections: | 4. Почвенные и геохимические исследования. Геоинформационные технологии |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.