Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/41164
Назва: Combining RapidEye satellite images and forest inventory data for assesment of forest biomass
Автори: Myroniuk, Viktor
Bilous, Andrii
Приналежність: National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine
Бібліографічний опис: Myroniuk V. Combining RapidEye satellite images and forest inventory data for assesment of forest biomass / Viktor Myroniuk, Andrii Bilous // Litteris et Artibus : proceedings of the 6th International youth science forum, November 24–26, 2016, Lviv, Ukraine / Lviv Polytechnic National University. – Lviv : Lviv Polytechnic Publishing House, 2016. – P. 488–489. – Bibliography: 7 titles.
Конференція/захід: Litteris et Artibus
Дата публікації: 2016
Видавництво: Lviv Polytechnic Publishing House
Країна (код): UA
Місце видання, проведення: Lviv
Теми: forest
biomass
RapidEye
k-NN imputation
random forest
Кількість сторінок: 488-489
Короткий огляд (реферат): The paper presents the results of estimation of growing stock volume and live biomass in forest stands using combination of forest inventory measurements, multispectral satellite images RapidEye and digital elevation model (DEM). In a context of classification of remote sensing data we considered two nonparametric methods – k-Nearest Neighbors (k-NN) and Random Forest (RF). We concluded that RF outperforms kNN method nevertheless both of them provide quite accurate estimation of mean value of growing volume in a range of ±5 m3·ha-1, different components of aboveground biomass - ±1–2 t·ha-1.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/41164
References: [1] Bilous А. М. Biological productivity and ecosystem functions of softwood deciduous forests in the Ukrainian Polissya : The Manuscript : 06.03.02 , 06.03.03 / Bilous Andrii – Kyiv, 2016. – 423 p. [2] Breiman L. Random Forest / L. Breiman // Machine Learning. – 2001. – Vol. 45. – № 1. – P. 5–32. [3] Crookston N. L. yaImpute: An R Package for ¬kNN Imputation / N. L. Crookston, A. O. Finley // Journal of Statistical Software. – 2008. – Vol. 23. – Issue 10. – 1–16. [4] Imputing forest structure attributes from stand inventory and remote sensed data in Western Oregon, USA / A. T. Hudak, A. T. Haren, N. L. Crookston et al. // Forest Science. – 2014. – Vol. 60. – Issue. 2.– P. 253–269. [5] McRoberts R. E. Estimation forest attribute parameters for small areas using nearest neighbors techniques / R. E. McRoberts // Forest Ecology and Management. – 2012. – Vol. 272. – P. 3–12. [6] Tables and models of growth and productivity of forest of forming species of Northern Eurasia (standard and reference materials) – М.: 2006. – 803 p. [7] Tomppo E. Satellite image-based National Forest Inventory of Finland / E. Tompo // International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. – 1991. – Vol. 28: 1–7. – P. 419–424.
Тип вмісту : Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:Litteris et Artibus. – 2016 р.

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
LEA-2016-488-489.pdf471,34 kBAdobe PDFПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.