Stima della produzione primaria lorda utilizzando un approccio di data mining
L'applicazione nel nord-est della Thailandia utilizzando un metodo di reti neurali artificiali
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Lo scopo di questo libro è migliorare la nostra comprensione del ruolo della vegetazione terrestre nel ciclo del carbonio e delle sue variazioni in condizioni di variabilità climatica. È stata utilizzata una combinazione di dati meteorologici e di telerilevamento, utilizzando varie tecniche e software, per identificare e prevedere i cambiamenti nella produzione primaria lorda (GPP). Il verde della vegetazione e la GPP sono stati ottenuti dai dati di telerilevamento grazie ai vantaggi in termini di monitoraggio continuo e copertura dei vari tipi di copertura del suolo. Il metodo utilizzato p...
Lo scopo di questo libro è migliorare la nostra comprensione del ruolo della vegetazione terrestre nel ciclo del carbonio e delle sue variazioni in condizioni di variabilità climatica. È stata utilizzata una combinazione di dati meteorologici e di telerilevamento, utilizzando varie tecniche e software, per identificare e prevedere i cambiamenti nella produzione primaria lorda (GPP). Il verde della vegetazione e la GPP sono stati ottenuti dai dati di telerilevamento grazie ai vantaggi in termini di monitoraggio continuo e copertura dei vari tipi di copertura del suolo. Il metodo utilizzato per questa ricerca ha incluso l'interpolazione spaziale, l'elaborazione di immagini digitali, l'analisi di correlazione e le reti neurali artificiali (ANN) per la preparazione, l'analisi e la previsione dei dati. Questo libro ha rivelato i vantaggi dell'utilizzo della GPP ottenuta dai dati satellitari per il monitoraggio continuo del fissaggio del carbonio da parte della vegetazione. L'integrazione dei dati meteorologici e satellitari con la tecnica ANN può essere utilizzata come metodo alternativo per stimare la GPP laddove i dati sui flussi di carbonio provenienti dalle torri in siti specifici sono limitati.
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