Электронный каталог

26.22
П 30
Петрищев, В. П.
    Анализ состояния бассейновых геосистем озер Сулуколь и Айдын в Западном Казахстане за период 1988-2021 гг. [Текст] / В. П. Петрищев, Е. С. Султанов, А. Е. Сарманов // Вестник ЗКУ. - 2023. - №4. - С. 103-114.
ББК 26.22

Рубрики: Гидрология

Кл.слова (ненормированные):
бассейновые геосистемы -- дистанционное зондирование -- классификация изображения -- гидрологический режим
Аннотация: В статье рассматриваются особенности трансформации бассейновых геосистем озер Сулуколь и Айдын в Западном Казахстане за период 1988 г и 2021 г. Для анализа использовались космические снимки Landsat 5 и 8, а также ряд общедоступных сервисов, позволяющих точнее скоррелировать полученные модели с гидрологическими и геоботаническими данными, а также провести визуализацию контуров, полученных при классификации изображения. Проведен обзор мирового опыта по проблеме идентификации озерных аквальных геосистем и геосистем бассейнового типа. Особое внимание уделяется корреляции полевых экспедиционных исследований и данных классификации космических снимков. Для более точного выявления воздействия антропогенного фактора на структуру бассейновых геосистем были выбраны водоемы, расположенные в различных природно-климатических условиях: в пределах Утвинско-Илекского водораздела и Прикаспийской низменности. Основным итогом исследования стала констатация того, что в условиях резкого сокращения антропогенной нагрузки на степные геосистемы происходит сезонное высыхание водоемов (Сулуколь), ранее поддерживавшихся системой прудов и проток. В условиях пустынных геосистем Прикаспийской низменности поддержание уровня водоема (Айдын) зависит исключительно от притока речных вод (Малый Узень).
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Султанов, Е.С.
Сарманов, А.Е.

26.82
К 27

    Картирование растительности Восточно-Казахстанской области с помощью машинного обучения на основе спутниковых снимков Landsat [Текст] / Н. Ф. Денисова, Г. К. Жусупова, О. А. Петрова [и др.] // Вестник ЗКУ. - 2025. - №2. - С. 418-431.
ББК 26.82

Рубрики: Физическая география

Кл.слова (ненормированные):
Восточно-Казахстанская область -- Landsat -- Машинное обучение -- Классификация растительности -- Google Earth Engine -- Random Forest
Аннотация: Целью данного исследования является разработка подхода к картографированию растительности Восточно-Казахстанского региона с использованием методов машинного обучения на основе спутниковых снимков Landsat 8. В статье рассматриваются этапы предобработки данных, выбор оптимальных алгоритмов классификации и оценка их эффективности для различных типов растительности. Процесс предварительной обработки и классификации данных выполнялись на облачной платформе Google Earth Engine. Помимо 17 вспомогательных слоев, содержащих информацию о рельефе местности, в процессе сбора данных были сформированы обучающие выборки, распределенные по 10 классам: широколиственные деревья, хвойные деревья, травянистая растительность, кустарники, открытые земли, сельскохозяйственные угодья, водно-болотные территории, застроенные земли, снег и лед, водные объекты. В рамках исследования были применены и сравнены различные алгоритмы машинного обучения, такие как метод опорных векторов (SVM), деревья решений (CART), градиентный бустинг деревьев (GTB) и случайный лес (RF). Алгоритмы GTB и RF показали наилучшие результаты с Общей точностью 92% и коэффициентом Каппа 91%, что свидетельствует о высоком качестве интеграции данных дистанционного зондирования с методами машинного обучения. Полученные результаты исследования подчеркивают потенциал методов машинного обучения для мониторинга состояния экосистем, планирования природоохранных мероприятий, управления природными ресурсами и чрезвычайными ситуациями в регионе
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Денисова, Н.Ф.
Жусупова, Г.К.
Петрова, О.А.
Чепашев, Д.В.
Даумова, Г.К.
Темирбаева, К.А.