|
eaDonNTU, Donetsk >
Научные труды ДонНТУ >
Серія: Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка >
Випуск 1 (17) >
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://ea.donntu.ru/handle/123456789/29679
|
| Название: | Регрессионные модели прогнозирования урожайности зерновых в Украине по спутниковым данным различной природы |
| Другие названия: | Регресійні моделі прогнозування врожайності зернових в Україні за супутниковими даними різної природи
Regression models for forecasting of yield in Ukraine using satellite data of various nature |
| Авторы: | Куссуль, Н.Н.
Колотий, А.В.
Яцков, С.В.
Олейник, Т.В.
Куссуль, Н.М.
Колотій, А.В.
Яцків, С.В.
Олійник, Т.В.
Kussul, N.N.
Kolotii, A.V.
Yatskov, S.V.
Oleinik, T.V. |
| Ключевые слова: | прогноз урожайности
регрессионная модель
информационная технология
MODIS
NDVI
FAPAR
VHI
прогноз врожайності
регресійна модель
інформаційна технологія
yield forecast
regression model
information technology |
| Дата публикации: | 2013 |
| Издатель: | ДонНТУ |
| Библиографическое описание: | Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія: Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка : збірник статей. Вип.1 (17) / ДВНЗ "ДонНТУ" ; редкол.: О.Є. Башков (голов. ред.) та ін. - Донецьк : ДонНТУ, 2013. |
| Аннотация: | В статье проанализированы возможности использования спутниковых данных для
прогнозирования урожайности озимой пшеницы в Украине. Предлагаются регрессионные
прогнозные модели на основе предикторов различной природы, проводится сравнительный
анализ использования различных спутниковых данных для прогнозирования урожайности
озимой пшеницы в Украине на уровне отдельных областей. В качестве предикторов используются нормализованный разностный вегетационный индекс NDVI, индекс здоровья
растительности VHI и продукт FAPAR, характеризующий долю фотосинтетически
активной солнечной радиации, поглощенной растительностью. |
| Описание: | This article aims at the assessment of the possibility of use satellite data to predict the yield of winter wheat in Ukraine. Regression forecasting models exploiting as the predictors data of various nature are proposed.
Comparative analysis of the results of different satellite data usage to predict the yield of winter wheat in Ukraine at oblast level is proposed. Among estimated predictors there are normalized difference vegetation index NDVI, vegetation health index VHI and FAPAR product, describing the part of solar photosynthetically active
radiation absorbed by vegetation. |
| URI: | http://ea.donntu.org/handle/123456789/29679 |
| Располагается в коллекциях: | Випуск 1 (17)
|
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.
|
