Found an issue? Give us feedback

DSpace at Tartu Univ...arrow_drop_down

DSpace at Tartu University Library

Master thesis . 2019

License: CC BY NC ND

Data sources: DSpace at Tartu University Library

Select content type to embed

All Research products

arrow_drop_down

<script type="text/javascript">
<!--
document.write('<div id="oa_widget"></div>');
document.write('<script type="text/javascript" src="https://www.openaire.eu/index.php?option=com_openaire&view=widget&format=raw&projectId=undefined&type=result"></script>');
-->
</script>

COPY SCRIPT

For further information contact us at helpdesk@openaire.eu

Mitmemõõtmelised meetodid puuliikide osakaalude prognoosimiseks satelliidiandmete põhjal

Name: Mitmemõõtmelised meetodid puuliikide osakaalude prognoosimiseks satelliidiandmete põhjal
Creator: Ploompuu, Mats
Keywords: ruumiline statistiline analüüs, matemaatiline statistika, multivariate analysis, machine learning, andmeteadus, tehisõpe, mathematical statistics, mitmemõõtmeline analüüs, metsakooslused, forest communities

descriptionPublicationkeyboard_double_arrow_right Master thesis 01 Jan 2019 Estonia Estonian

Authors: Ploompuu, Mats;

handle: 10062/64859

Mitmemõõtmelised meetodid puuliikide osakaalude prognoosimiseks satelliidiandmete põhjal

- Summary
- Subjects
- Metrics

Abstract

Töös on rakendatud mitmeid mitmemõõtmelisi meetodeid Eesti metsade liigilise koosseisu prognoosimiseks satelliidiandmete põhjal. Parimad tulemused saadakse K-lähima naabri meetodit kasutades. Täpsemalt sobitatakse igale satelliidipildile eraldi K-lähima naabri mudel ning prognoositakse puuliikide osakaalud. Seejärel saadud prognoosid agregeeritakse. Töös on näidatud, et selliste prognooside agregeerimiseks on paremaid mooduseid kui aritmeetiline keskmine, näiteks Epanechnikovi tuumameetodiga hinnatud tiheduse mood. Parima mitmemõõtmelise meetodi puuliikide osakaalude prognooside põhjal on koostatud näidiskaart.

Country

Estonia

Related Organizations

University of Tartu
Estonia

Keywords

ruumiline statistiline analüüs, matemaatiline statistika, multivariate analysis, machine learning, andmeteadus, tehisõpe, mathematical statistics, mitmemõõtmeline analüüs, metsakooslused, forest communities, data science, spatial statistics

Impact byBIP!

	citations This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).	0
	popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.	Average
	influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).	Average
	impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.	Average

Found an issue? Give us feedback

Average

Green