logo
calendar4 октябр 2024
view2
Asosiy til:Qoraqalpoq

АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНЫЕ КОМПЛЕКСЫ ОЦЕНКИ ДАННЫХ ОБ ЭКОЛОГИЧЕСКОМ СОСТОЯНИИ ЗЕМЕЛЬ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ (НА ПРИМЕРЕ НУКУССКОГО РАЙОНА)

Fan yo'nalishi:
pdf

66ff909444a30.pdf

PDF

MAQOLA ANNOTATSIYASI

quote
В данной статье будут рассмотрены алгоритмы и программные комплексы, помогающие проводить комплексную оценку экологического состояния сельскохозяйственных угодий на примере Нукусского района. Перейдем к обзору существующих методов оценки экологического состояния и рассмотрим, какие алгоритмы и программные комплексы могут быть использованы для эффективного анализа данных

MUALIFLAR

Teglar

# алгоритм# algorithm# agriculture# сельское хозяйство# algoritm# сельскохозяйственные угодья# agricultural land# анализ данных# data analysis# Nókis rayonı# maǵlıwmatlardı analiz qılıw# awıl xojalıǵı jerleri# sapanı bahalaw# awıl xojalıǵı# Nukus district# quality assessment# Нукусский район# оценка качества

Maqolani baholang

0

0 ta

Maqola idintifikatorlari

Foydalanilgan adabiyotlar

1.www.lex.uz/ O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2021-yil 26-fevraldagi PQ-5009-son qarori2.Константин Васильев. Программирование на языке Pythonдля геологов и географов. -М.: ДМК Пресс, 2020.3.Елена Иванова. Современные методы биоиндикации. -СПб.: Издательство Наука, 2016.4.Луничкин, А. А., Нагорный, А. И., Еремченко, А. В., & Тригуб, Л. Я. (2020). Разработка алгоритма оценки экологического состояния сельскохозяйственных угодий на основе индекса устойчивого развития. Экология и промышленность России, 24(9), 41-485.Потапов, А. С., Доля, С., Баранов, В. А., & Каюков, А. О. (2018). Методы и алгоритмы анализа данных мониторинга земель сельскохозяйственного использования. Успехи современной науки и образования, 7, 223-230.6.Ballari, D., Melia, J., & Khandelwal, A. (2021). Using Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) data for land use/land cover mapping. Geosciences, 11(7), 305.7.Das, R., Pradhan, B., & Lee, S. (2020). Synergistic use of UAV, optical and SAR remote sensing data and machine learning techniques for land use/land cover mapping: A review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 159, 204-221.8.Gao, Y., Guo, H., Zhou, Y., & Zhang, X. (2021). A novel algorithm for agricultural land zoning based on multi-source data. IEEE Access, 9, 59467-59477.9.Kussul, N., Kolotii, A., Shelestov, A., Lavreniuk, M., Myshenyk, Y., & Skakun, S. (2018). Development of agricultural land monitoring algorithms using Earth observation data. Journal of automation and information sciences, 50(3), 61-73.10.Rich, K., Persello, C., Tait, N., & Coomes, D. (2020). Mapping deforestation and forest degradation in tropical regions: A framework for monitoring using satellite Earth observation data. Methods in Ecology and Evolution, 11(5), 573-587.11.Wu, B., Zhang, L., & Liu, Y. (2021). A multi-temporal random forest approach for land use classification using multi-source data. Remote Sensing, 13(4), 663.

public

SLIB.uz — O'zbekiston ilmiy jurnallari va maqolalar yagona tizimda ilmiy nashirlarni bir joyda ko'rish, izlash va ulardan foydalanish imkonini beruvchi zamonaviy platforma.

Ijtimoiy tarmoqlarda
instagramtelegramyoutubefacebook

Bog'lanish uchun

Manzil:Chilonzor tumani Qatortol ko'chasi 60B

Tel:+998(55)511-44-00

Savol-javob va takliflar uchun

© 2026 Barcha huquqlar himoyalangan.