Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.91.203.238
    [SESS_TIME] => 1711688737
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 800a42c416851f1a7807c36dd5f399ea
    [UNIQUE_KEY] => 7c6f4efec88c3452bdef3b19eac96737
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Сибирский экологический журнал

2005 год, номер 2

Использование космической информации для картирования растительности (район оз. Чаны)

Н. М. Ковалевская1, А. Ю. Королюк2, H.J. Drost3, I. Grigoras4, В. А. Булатов1, В. В. Кириллов1, И. Н. Ротанова1, Д. В. Черных1
1Институт водных и экологических проблем СО РАН
656038 Барнаул, ул. Молодежная, 1
2Центральный сибирский ботанический сад СО РАН,
630090 Новосибирск, ул. Золотодолинская, 101
3Institute for Inland Water Management and Waste Water Treatment
PO box 17, Lelystad 8200 AA, the Netherlands
4The Danube Delta National Institute, 165, Babadag Street, 8800 Tulcea, Romania
Страницы: 215-220

Аннотация

Проведено картирование района оз. Чаны на основе анализа снимка Ландсат и полевого обследования серии ключевых участков. Для дешифрирования снимка использовалась классификация с обучением. Наилучшие результаты для получения карт растительности показало байесовское решающее правило.