Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1137223), страница 25

Файл №1137223 Диссертация (Методы математического моделирования для распознавания и прогнозирования характеристик областей земной поверхности по мультиспектральным космическим изображениям) 25 страницаДиссертация (1137223) страница 252019-05-20СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 25)

Illingworth [et al.]. Bulletin of the American MeteorologicalSociety. 2015. – P. 2107-2125.144 Indiarto, D. Monitoring Net Primary Productivity Dynamics in Java Island Using MODIS SatelliteImagery / D. Indiarto, E. Sulistyawati // Asian Journal of Geoinformatics. - 2014. - Vol.14. No.1. - P. 8-14.145 InfoTerra [Электронный ресурс]. – Режим доступа: htpp://www.infoterra.co.uk.146 Islam, A.S.

Estimation of yield of wheat in greater Dinajpur region using Modis data /A.S. Islam,S.K. Bala // Proceedings of 3rd International Conference on Water & FloodManagement, ICWFM-2011. - 2011. - P. 787-797.147 Jalili, M. Nationwide prediction of drought conditions in iran based on remote sensing data / M.Jalili [et al.] // IEEE Transactions on Computers. - 2014. - Vol. 63. - No.

1. - P. 90-101.148 Jingfei Yang, M. Sc. Power System Short-term Load Forecasting: Thesis for Ph.d degree / M. Sc.Jingfei Yang. Germany. Darmstadt. Elektrotechnik und Informationstechnik der TechnischenUniversitat, 2006. - 139 p.151149 Justice, C.O. An overview of MODIS Land data processing and product status / C.O.

Justice [etal.] // Remote Sensing of Environment. - 2002. - No. 83. - Р.3-15.150 Kaufman, Y. Atmospherically Resistant Vegetation Index (ARVI) for EOS-MODIS /Y. Kaufman, D. Tanre // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. - 1992. - Vol.30.

- No. 2. - P. 261-270.151 Kauth, R. J. The tasseled cap-A graphic description of the spectral-temporal development ofagricultural crops as seen by Landsat / R. J. Kauth, G.S. Thomas // Proceedings of theSymposium on Machine Processing of Remotely Sensed Data. Indiana, 1976. - P. 41-51.152 Khan, N. M.

Mapping soil affected soil using remote sensing indicators – a simple approach withthe use of GIS IDRISI / N.M. Khan [et al.] // Proceedings of 22-nd Asian conference on remotesensing. Singapore, Malaysia, 2001.153 Knyazikhin, Y. MODIS leaf area index (LAI) and fraction of photosynthetically active radiationabsorbed by vegetation (FPAR) product (MOD15) algorithm theoretical basis document[Электронныйресурс]/Y. Knyazikhin,[etal.].-1999.–Режимдоступа:http://eospso.gsfc.nasa.gov/atbd/modistables.html.154 Kogan, F.N.

Application of vegetation index and brightness temperature for drought detection /F.N. Kogan // Advance in Space Research. - 1995. - Vol. 15. - No. 11. - P. 91-100.155 Kovordanyi, R. Cyclone track forecasting based on satellite images using artificial neuralnetworks / R. Kovordanyi, Ch. Roy // ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing. 2009. - Vol.

64. - No. 6. - P. 513-521.156 Kriegler, F.J. Preprocessing transformations and their effects on multispectral recognition / F.J.Kriegler [et al.] // Proceedings of the Sixth International Symposium on Remote Sensing ofEnvironment. Michigan, 1969. - Vol. 2. - P. 97-131.157 Kurzhanski, A. Dynamics and Control of Trajectory Tubes. Theory and Computation / A.Kurzhanski, P. Varaiya. – Birkhäuser, 2014. - 445 p.158Landsat7:Thedetails[Электронныйресурс].-Режимдоступа:http://landsat.gsfc.nasa.gov/?p=3221159 Landsat Science: The Multispectral Scanner System [Электронный ресурс]. - Режим доступа:http://landsat.gsfc.nasa.gov/?p=3227160 Lelong, Camille C.

D. Hyperspectral imaging and stress mapping in agriculture: A case study onwheat in Beauce (France) / Camille C. D. Lelong [et al.] // Remote sensing of environment. 1998. - Vol. 66. - No. 2. - P. 179-191.161 Liang, S. Advances in Land Remote Sensing: System, Modeling, Inversion and Application / S.Liang. - New York: Springer, 2008. - 497 p.152162 Lowe, D.G. Object recognition from local scale-invariant features / D.G. Lowe // Proceedings ofthe International Conference on Computer Vision. Kerkyra, 1999.

- Vol. 2. - P. 1150-1157.163LPDAAC:Datapool[Электронныйресурс].Режим-доступа:https://lpdaac.usgs.gov/data_access/data_pool.164LPDAAC:MOD13A1product[Электронныйресурс].-Режимдоступа:https://lpdaac.usgs.gov/dataset_discovery/modis/modis_products_table/mod13a1.165 Mahalanobis, P. C. On the generalised distance in statistics / P.C. Mahalanobis // Proceedings ofthe National Institute of Sciences of India. - 1936. - Vol.

2. - Iss. 1. - P. 49-55.166 Maling, D. H. Coordinate Systems and Map Projections: 2-nd edition / D.H. Maling. - PergamonPress, 1992. - 500 p.167 MARS project [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.marsop.info/.168 Mitchell, T. M. Machine Learning: 1-st edition / T. M. Mitchell. - McGraw-Hill Education, 1997.- 432 p.169 MOD 11 – Land Surface Temperature and Emissivity [Электронный ресурс].

- Режим доступа:http://modis.gsfc.nasa.gov/data/dataprod/dataproducts.php?MOD_NUMBER=11.170 MODIS – Moderate resolution imaging spectroradiometer [Электронный ресурс]. - Режимдоступа: http://modis.gsfc.nasa.gov/.171 Mohamed, A.A. An integrated agro-economic and agro-ecological methodology for land useplanning and policy analysis / A.A. Mohamed, M.A. Sharifi, H. van. Keulen // Journal ofapplied earth observation and geo information. - 2000.

- Vol. 2. - P. 87-103.172 Monteith, J.L. Climate and the efficiency of crop production in Britain / J.L. Monteith //Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B. Biological Sciences. –1977. - Vol. 281. - Iss. 980. P.277-294.173 Murynin, A. Analysis of large long-term remote sensing image sequence for agricultural yieldforecasting. Image mining. theory and applications / A. Murynin, K. Gorokhovskiy, V.

Ignatiev// Proceedings of the 4-th international workshop on image mining. Barcelona, 2013. - P. 4855.174 Murynin, A. Trainable method for predicting characteristics of land surface objects / A. Murynin,K. Gorokhovskiy, V. Ignatiev // Proceedings of the IADIS international conference computergraphics, visualization, computer vision and image processing 2013. Prague, 2013. - P.

119125.175 Murynin, A. Detection of the soil degradation areas on multispectral images by measuring theresponse of vegetation to salinity / A. Murynin, A. Rihter, V. Ignatiev // Proceedings of the 11-153th international conference pattern recognition and image analysis: new informationtechnologies. Samara, 2013. - Vol. 2. - P. 678-681.176 Myneni, R.B. The interpretation of spectral vegetation indexes / R.B. Myneni [et al.] // IEEETransactions on Geoscience and Remote Sensing. - 1995. - Vol. 33.

- P. 481-486.177 NASA: Planning documents 2002 and beyond [Электронный ресурс]. - Режим доступа:http://www.hq.nasa.gov/office/codez/plans.html.178 Nguyen, D.T. Using remote sensing data for yellowfin tuna fishing ground forecasting invietnamese offshore areas / D.T. Nguyen, V.B. Doan // International Journal of EmergingTechnology and Advanced Engineering. - 2014. - Vol. 4.

- Is. 2. - P.598-605.179 Pesaran, M.H. An autoregressive distributed-lag modelling approach to cointegration analysis /M.H. Pesaran, Y. Shin // Proceedings of the ragnar frisch centennial symposium. Ineconometrics and economic theory in the 20th century. Cambridge, 1998. - P. 371-413.180 Phillips, L.B. Evaluating the species energy relationship with the newest measures of ecosystemenergy: NDVI versus MODIS primary production / L.B. Phillips, A.J. Hansen, C.H. Flather //Remote Sensing of Environment. - 2008.

- Vol. 112. - Iss. 12. - P. 4381-4392.181 Pinty, B. GEMI: a non-linear index to monitor global vegetation from satellites / B. Pinty, M.Verstraete // Vegetatio. - 1992. - Vol. 101. - Iss. 1. - P. 15-20.182 Preprocessing levels and location accuracy of SPOT Images [Электронный ресурс]. - Режимдоступа:http://www.geoairbusds.com/files/pmedia/public/r454_9_preprocessing_levels_sept2010.pdf.183 Qi, J. A Modified Soil Adjusted Vegetation Index / J. Qi [et al.] // Remote sensing of environment.– 1994. - Vol.

48. - P.119-126.184 Qi, J. External factor consideration in vegetation index development / J. Qi, Y. Kerr, A.Chehbouni // Proceedings of Physical Measurements and Signatures in Remote Sensing ISPRS.Val D'Isere, 1994. - P. 723-730.185Quinn,J.W.[Электронныйресурс].-Режимдоступа:http://web.pdx.edu/~emch/ip1/bandcombinations.html186 Railyan, V.Y. Red edge structure of canopy reflectance spectra of triticale / V.Y.

Railyan, R.M.Korobov // Remote sensing of environment. - 1993. - Vol. 46. - No. 2. - P. 173-182.187 Rembold, F. Developing a simple operational multistep procedure for quantitativeyield/production estimation / F. Rembold, I. Savin, T. Nègre // Proceedings of theAfricaGIS2005 Conference. The Geo-Information Society of South Africa Tshwane. Pretoria,2005. - P. - 257-269.154188 Report from the Commission to the Council and the European Parliament on implementation ofDecision No 1445/2000/EC on the application of aerial-survey and remote-sensing techniquesto the agricultural statistics. COM. Brussels, 2007. - 552 p.189 Richardson, A.

Характеристики

Список файлов диссертации

Методы математического моделирования для распознавания и прогнозирования характеристик областей земной поверхности по мультиспектральным космическим изображениям
Свежие статьи
Популярно сейчас
А знаете ли Вы, что из года в год задания практически не меняются? Математика, преподаваемая в учебных заведениях, никак не менялась минимум 30 лет. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6367
Авторов
на СтудИзбе
309
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее