| 000 | 10318nla2a2200601 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 340549 | ||
| 005 | 20231029234015.0 | ||
| 035 | _a(RuTPU)RU\TPU\book\367454 | ||
| 090 | _a340549 | ||
| 100 | _a20180403d2018 k y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | _arus | |
| 102 | _aRU | ||
| 135 | _adrgn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | _ai | |
| 182 | 0 | _ab | |
| 200 | 1 |
_aРаспределение площадей озер криолитозоны в широком диапазоне их размеров по космическим снимкам среднего и высокого разрешения _fЮ. М. Полищук, А. Н. Богданов, В. Ю. Полищук |
|
| 203 |
_aТекст _cэлектронный |
||
| 215 | _a1 файл (342 Kb) | ||
| 230 | _aЭлектронные текстовые данные (1 файл : 342 Kb) | ||
| 300 | _aЗаглавие с титульного листа | ||
| 320 | _a[Библиогр.: с. 22 (22 назв.)] | ||
| 330 | _aАктуальность работы обусловлена необходимостью установления вида закона распределения площадей озер для задач моделирования и прогноза динамики полей термокарстовых озер и запасов метана в них на обширных территориях арктической и субарктической зон в Сибири и других регионах мира. Цель работы: определение вида закона распределения площадей термокарстовых озер в криолитозоне в широком диапазоне их размеров на основе синтезированной гистограммы распределений озер, полученной по космическим снимкам среднего и высокого разрешения криолитозоны Западной Сибири. Методы: дистанционные методы исследования полей термокарстовых озер с использованием спутниковых снимков; метод тестовых (ключевых) участков; метод определения зон активного термокарста по спутниковым снимкам; методы геоинформационных систем для пространственного анализа данных о термокарстовых озерах, полученных из спутниковых изображений; статистические методы в определении вида закона распределения случайных величин по эмпирическим данным с использованием критерия согласия Пирсона. Результаты. Рассмотрены кратко методические вопросы синтеза двух гистограмм распределения площадей озер, одна из которых получается по снимкам среднего разрешения, другая - по снимкам высокого разрешения на ограниченной совокупности тестовых участков на территории исследований. Для построения гистограмм использованы снимки среднего разрешения LandSat-8 и снимки высокого разрешения Канопус-В, БКА и Alos. Дистанционные исследования по снимкам высокого разрешения проведены на 66 тестовых участках, расположенных достаточно равномерно на территории криолитозоны Западной Сибири. В результате получена синтезированная гистограмма распределения озер по площадям в очень широком диапазоне их размеров от 50 м2до 20 тыс. га. Статистический анализ показал, что эмпирическое распределение озер по площадям, согласно критерию Пирсона, соответствует логнормальному закону распределения. Определены параметры логнормального закона распределения площадей озер по эмпирическим данным. | ||
| 330 | _aRelevance of the research is caused by the need to determine the kind of law of lake size-distribution for modeling and predicting the dynamics of thermokarst lakes fields and methane reserves in them in vast areas of the Arctic and subarctic zones in Siberia and other regions of the world. The main aim of the research is to determine the kind of law of thermokarst lake size-distribution in the cryolithozone of Western Siberia in a wide range of their sizes on the basis of a synthesized histogram of lake distributions obtained from medium and high-resolution space images. Methods: remote methods of studying the fields of thermokarst lakes using satellite imagery; method of test (key) sites; method for determining zones of active thermokarst from satellite imagery; methods of geoinformation systems for spatial analysis of data on thermokarst lakes derived from satellite imagery; statistical methods in determining the kind of distribution law of random variables from empirical data using the Pearson criterion. Results. The paper considers briefly the methodological issues of synthesizing two histograms of the lake size-distribution, one of which is obtained from mid-resolution space images, another one - from high-resolution imagery on a limited set of test sites in the study area. The authors have used the images of the average resolution of LandSat-8 and high-resolution images of Canopus-V, BKA and Alos to construct histograms. Remote studies on high resolution images were carried out on 66 test sites, located fairly evenly in the territory of the cryolithozone of Western Siberia. As a result, the authors obtained the synthesized histogram of lake size-distribution in a very wide range of their sizes from 50 m2to 20000 hectares. Statistical analysis showed that the empirical distribution of lakes by area, according to the Pearson criterion, corresponds to the lognormal distribution law. The authors determined the parameters of the lognormal law of lake areas distribution by empirical data. | ||
| 453 |
_tLake size-distribution in cryolithozone based on satellite images of medium and high resolution _otranslation from Russian _fYu. M. Polishchuk, A. N. Bogdanov, V. Yu. Polishchuk _cTomsk _nTPU Press _d2015- _d2018 _aPolishchuk, Yury Mikhailovich |
||
| 453 | _tBulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Assets Engineering | ||
| 453 | _tVol. 329, № 3 | ||
| 461 | 1 |
_0(RuTPU)RU\TPU\book\312844 _x2413-1830 _tИзвестия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов _fНациональный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) _d2015- |
|
| 463 | 1 |
_0(RuTPU)RU\TPU\book\367367 _tТ. 329, № 3 _v[С. 16-25] _d2018 |
|
| 610 | 1 | _aмноголетняя мерзлота | |
| 610 | 1 | _aгеоинформационные системы | |
| 610 | 1 | _aкосмические снимки | |
| 610 | 1 | _aгистограмма распределения озер по площадям | |
| 610 | 1 | _aлогнормальный закон распределения | |
| 610 | 1 | _aгистограммы | |
| 610 | 1 | _aлогнормальные распределения | |
| 610 | 1 | _aэлектронный ресурс | |
| 610 | 1 | _aтруды учёных ТПУ | |
| 610 | _apermafrost | ||
| 610 | _ageoinformation systems | ||
| 610 | _aspace images | ||
| 610 | _ahistograms of lake size-distribution | ||
| 610 | _alognormal distribution law | ||
| 700 | 1 |
_aПолищук _bЮ. М. _gЮрий Михайлович _6z01712 |
|
| 701 | 1 |
_aБогданов _bА. Н. _gАлександр Николаевич _6z02712 |
|
| 701 | 1 |
_aПолищук _bВ. Ю. _cспециалист в области информатики и вычислительной техники _cдоцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук _f1987- _gВладимир Юрьевич _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\pers\37457 _6z03712 |
|
| 712 | 0 | 2 |
_aЮгорский научно-исследовательский институт информационных технологий _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\col\10490 _6z01700 |
| 712 | 0 | 2 |
_aРоссийская академия наук (РАН) _bСибирское отделение (СО) _bИнститут химии нефти (ИХН) _c(Томск) _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\col\412 _6z01700 |
| 712 | 0 | 2 |
_aЮгорский научно-исследовательский институт информационных технологий _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\col\10490 _6z02701 |
| 712 | 0 | 2 |
_aРоссийская академия наук (РАН) _bСибирское отделение (СО) _bИнститут мониторинга климатических и экологических систем (ИМКЭС) _c(Томск) _c(2003- ) _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\col\7455 _6z03701 |
| 712 | 0 | 2 |
_aНациональный исследовательский Томский политехнический университет _bИнженерная школа информационных технологий и робототехники _bОтделение информационных технологий _h7951 _2stltpush _3(RuTPU)RU\TPU\col\23515 _6z03701 |
| 801 | 2 |
_aRU _b63413507 _c20180409 _gRCR |
|
| 856 | 4 | _uhttp://earchive.tpu.ru/bitstream/11683/47048/1/bulletin_tpu-2018-v329-i3-02.pdf | |
| 942 | _cCF | ||