Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Multiple Regression" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Metoda oceny wskaźnika powierzchni liści z zastosowanim lotniczego skaningu lidarowego
Method for assessing of leaf area index using lidar data
Autorzy:
Popov, M.
Semko, I.
Kozak, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/35944.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Agrofizyki PAN
Tematy:
drzewostany sosnowe
powierzchnia lisci
wskaznik powierzchni lisciowej
lotniczy skaning lidarowy
regresja wielokrotna
pine stand
leaf area
leaf area index
multiple regression
Opis:
Zaproponowana została metoda zdalnej oceny LAI z zastosowaniem materiałów lotniczego skaningu lidarowego. Obliczeniowa część metody opiera się na modelu regresji pomiędzy wartościami wskaźnika LAI i danymi lotniczego skaningu lidarowego. Opracowane zostały równania regresji wielokrotnej. Przedstawione zostały wyniki testowania proponowanej metody, które potwierdzają jej wydajność i wysoką dokładność. Przedstawiony został przegląd nowoczesnych metod oceny wskaźnika powierzchni liści (LAI) – jednego z najbardziej kompleksowych i obiektywnych wskaźników produkcyjnej aktywności roślinności. Krótko opisano naziemne metody oceny LAI oraz ich oprzyrządowanie. Zauważono, że główną i niewątpliwą zaletą naziemnej metody oceny LAI jest wiarygodność uzyskanych wyników. Przy konieczności oceny poziomu aktywności roślinności na dużych obszarach i przy ograniczonych zasobach czasowych, zastosowanie technik naziemnych napotyka poważne trudności. W takich przypadkach bardziej obiecującym okazuje się podejście związane z zastosowaniem zdalnych technik i technologii. Pokazano kierunki ewentualnych dalszych kroków do zwiększenia dokładności metody.
A remote sensing method for assessing LAI index using airborne lidar data is proposed. A calculation body of the proposed method is based on regression model which couples LAI value and lidar data derivatives. Multiple regression equation is constructed. The results of experi-mental investigation confirm the effectiveness and high accuracy of the proposed method. The paper presents a review of the contemporary approaches to the assessment of leaf area index (LAI) as one of most comprehensive and objective indicators of photosynthesis processes activity of vegetation. Methods for LAI in-situ assessing, its procedures and instrumental support are described in brief. It is emphasized that the main and absolute advantage of in-situ methods is the reliability of calculated LAI estimates. However, the application of in-situ methods is connected with significant problems when it is necessary to assess photosynthesis processes activity level for vegetation in cases of vast areas with time limitations. As the authors observe, for similar cases is more promising to use remote sensing techniques and technologies. Directions for further research to improve the precision of the method are outlined therewith.
Źródło:
Acta Agrophysica; 2014, 21, 2
1234-4125
Pojawia się w:
Acta Agrophysica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza statystyczna wplywu czynnikow meteorologicznych i glebowych na wartosc temperatury radiacyjnej powierzchni roslin
The statistical analysis of meteorological and soil parameters impact on plant cover radiation temperature
Autorzy:
Mazurek, W
Walczak, R.T.
Baranowski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1401778.pdf
Data publikacji:
2000
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Agrofizyki PAN
Tematy:
rosliny
powierzchnia roslin
temperatura radiacyjna
czynniki meteorologiczne
czynniki glebowe
woda glebowa
stres wodny
analiza statystyczna
regresja wielokrotna
plant
plant surface
radiation temperature
meteorological factor
soil factor
soil water
water stress
statistical analysis
multiple regression
Opis:
W pracy dokonano analizy statystycznej metodą regresji wielokrotnej wpływu czynników meteorologicznych i glebowych na wartości temperatury radiacyjnej pokrywy roślinnej. Stwierdzono, iż wprowadzenie do modelu regresji wielokrotnej potencjału wody glebowej jako zmiennej niezależnej poprawia dokładność predykcyjną modelu w przypadku, gdy zmienną zależną jest różnica temperatury pokrywy roślinnej w sytuacji stresu wodnego i przy nieograniczonej dostępności wody glebowej. Przedstawiono zależność temperatury powierzchni roślin od temperatury powietrza, prędkości wiatru, radiacji słonecznej i potencjału wody glebowej.
In this study the statistical analysis was performed, using the multiple regression, of the impact of meteorological and soil parameters on radiation temperature of plant cover. It was stated that including into the model soil water potential as an independent variable of multiple regression, improves its predictive precision in case when the dependent variable is the difference of crop temperature in the conditions of water stress and under unlimited availability of soil water. The relation between crop temperature and air temperature, wind speed, solar radiation and soil water potential is presented.
Źródło:
Acta Agrophysica; 2000, 38; 157-164
1234-4125
Pojawia się w:
Acta Agrophysica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Variation and correlation of starch potato utility features and tuber quality traits
Autorzy:
Bombik, A.
Rymuza, K.
Olszewski, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/13925587.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Agrofizyki PAN
Tematy:
starch potato
potato tuber
tuber quality
dry matter content
starch content
utility trait
tuber yield
dry matter yield
bioethanol yield
plant resistance
earliness group
very early cultivar
early cultivar
medium-late cultivar
late cultivar
multiple regression analysis
Źródło:
Acta Agrophysica; 2019, 26, 3; 29-42
1234-4125
Pojawia się w:
Acta Agrophysica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies