Об улучшении качества прогнозирования распространения растительности на территории России по данным космического зондирования (на примере модели SEVER)

космическое зондирование модели растительности SEVER TerraNorte карты растительных покровов растительные покровы EGO Efficient Clobal Optimization квазиньютоновские методы BFGS

Принципы построения и аппаратурная реализация многофункциональных фототерапевтических устройств, Распараллеливание нейросетевого алгоритма решения краевых задач математической физики на многоядерных процессорах NVIDIA, ...

Е. Н. Чумаченко, В. П. Кулагин, С. А. Хвостиков ОБ УЛУЧШЕНИИ КАЧЕСТВА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАСПРОСТРАНЕНИЯ РАСТИТЕЛЬНОСТИ НА ТЕРРИТОРИИ РОССИИ ПО ДАННЫМ КОСМИЧЕСКОГО ЗОНДИРОВАНИЯ (на примере модели SEVER)1 Аннотация. <...> Предложен метод оценки качества глобальных моделей динамики растительности (на примере модели SEVER) с помощью данных дистанционного зондирования Земли из космоса, а также методы улучшения этого качества. <...> Эти изменения существенно сказываются на растительном покрове земли, в свою очередь растительность земли также влияет на изменения в климате. <...> Особенно эти оценки важны для России в связи с тем, что она занимает 1/6 всей площади суши и содержит 40 % хвойных лесов Земли. <...> Для оценки этих изменений можно использовать глобальные модели растительности. <...> Однако возможность применения этих моделей на континентальном уровне еще не исследована. <...> В работе исследуется поведение глобальной модели динамики растительного покрова SEVER [2] при ее применении к территории России. <...> Данная модель использует 10 типов растительности обобщенных по морфологическим, фенологическим и биоклиматическим признакам. <...> Моделирование происходит для некоторого среднего индивида на уровне клетки 0,5Ч0,5. <...> Для оценки качества работы модели используется карта земных покровов TerraNorte RLC, созданная в Институте космических исследований РАН [4]. <...> Эта карта была построена по данным спектрорадиометра MODIS и не имеет в настоящее время аналогов по сочетанию таких характеристик, как пространственное разрешение (250 м), тематическая детальность (22 тематических класса) и уровень достоверности при охвате всей территории страны. <...> Оценка качества модели Для оценки качества модели растительности SEVER на территории России использовалась карта растительных покровов России TerraNorte, построенная по спутниковым данным. <...> Качество оценивалось по двум критериям: визуальное сравнение распределения растительности по карте и в модели и формальное сравнение <...>

• Похожие документы из РУАЭСТ
• |
• Похожие документы из Руконт