Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 2011

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: dane punktowe

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Klasyfikacja obszarów ze względu na wybrane warunki środowiskowe w relacji do opadu na obszarze Dolnego Śląska

Bac-Bronowicz J., Grzempowski P.

Roczniki Geomatyki

2011

T. 9, z. 3

7-16

Realizacja zadania klasyfikacji obszarów wymaga współdziałania systemów informacji przestrzennej oraz zewnętrznych programów eksperckich realizujących funkcje i metody obliczeniowe z zakresu statystyki oraz sztucznych sieci neuronowych. W wyniku przeprowadzonych prac wykazano możliwość zastosowania sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji obszarów na podstawie wybranych warunków przyrodniczych określających rozkład zjawiska. Analizy wykazały, że wynik klasyfikacji w znacznym stopniu zależy od wyboru jednostek odniesienia i ich atrybutów, przyjętych jako wzorce przy tworzeniu zbioru do nauki sieci. Na obszarach nizinnych wzorce mogą być przyjęte automatycznie z otoczenia kolistego stacji pomiarowych, natomiast wraz ze wzrostem zróżnicowania rzeźby terenu (obszary podgórskie i górskie) wzorce powinny być starannie dobierane przez eksperta, ze względu na dużą zmienność kierunkową cech sąsiednich jednostek odniesienia. Każda metoda klasyfikacji wzorcowej wymaga podania wzorców z pełnego zakresu zmienności atrybutów opisujących jednostki odniesienia, istotna jest więc liczba oraz lokalizacja stacji pomiarowych. Wyniki klasyfikacji mogą służyć planowaniu rozmieszczenia dodatkowych stacji pomiarowych, zwłaszcza w rejonach niezakwalifikowanych do żadnej z klas.

The aim of research is to classify the areas according to selected environmental data in relation to precipitation in Lower Silesia. The classification is to emphasize features which distinguish individual areas and, at the same time, influence spatial distribution of precipitation. Multi-feature classification is made with the use of statistical methods and artificial neural networks. The sources of selected qualitative and quantitative data, and the methods of processing and creating relations between the features are presented in the paper. There are also tests of the possibilities of applying existing and programming tools in ArcGIS system to spatial analyses crucial for preparing data used for special-purpose software. One of the final effects are the maps of areas distinguished on the basis of the types of environmental conditions.