Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/312933Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Гафуров, А. М. | |
| dc.contributor.author | Кожевникова, М. В. | |
| dc.contributor.author | Прохоров, В. Е. | |
| dc.date.accessioned | 2024-05-28T05:31:56Z | - |
| dc.date.available | 2024-05-28T05:31:56Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.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. | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-572-1 | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-576-9 (ч. 4) | |
| dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/312933 | - |
| dc.description.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 | |
| dc.description.sponsorship | Работа выполнена за счет средств субсидии, выделенной Казанскому федеральному университету для выполнения государственного задания в сфере научной деятельности, проект № FZSM-2024-0004. | |
| dc.language.iso | ru | |
| dc.publisher | Минск : БГУ | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Геодезия. Картография | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Сельское и лесное хозяйство | |
| dc.title | Применение методов машинного обучения для картографирования лесной растительности Республики Татарстан | |
| dc.title.alternative | Machine learning methods for forest vegetation mapping in the Republic of Tatarstan / A. M. Gafurov, M. V. Kozhevnikova, V. E. Prokhorov | |
| dc.type | conference paper | |
| dc.description.alternative | 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 | |
| Располагается в коллекциях: | 4. Почвенные и геохимические исследования. Геоинформационные технологии | |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.