Preview

Сибирский вестник сельскохозяйственной науки

Расширенный поиск

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ЭРОЗИОННЫХ ЗЕМЕЛЬ

Аннотация

Предложен методический подход к классификации эрозионных земель, основанный на использовании нейронной экспертной системы, интегрированной с ГИС. Классификация розионных земель осуществляется с помощью выделения операционно-территориальных единиц по космическим снимкам, разработки частных шкал оценок, формирования базы знаний для обучения нейронной экспертной системы, обучения сети и отображения результатов на ГИС-карте. Показано, что использование в качестве операционно-территориальных единиц нерегулярной сети геотопов позволяет более точно установить границы элементарных участков земной поверхности, обладающих рядом сходных характеристик. Интеграция морфометрических характеристик и метода пластики позволила более объективно выделить структурные линии рельефа для картографирования элементарных поверхностей.

Об авторах

В. К. Каличкин
Сибирское региональное отделение Россельхозакадемии
Россия


А. И. Павлова
Новосибирский государственный университет экономики и управления
Россия


Список литературы

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.


Рецензия

Для цитирования:


Каличкин В.К., Павлова А.И. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ЭРОЗИОННЫХ ЗЕМЕЛЬ. Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2014;(6):5-11.

For citation:


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.)

Просмотров: 168


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 0370-8799 (Print)
ISSN 2658-462X (Online)