Mitmemõõtmelised meetodid puuliikide osakaalude prognoosimiseks satelliidiandmete põhjal

Simple item page
dc.contributor.advisorMöls, Märt, juhendaja
dc.contributor.authorPloompuu, Mats
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituutet
dc.date.accessioned2019-07-23T07:52:47Z
dc.date.available2019-07-23T07:52:47Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractTöös 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.et
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10062/64859
dc.language.isoestet
dc.rightsopenAccesset
dc.rightsAutorile viitamine + Mitteäriline eesmärk + Tuletatud teoste keeld 3.0 Eesti*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ee/*
dc.subject.othermatemaatiline statistikaet
dc.subject.otherandmeteaduset
dc.subject.othertehisõpeet
dc.subject.othermitmemõõtmeline analüüset
dc.subject.othermetsakooslusedet
dc.subject.otherforest communitiesen
dc.subject.othermultivariate analysisen
dc.subject.othermathematical statisticsen
dc.subject.otherdata scienceen
dc.subject.othermachine learningen
dc.subject.otherspatial statisticsen
dc.subject.otherruumiline statistiline analüüset
dc.titleMitmemõõtmelised meetodid puuliikide osakaalude prognoosimiseks satelliidiandmete põhjalet
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiset

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
ploompuu_mats_msc_2019.pdf
Size:
5.08 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download

Collections

LTMS magistritööd -- Master's theses