Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: geomorphological units

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Glacial morphogenesis of uplands of the Warta Glaciation in Poland as a con trol on heavy metal distribution in deposits

Falkowska E.

Geological Quarterly

2009

Vol. 53, No 3

293-304

The investigations were carried out to determine the relation ship between Cr, Co, Cd, Cu, Zn and Pb content and glacial morphogenesis that implies the geomorphological position of out crops of Quaternary deposits. The analysis deals with parts of two glacial uplands whose relief developed during deglaciation of the Warta ice sheet and which are characterized by similar relief and lithology of surface deposits. These are the Nidzica Upland near Grzebsk and the Bielsk Plain near Bielsk Podlaski. These areas show distinct regularity in pattern of geomorphological units, proving their areal deglaciation. Melt-out depressions, side valleys, ablation covers, kame terraces and kames as well as glaciofluvial plains are observed. The typical geomorphological element is isolated morainic hills (mesas). The investigations en abled determinations of regularity in the distribution of chemical eleements in the soil environment of the geomorphological units. Among mineral sediments, clay interlayers observed within kameter race and kame deposits were the most susceptible to concentrations of heavy metals, regard less of the region and the element to be determined. Lower Cd, Cu, Co, Pb, Zn and Cr contents were as sociated with morainic mesa and ablation cover deposits. The lowest contents of heavy minerals were mea sured in glaciofluvial plain, kame and kame terrace sands. Among land forms filled with organic deposits, the high estabilities to fix Cr, Co, Cu and Zn were shown by ice-dammed basins within upland deposits (Nidzica Upland) and side valley deposits (Bielsk Plain). Peats and muds of melt-out depressions were found to be most active in retaining Cd and Pb.

Utilisation of artificial neural networks for determination of morphometric features of the terrain relief

Olszewski R., Żyła A.

Geodezja i Kartografia

2004

T. 53, z. 1

65-75

The paper discusses selected, contemporary methods of determination of the basic geomorphologic units, basing on morphometric analyses of the Digital Elevation Model. It also presents methods of multi-feature data classification and the possibility to use those methods in cartography and geomorphology. Particular attention has been paid to the possibility to use Kohonen neural networks as a tool of unsupervised classification and generalisation of spatial data.

W artykule omówiono wybrane współczesne metody wyznaczania podstawowych jednostek geomorfologicznych w oparciu o analizy morfometryczne numerycznego modelu rzeźby terenu. Przedstawiono także metody klasyfikowania danych wielocechowych oraz pokazano możliwość ich wykorzystania w kartografii i geomorfologii. Szczególną uwagę zwrócono na możliwość zastosowania sieci neuronowych, a zwłaszcza uczonych w trybie "bez nauczyciela" sieci Kohonena jako narzędzia nienadzorowanej klasyfikacji i uogólniania danych przestrzennych. Istnieje wiele klasycznych kryteriów i wskaźników morfometrycznych stosowanych do klasyfikacji typologicznej form powierzchni terenu takich jak nachylenie zboczy, deniwelacje lokalne, wskaźnik krętości, wskaźnik zwartości/rozczłonkowania itp. W przeprowadzonych badaniach zastosowano zestaw prostych kryteriów morfometrycznych, stosując do ich analizy sieci neuronowe Kohonena. Uzyskane wyniki wskazują, iż sztuczne sieci neuronowe uczone w trybie "bez nauczyciela" mogą być wykorzystywane jako narzędzie nienadzorowanej klasyfikacji wielocechowych danych przestrzennych. Zastosowanie algorytmu Kohonena do analizy rzeźby terenu (reprezentowanej przez NMT) umożliwia wydzielenie podstawowych struktur geomorfologicznych. Dla uzyskanych wyników istotny jest nie tylko dobór danych wejściowych (wskaźników morfometrycznych), lecz także rozmiar warstwy wyjściowej sieci Kohonena. Zastosowanie mniejszej liczby neuronów w tej warstwie pozwala na większy stopień uogólnienia wyników i zwiększenie rozmiarów wydzielonych jednostek terenowych. Istotny wpływ na przebieg iteracyjnego procesu klasyfikacji ma także liczba epok obliczeniowych. Użycie zbyt małej liczby iteracji powoduje "niedouczenie" sieci neuronowej i w konsekwencji uzyskanie obrazu struktur niespójnych przestrzennie. Interesujące jest także wykorzystanie zaproponowanych algorytmów do generalizacji numerycznego modelu rzeźby terenu. Porównanie uzyskanych wyników z generalizacją manualną lub uśrednieniem modelu podstawowego prowadzi do wniosku, że algorytm Kohonena może być wykorzystywany jako alternatywna metoda uogólniania modelu rzeźby.