APPLICATION OF NEURAL EXPERT SYSTEM O CLASSIFY ERODIBLE LANDS
Abstract
A methodical approach to classification of erodible lands based on using a neural expert system integrated with GIS has been suggested. Classification of erodible lands is realized by selecting operational-territorial units from satellite imagery, developing particular rating scales, forming knowledge bases to teach a neural expert system, teaching a network, and imaging results in the GIS map. The use of irregular geotop network as operational-territorial units allows more precisely determining the bounds of elementary plots of the Earth surface possessing a number of similar characteristics. Integration of morphometric characteristics and the plasticity method made it possible to more objectively select structural lines of the relief to draw a map of elementary surfaces.
About the Authors
V. K. Kalichkin
Siberian Branch of the Russian Academy of Agricultural Sciences
Russian Federation
Russian Federation
A. I. Pavlova
Novosibirsk State University of Economics and Management
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Гаврилов А.В. Гибридные интеллектуальные системы. - Новосибирск, 2003. - 163 с.
2. Каличкин В.К., Павлова А.И. Применение непараметрической статистики в геоинформационном анализе топологии переувлажненных земель // Сиб. вестн. с.-х. науки. - 2012. № 2. - С. 5-11.
3. Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс / пер. с англ. - 2-е изд. - М.: ИД Вильямс, 2006. - 1103 с.
4. Барский А. Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. - М.: Финансы и статистика, 2007. - 175 с.
5. Kalichkin V.K., Pavlova A.I. Application of Automated Geoimage analysis methods for Agro-Ecological Assessment of Lands // Bulg. Journ. of Agric. Sci. - 2011. - Vol. 17, N 5. - Р. 649-654.
6. Рейнгард Я.Р. Деградация почв экосистем юга Западной Сибири. - Омск, Лодзь [Польша], 2009. - 634 c.
7. Рейнгард Я.Р. Эрозия почв и изменение почвенного покрова Омской области. - Омск: Вариант, 2011. - 205 с.
8. Ларионов Г.А. Эрозия и дефляция почв: основные закономерности и количественные оценки. - М.: Изд-во МГУ, 1993. - 200 с.
9. Танасиенко А.А. Специфика эрозии почв в Сибири. - Новосибирск, 2003. - 176 с.
10. Кирпичева Е.Ю., Кузнецов В.В. Методика геолого-прогнозного моделирования // Геоинформатика. - 2006. - № 2. - С. 58-61.
11. Кирпичева Е.Ю. Решение геолого-прогнозных задач на основе базы экспертных знаний о поисковых признаках эталонных объектов // Sanse.ru: электрон. журн. «Системный анализ в науке и образовании». - 2009. - Вып. 4. - [электронный ресурс]: URL: http: http://www.sanse.ru
12. Тикунов В.С. Классификация в географии: ренессанс или увядание? (опыт формализованных классификаций). - М.; Смоленск, 1997. - 367 с.
13. Ласточкин А.Н. Системно-морфологическое основание наук о Земле: (Геотопология, структурная география и общая теория геосистем). - СПб., 2002. - 762 с.
14. Степанов И.Н. Теория пластики рельефа и новые тематические карты. - М.: Наука, 2006. - 230 с.
Review
For citations:
Kalichkin V.K., Pavlova A.I. APPLICATION OF NEURAL EXPERT SYSTEM O CLASSIFY ERODIBLE LANDS. Siberian Herald of Agricultural Science. 2014;(6):5-11. (In Russ.)
Views:
167
Email this article 