Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://ea.donntu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/4140
Название: Оценка плотности вероятности наводнений на основе анализа спутниковых и наземных данных
Другие названия: Flood probability density estimation using satellite data and ground observations
Авторы: Скакун, С.В.
Ключевые слова: наводнения
геопространственные данные
ДЗЗ
ансамблевая обработка данных
flood
geospatial data
remote sensing
ensemble data processing
Дата публикации: 18-июн-2011
Издательство: Донецкий национальный технический университет
Библиографическое описание: С.В. Скакун. Оценка плотности вероятности наводнений на основе анализа спутниковых и наземных данных.// Наукові праці Донецького національного технічного університету, серія «Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка»,вып. 13 (185), Донецк, ДонНТУ, 2011. – С.115-120.
Краткий осмотр (реферат): In this paper an approach to flood probability density estimation using heterogeneous geospatial data is proposed. We analyzed ground hydrological records to estimate 100 year floods. A new approach to flood probability density estimation is proposed using time- series of satellite images. In order to estimate event-specific flood probability density a neural network approach is used.
Описание: В статье рассмотрены вопросы оценки плотности вероятности наводнений на основе анализа разнородных геопространственных данных. Проводится статистический анализ наземных гидрологических данных для оценки периода повторяемости наводнений. Предлагается новый метод оценки плотности вероятности наводнений на основе анализа временных рядов спутниковых данных. Для оценки плотности вероятности для отдельно взятого события предлагается использовать интеллектуальные методы, в частности, нейронные сети.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/4140
ISSN: ISSN 1996-1588
Располагается в коллекциях:Випуск 13 (185)

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
3_03.pdf593,84 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.