Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/312942| Заглавие документа: | Дешифрирование современной структуры земель на территории Среднего Поволжья РФ по данным Landsat |
| Другое заглавие: | Recognizing the modern land use structure in the territory of the Middle Volga Region of the Russia using Landsat data / M. A. Ivanov |
| Авторы: | Иванов, М. А. |
| Тема: | ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Сельское и лесное хозяйство ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатика |
| Дата публикации: | 2024 |
| Издатель: | Минск : БГУ |
| Библиографическое описание источника: | 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. 113-118. |
| Аннотация: | В рамках исследования проведено распознавание современной структуры земель на территории крупного региона России по данным Landsat с применением алгоритма Random Forest. Особое внимание уделено подготовке обучающей выборки. Точность распознавания, как общая, так и по отдельным классам превышает 96 %. В результате получена пространственная модель землепользования/земного покрова, включающая 5 классов, рассчитаны их площади. Отработанная методика и полученные данные в дальнейшем будут использованы для детектирования заброшенных пахотных земель за период 1984-2022 гг. |
| Аннотация (на другом языке): | The modern land use structure in the territory of a large region of Russia was mapped on Landsat data using the Random Forest algorithm. Particular attention is paid to preparing the training sample. The recognition accuracy, both overall and for individual classes, exceeds 96 %. As a result, a spatial model of land use/land cover was obtained, including 5 classes, and their areas were calculated. The methodology and the data obtained will be used in the future to detect abandoned cropland for the period 1984-2022 |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/312942 |
| ISBN: | 978-985-881-572-1 978-985-881-576-9 (ч. 4) |
| Финансовая поддержка: | Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда, проект № 23-27-00292, https://rscf.ru/project/23-27-00292/. |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | 4. Почвенные и геохимические исследования. Геоинформационные технологии |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 113-118.pdf | 588,64 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.