Тел.: +7(915)814-09-51 (WhatsApp)
E-mail:

Russian English
scientificjournal-foto2

Если Вы хотите напечататься в ближайшем номере, не откладывайте отправку заявки. Потратьте одну минуту, заполните и отправьте заявку в Редакцию.

Печатная версия журнала «Вестник науки и образования» выходит ежемесячно (ориентировочно 19 числа, ежемесячно уточняется). Следующая печатная версия журнала выйдет - 22.11.2024 г. Статьи принимаются до 19.11.2024 г.

В электронной официальной версии (Роскомназдор Эл № ФС77-58456) журнала Вы можете опубликовать статью моментально после одобрения её публикации. Как отдельный электронный журнал, журнал выходит каждую пятницу. Следующая электронная версия журнала выйдет - 03.12.2024 г. Статьи принимаются до 29.11.2024 г.



Zhao B., Cao Q.

Zhao Bochao – graduate student;

Cao Jiawei – master’s student,

FACULTY OF GEOGRAPHY AND GEOINFORMATICS,

BELARUSIAN STATE UNIVERSITY,

MINSK, REPUBLIC OF BELARUS

 

Abstract: this paper uses Sentinel-2 image data, combined with ground survey data, to study the use of SVM model to classify crops in the Zhdanovich region of Belarus. First, we performed image preprocessing, including steps such as geometric correction, atmospheric correction, and pixel resampling, and then extracted image features for classification. And analyze the characteristics of crops based on the time series NDVI. In the SVM model classification, we choose the radial basis function kernel (RBF) as the kernel function, and perform parameter tuning through cross-validation. The results show that the SVM model can effectively classify Zhdanovich farmland, and the recognition accuracy is as high as 95%.

Keywords: sentinel-2 image; crop classification; time series; NDVI; SVM

Подробнее...  

Шепелев А.Г. 

Шепелев Андрей Геннадиевич – кандидат биологических наук, старший научный сотрудник,

лаборатория криогенных ландшафтов,

Институт мерзлотоведения им. П.И. Мельникова

Сибирское отделение Российской Академии наук,

г. Якутск

 Аннотация:  выявленные количественные оценки запасов углерода в мерзлотных почвах могут быть использованы в комплексных почвенных и мониторинговых экологических изысканиях. Для составления показателей устойчивости биологических сред, в частности углерода, в ландшафтах (экосистеме) в условиях меняющегося климата и антропогенного давления на мерзлотные почвы. Полученные результаты применимы в сельскохозяйственном секторе центральных районов Республики Саха (Якутия) как мера предотвращения деградации плодородного слоя с различной интенсивностью использования земельного фонда.

Ключевые слова: органический углерод, тематические карты

Подробнее...  

Кто на сайте

Сейчас на сайте 296 гостей и нет пользователей

Импакт-фактор

Вконтакте

REGBAN