Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Моделирование взаимосвязей между характеристиками агроландшафта и урожаем озимой пшеницы

Диссертация: Моделирование взаимосвязей между характеристиками агроландшафта и урожаем озимой пшеницы
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

На основе теории нечетких множеств осуществлено моделирование взаимосвязи между урожаем озимой пшеницы и геоморфологическими характеристиками агроландшафта и получен ряд эмпирических зависимостей урожая от таких характеристик. Исследовано влияние способов задания входных переменных в правилах, образующих базу знаний. Показано, что результаты моделирования существенно зависят от типа функции… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Анализ публикаций по применению теории нечетких множеств в агропочвоведении и агрофизике
    • 1. 1. Теория нечетких множеств
    • 1. 2. Применение теории нечетких множеств в агропочвоведении и агрофизике
  • Глава 2. Разработка метода оценки теплообеспеченности растений с помощью нечетких индикаторов
    • 2. 1. Разработка концепции нечеткого индикатора
    • 2. 2. Нечеткий индикатор теплообеспеченности посева
    • 2. 3. Нечеткий индикатор критической’температуры почвы
    • 2. 4. Моделирование теплового режима почвы
  • Общие положения
  • Моделирование почвенного теплообмена
    • 2. 5. Применение нечеткого индикатора критической температуры для анализа агрометеорологических условий перезимовки озимых культур
  • Глава 3. Разработка метода оценки качества агрофизической геоинформации (ГИ) с помощью нечетких индикаторов
    • 3. 1. Обзор работ, посвященных проблеме оценки качества геоинформации
    • 3. 2. Разработка концепции нечеткого индикатора качества ГИ
    • 3. 3. Применение нечетких индикаторов для оценки качества ГИ, держащейедения о почвенных характеристикахх. полей Меньковской опытнойанции (МОС)
    • 3. 4. Методика визуализации ГИ и индикаторов качества на одной карте
  • Глава 4. Нечеткое моделирование взаимосвязи между урожаем и геоморфологическими характеристиками агроландшафта
    • 4. 1. Введение
    • 4. 2. Адаптивно-нейронная система нечеткого логического вывода
    • 4. 3. Моделирование на основе нечетких логических систем
  • Сбор экспериментальных данных
  • Исследование взаимосвязи между урожаем озимой пшеницы и геоморфологическими характеристиками агроландшафта
  • Данные моделирования
  • Анализ данных моделирования

Моделирование взаимосвязей между характеристиками агроландшафта и урожаем озимой пшеницы (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

.

Начиная с 90-х годов ХХ-го столетия, во всем мире развертываются исследования по применению в сельскохозяйственной науке и практике современных информационных технологий и интеллектуальных компьютерных разработок. В результате этих исследований возникло новое направление, получившее название точное земледелие. Технологии точного земледелия позволили впервые дифференцированно собирать информацию о ситуации на сельскохозяйственных полях с учетом вариабельности характеристик агроландшафта. Однако, методы анализа такой информации в настоящее время разработаны недостаточно. В связи с этим разработка информационной базы для систем точного земледелия и, в частности, методов анализа информации о ситуации на сельскохозяйственных полях с использованием теории нечетких множеств и нечеткой логики представляется весьма актуальной.

Цель и задачи исследования

.

Целью данной работы является разработка на основе теории нечетких множеств методов анализа данных, получаемых при применении технологий точного земледелия. Для достижения. указанной цели были поставлены и решены следующие задачи:

• разработать метод оценки теплообеспеченности растений с помощью нечетких индикаторов и исследовать эффективность предлагаемого подхода на примере ситуации, связанной с возможностью вымерзания озимых культур;

• разработать метод оценки качества агрофизической геоинформации (ГИ) с помощью нечетких индикаторов и применить его для оценки качества информации о почвенных характеристиках с.х. полей Меньковской опытной станции (МОС);

• осуществить моделирование взаимосвязи между урожаем озимой пшеницы и геоморфологическими характеристиками агроландшафта.

Сущность решаемых задач потребовала использования методов математического моделирования, теории нечетких множеств, ГИ С и основ теории принятия решений.

Научная новизна.

На основе теории нечетких множеств разработаны методы анализа данных, получаемых при применении технологий точного земледелия. В частности, разработан метод оценки теплообеспеченности посевов с.х. растений. Метод основан на применении нечетких индикаторов. На примере анализа агрометеорологических условий перезимовки озимых культур показана эффективность предлагаемого подхода.

Разработан метод оценки качества агрофизической геоинформации. Метод применен для оценки качества ГИ, содержащей сведения о почвенных характеристиках с.х. полей МОС.

На основе теории нечетких множеств осуществлено моделирование взаимосвязи между урожаем озимой пшеницы и геоморфологическими характеристиками агроландшафта и получен ряд эмпирических зависимостей урожая от таких характеристик. Исследовано влияние способов задания входных переменных в правилах, образующих базу знаний. Показано, что результаты моделирования существенно зависят от типа функции принадлежности и количества термов.

Практическая значимость.

Разработанные методы анализа данных позволяют существенно улучшить информационную базу для систем точного земледелия. Представляется возможным более адекватно учитывать как объективные факторы (вариабельность характеристик агроландшафта), так и субъективные (цели и приоритеты J111P). Это позволяет более эффективно решать острейшие проблемы АПК РФ, такие как устойчивый рост производства, ресурсоэкономичность и природоохранность.

•.

Апробация работы.

Диссертационная работа выполнялась в рамках проводимых Агрофизическим институтом исследований по базовой научно-технической программе «Разработать теоретические основы и методы экологически адаптивного управления агрофизическими свойствами почв и состоянием растений для повышения продуктивности и устойчивости агроэкосистем в ландшафтном земледелии» (2001;2005 г. г., регистрационный номер 01.200.111 104). Часть результатов по теме диссертации была получена в ходе выполнения Соглашения о сотрудничестве между Агрофизическим научно-исследовательским институтом и исследовательской организацией Министерства с.х. США в Колорадо.

Основные результаты исследований рассматривались и были одобрены на заседаниях Учёного Совета Агрофизического института.

Результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научных и научно-технических конференциях:

52-ая международная ежегодная конференция американского геофизического союза" (the American Geophysical Union), Форт Коллинс, Колорадо, США, 2005;

24-ая конференция международной организации по управлению городскими и сельскими данными" (the Urban Data Management Society). Венеция, Италия, 2004;

12-ая конференция международной ассоциации по механизации полевых экспериментов", (IAMFE), Санкт-Петербург, Россия, 2004;

6-ая конференция международной ассоциации геоинфомационных лабораторий Европы (the AGILE), Лион, Франция, 2003;

5-ый европейский симпозиум по проблемам глобальных th навигационных спутниковых систем" (the 5 European Symposium on Global Navigation Satellite Systems), Севилия, Испания, 2001.

Основное содержание диссертационной работы опубликовано в периодической печати в России и за рубежом. Всего опубликовано 7 научных работ.

Заключение

.

На основе теории нечетких множеств разработаны методы анализа I данных, получаемых при применении технологий точного земледелия. В частности, в результате выполненных исследований получены следующие результаты.

1. Разработан метод оценки теплообеспеченности посевов с.х. растений, основанный на применении нечетких индикаторов.

2. На примере анализа агрометеорологических условий перезимовки озимых культур показана эффективность разработанного подхода.

3. Предложен метод оценки качества агрофизической геоинформации (ГИ). I.

4. Проведена оценка качества ГИ о почвенных характеристиках с.х. полей мое.

5. На основе теории нечетких множеств осуществлено моделирование взаимосвязи между урожаем озимой пшеницы и геоморфологическими характеристиками агроландшафта и получен ряд эмпирических зависимостей урожая от таких характеристик.

6. Исследовано влияние способов задания входных переменных в правилах, образующих базу знаний. Показано, что результаты моделирования существенно зависят типа функции принадлежности и количества термов.

7. Результаты моделирования зависимости урожая озимой пшеницы от геоморфологических характеристик агроландшафта могут быть использованы при разработке алгоритмов компьютерного анализа карт урожая.

Показать весь текст

Список литературы

  1. . П., Куртенер А. В. Физические основы теплового баланса почвы. — JL: Сельхозгиз, 1935.- 192 с.
  2. Н. В., Баденко В. Д., Осипов Г. К. Методология экологического мониторинга городских территорий с применением ГИС-технологий//Научно-технические ведомости СПбГТУ. 1997. — № 1−2.-С. 115−117.
  3. В., Каза Р., Куртенер Д, Якушев В. Управление производством сельскохозяйственных растений с использованием мультимедийного атласа//Географические информационные системы: Труды конф.-СПб., 1997.
  4. А.Н., Осис Я. Я. Методика оценки функции принадлежности элементов размытого множества. // Методы и системы принятия решений. Рига: Риж. политехи, ин-т., 1979 — С. 30−36.
  5. Р., Заде JI. Принятие решений в расплывчатых условиях. В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир -1976.-С. 172−215.
  6. А.Н., Крумберг О. А., Федоров И. П. Принятие решений на основе нечетких моделей: примеры использования. Рига: Зинатне. 1990. 184 с.
  7. Н.Ф. и др. Моделирование продуктивности агроэкосистем. Д.: Гидрометеоиздат, 1982, 264 с.
  8. Н.Ф. Программирование урожаев. В кн. «Агрофизика от А. Ф. Иоффе до наших дней». СПб., АФИ, 2002, С. 170−180.
  9. Н.Ф., Жуковский Е. Е. Автоматизированная система агрометеорологической информации и рекомендаций (проект «ПОГОДА»). Научно-технический бюллетень по агрономической физике. Л.: АФИ, 1978, № 32, С. 14−19.
  10. А. И., Малинина В. Г., Охитин А. А., Судаков А. В. Учет динамики физического состояния почвы при моделировании водного обмена//Доклады ВАСХНИЛ.- 1984.- № 7.- С. 32−34.
  11. Е. А. Исследование влияния обработки почвы на ее тепловой режим: Автореферат диСс. канд. физ.-мат. наук. Л.: Изд. АФИ, 1965.-20 с.
  12. И.Иоффе И. А., Широбокова А. П. Влияние мульчирования прозрачной пленкой на тепловой режим почвы//Доклады ВАСХНИЛ.- 1966.- № 3.-С. 23−26.
  13. А.Н. Концепция ландшафтной контурно-мелиоративной системы земледелия. Земледелие, 1992, № 4, С. 2−4.
  14. В. И. Агроэкономическая классификация земель как основа формирования систем земледелия // Почвоведение, 1997. т.1. — С. 7987
  15. В.И. Адаптивно-ландшафтные системы земледелия Новосибирской области/В.И.Кирюшин, А. Н. Власенко, В. К. Каличкин идр.// Под ред. В. И. Кирюшина, А. Н. Власенко. РАСХН. Сиб. отд-ние. СибНИИЗХим. Новосибирск, 2000. — 388 с.
  16. В.И. Концепция адаптивно-ландшафтного земледелия. Пущино, 1993, 64с.
  17. В.И. Экологические основы земледелия. М.:Колос, 1996, 366с.
  18. В.И. Экологическое земледелие и техническая политика.
  19. Д. А., Берсиров М. Т., Завражская В. М. Математическое моделирование теплового и водного режимов почвы//Агроклимат и программирование урожаев: Сб. трудов по агрономической физике. -Д., 1986.- С. 16−29.
  20. Д. А., Чудновский А. Ф. Расчет и регулирование теплового режима в открытом и защищенном грунте. Д.: Гидрометеоиздат, 1969.- 289 с.
  21. Д. А., Чудновский А. Ф. Агрометеорологические основы тепловой мелиорации почв. Д.: Гидрометеоиздат, 1979.- 235 с.
  22. Д. А. Усков И. Б. Климатические факторы и тепловой режим в открытом и защищенном грунте. Д.: Гидрометеоиздат, 1982.- 232 с.
  23. Д. А., Усков И. Б. Управление микроклиматом сельскохозяйственных полей. Д.: Гидрометеоиздат, 1988.- 264 с.
  24. И. М., Полуэктов Р. А., Якушев В. П. // Доклады Российской академии сельскохозяйственных наук. 2004. — № 3. -С. 66−68.
  25. Мищенко 3. А. Оценка тепловых ресурсов территорий административных областей с учетом экспозиции склонов//Труды ГШ.- 1969.-Вып. 248.- С. 144−153.
  26. А.О. Методологические основы моделирования финансовой деятельности с использованием нечетко-множественных описаний. Диссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук. СПб, СПбГУЭФ, 2004.
  27. А.О., Максимов О. Б. Применение теории нечетких множеств к финансовому анализу предприятий//1999.
  28. А.О., Овсянко А. В. Нечетко-множественный подход в маркетинговых исследованиях //2000.
  29. А.О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами // Аудит и финансовый анализ, № 2,2000.
  30. С.В., Жуковский Е. Е. О классификации уровней принятия решений в растениеводстве и земледелии. Доклады ВАСХНИЛ, 1975, № 2,С. 3−5.
  31. С.В., Чудновский А. Ф. Энерго- и массообмен в системе растение-почва-воздух. Л.: Гидрометеоиздат, 358 с.
  32. С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Радио и связь, 1981. — 286 с.
  33. М.В. и др. Компьютерная экспертная система поддержки агротехнологических решений на осушаемых землях. — Мелиорация и водное хозяйство, № 4, 1994, С. 18−20.
  34. , В.Я., Е.П. Бакулин, Д. И. Кореньков. Нечеткие множества в системах управления. Fuzzy Technologies Lab. 1995.
  35. Р.А. Динамическая теория экосистем в работах лаборатории математического моделирования агроэкосистем. Материалы междунар. юбилейного семинара «Современные тенденции в моделировании агроэкосистем». СПб.: АФИ, 1997, с. 9−13.
  36. Р.А. Динамические модели агроэкосистем. -Л.:Гидрометеоиздат, 1991, 312 с.
  37. Р.А. и др. Динамические модели экологических систем. Л.: Гидрометеоиздат, 1980, 288 с.
  38. Р.А. Информационные технологии в земледелии. Труды международной конференции «Агрофизика XXI века». СПб.: АФИ, 2002, С. 223−227.
  39. Р.А., Якушев В. П. Математическое моделирование. В кн. «Агрофизика от А. Ф. Иоффе до наших дней». СПб.: АФИ, 2002, С. 108 122.
  40. С.Я. и др. Адаптивно-ландшафтные системы земледелия Рязанской области модель XXI столетия. — Рязань, 2001 — 126 с.
  41. Э.В. Экспертные системы. М.: Наука, 1987. — 288 с.
  42. Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. М.: Радио и связь, 1989. — 184 с.
  43. Построение экспертных систем: Пер. с англ. / Под ред.Ф.Хейеса-Рота, Д. Уотермана, Д.Лената. М.: Мир, 1987. — 441 с.
  44. А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 1999. — 320 с.
  45. А.П., Штовба С. Д. Нечеткий многокритериальный анализ вариантов с применением парных сравнений // Известия РАН. Теория и системы управления.- 2001.- № 3.- С. 150−154.
  46. Е. Н. Микроклиматическая изменчивость основных элементов климата. Л.: Гидрометеоиздат, 1977.- 279 с.
  47. Е. Н., Мосолова Г. И., Бересиева И. А. Микроклиматология и ее значение для сельского хозяйства. Л.: Гидрометеоиздат, 1983.- 245 с.
  48. Т.Л. Взаимодействие в иерархических системах // Техническая кибернетика. 1979. № 1. С. 68−84.
  49. М. Б. Исследование процессов формирования и регулирования теплового режима осушаемых торфяников: Автореферат дисс. канд. техн. наук. Л.: Изд. АФИ, 1974.- 18 с.
  50. Ю.К. Радиационный режим и архитектоника растительного покрова. Л.: Гидрометеоиздат, 1975, 342 с.
  51. В.А. Потепление климата и стратегия научных исследований в сельском хозяйстве. Матер. Российско-финского симпозиума «Разработка экологически безопасных методов ведения сельского хозяйства» — СПб., 1993, С. 22−31.
  52. В.А. Экология сельского хозяйства и стратегия научных исследований. Материалы научной сессии «Экологизация сельскохозяйственного производства в Северо-Западной зоне РФ. Проблемы и пути развития», СПб., АФИ, 1999, С. 10−47.
  53. В.А., Мирный В. И. Принципы адаптации технологий возделывания сельскохозяйственных культур. В сб. «Программирование урожаев сельскохозяйственных культур на Северо-западе РСФСР» — Л., СЗНИИСХ, 1988, С. 4−9.
  54. В.А., Петрова М. В. Компьютерные экспертные системы поддержки агротехнологических решений. Доклады РАСХН, 2002, № 4, С. 57−59.
  55. О. Д. Математическое моделирование водно-теплового режима и продуктивности агроэкосистем. JL: Гидрометеоиздат, 1981.167 с.
  56. Д. Руководство по экспертным системам : Пер. с англ. М.: Мир, 1989.-388 с.
  57. И.Б., Жуковский Е. Е., Якушев В. П. Рекомендации по реализации методов программированного возделывания сельскохозяйственных культур в условиях Нечерноземной зоны (для руководителей и специалистов хозяйств). JL: АФИ, 1984, 12 с.
  58. Р. Экспертные системы, принципы работы и примеры. -М.: Радио и связь, 1987. 222 с.
  59. А. Ф. Физика теплообмена в почве. JL: Гостехиздат, 1948.- 220 с.бЗ.Чудновский А. Ф. Теплофизика почв. М.: Наука, 1976.- 352 с.
  60. А. Ф. Влияние обработки почвы на ее тепловой режим//Сб. трудов по агрофизике. 1969.- Вып. 23.- С. 55−63.
  61. И. С., Чудновский А. Ф. Агрофизические, агрометеорологические и агротехнические основы программирования урожая .- Л.: Гидрометеоиздат, 1980.- 320 с.
  62. Е. Д., Куртенер Д. А. 2003. Нечеткие индикаторы для точного земледелия. В сб. «Агрофизические и экологические проблемы сельского хозяйства в 21 веке», Санкт-Петербург, 4: 31−43.
  63. А. М. Климат почвы и его регулирование. Д.: Гидрометеоиздат, 1972.-341 с.
  64. , С.Д. 2005. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику, http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book2/
  65. В.П. Автоматизация методики составления долгосрочного прогноза теплообеспеченности. Научно-технический бюллетень по агрономической физике. Д.: АФИ, 1984, № 58, С. 24−27.
  66. В.П. Автоматизированное прогнозирование сроков сева яровых и озимых культур. Научно-технический бюллетень по агрономической физике. Л.:АФИ, № 44, 1980, СЗ-7.
  67. В.П. и др. Экспертная система поддержки агротехнологических решений при программировании урожаев (опыт построения). Вестник сельскохозяйственной науки, 1989, С. 31−37.
  68. В.П. К вопросу организации обработки данных в информационной системе «ПОГОДА». Научно-технический бюллетень по агрономической физике. Д.: АФИ, 1978, № 36, С. 8−12.
  69. В.П. Компьютерная система технологических решений в земледелии и растениеводстве (методология и реализация). Диссертация д. с-х.н. в форме научного доклада. СПб.:АФИ, 1995, 82 с.
  70. В.П. На пути к точному земледелию. СПб., Издательство ПИЯФ РАН, 2002, 458 с.
  71. Arefiev, N., V. Badenko, G. Osipov. 1997. An ecological monitoring method based on GIS technologies application. Science annals of SPBSTU 1−2:115−117.
  72. Bonham-Carter, G.F. 1994. Geographic information systems for geoscientists: modeling with GIS. Elsevier Science, New York, 398 p.
  73. Bedard, Y., and D. Valliere, 1995. Qualite des donnees a reference spatiale dans un contexte gouvernemental, Technical report for the Ministere des Ressources Naturelles, Universite Laval, Quebec, Canada.
  74. Bellman R.E., Zadeh L.A. Decision-Making in Fuzzy Environment // Management Science, vol. 17. 1970. -- № 4. — P. 141 — 160.
  75. Comber, A.J., Fisher, P., Wadsworth, R. 2004. Comparing of expert relations between land cover datasets. Proceedings of ISSDQ '04, Vienna, Austria, Vol. 2, pp 201 224.
  76. , Y. I. 1979. Soil climate, p.325. In J. Seemann et al. (eds.) Agrometeorology. Spring-Verlag, Berlin.
  77. Chung, S.O., R. Horton. 1987. Soil heat and water flow with partial surface mulch. Water Resour. Res. 23:2175−2186.
  78. Comber, N. M 1948. An introduction to the scientific study of the soil. Edwaard Arnold &Co, London.
  79. Chen and Hwang, 1993. Fuzzy Multiple Attribute Decision-makiml, Methods and Applications, Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, Vol. 375 (Springer, Heidelberg, 1993).
  80. Christer Carlsson, Robert Fuller. 1996. Fuzzy multiple criteria decision making: Recent developments. Fuzzy Sets and Systems 78: 139 ~ 153.
  81. , J. L. В., W.E. Larson, R.R. Allmaras, M.J. Shaffer. 1987. Soil-water regimes of a Typic Haplaquoll under conventional and no-tillage. Soil Sci. Sos. Am. J. 51:1604−1610.
  82. , A.F. 1976. Heat physics of soil. Nauka Publ., Leningrad.
  83. Chung, S.O., R. Horton. 1987. Soil heat and water flow with partial surface mulch. Water Resour. Res. 23:2175−2186.
  84. Devillers, R., Y. Bedard and R. Jeansoulin. 2004. Multidimensional management of geospatial data quality information for its dynamic use within Geographical Information Systems. URL: sirs.scg.ulaval.ca/yvanbedard/enseigne/SCG66124/347.pdf
  85. Dubois, D. and H. Prade, 1980: Fuzzy Sets and Systems: Theory and Applications, Academic Press, New York.
  86. Erskine, Green, Dunn, 2001. GPS/GIS methods for collecting and analysing grain and forage data. In Proceedings 2001 ESRI Southwestern User Group Meeting CD-ROM, Tucson, AZ.
  87. Frank, Andrew. 1997. Hierarchical spatial reasoning and data quality estimates. Proceedings of the First CASSINI International Workshop «Data Quality in Geographic Information: from Error to Uncertainty», 21−23 April 1997, Paris, France.
  88. , A. U. 1998. Metamodels for Data Quality Description. Data quality in Geographic Information From Error to Uncertainty. R. Jeansoulin and M. Goodchild. Paris, Editions Hermes, pp 15−29.
  89. Fine-tuning agricultural inputs. 1993. Agricultural research, vol. 41, 1: 1618.
  90. Fleming, K. L and D. G. Westfall. 2000. Evaluating farmer defined management zone maps for variable rate fertilizer application. Precision Agriculture, 2, 201 215.
  91. Fanlun, Xiong. 2001. Intelligent technology for sustainable development of agriculture, in Proceedings oflCASTon Promoting global innovation of agricultural science & technology, November 7−9, Beijing China, p.64−72.
  92. Fodor and Roubens, 1994. Aggregation and scoring procedures in multicriteria decision-making methods, Proe. IEEE Internat. Conf. on Fuzzy Systems, San Diego (1992) 1261 1267.
  93. , M. 2004. Personal data usage in spatial information systems. Proceedings of ISSDQ '04, Vienna, Austria, Vol. 1, pp 23 -31.
  94. Goodchild, M.F. and S. Gopal (Eds.). 1989. Accuracy of Spatial Databases, Taylor and Francis, London.
  95. Goodchild, M.F. and R. Jeansoulin (Eds.). 1997. Data Quality in Geographic Information: From Error to Uncertainty, Editions Hermes, Paris. Goodchild, Michael and Robert Jeansoulin. 1998. Editorial. Geolnformatica, No. 2−3, pp 211−214.
  96. Green, T.R. and R.H. Erskine, 2004. Measurement, scaling, and topographic analyses of spatialcrop yield and soil water content. Hydrol. Process. 18, 1447−1465.
  97. Hartkamp ADewi, White JeffreyW, and Hoogenboom Gerrit. 1999. Simulation & modeling: interfacing Geographic Information Systems with agronomic modeling. Agronomy Journal 91:761−772.
  98. , J. M. 1987. Nitrate movement under a ridge configuration: A field and model investigation. Review of Ph.D. diss., Iowa State University, Ames, IA.
  99. Hill, R. L., R. Horton, R. M. Cruse. 1986. Tillage effects on soil water retention and pore distribution of two mollisols. Soil Sci. Sos. Am. J. 48:1147−1152.
  100. Horton, R., O. Aguirre-Luna, P. J Wierenga. 1984. Observed and predicted two-dimensional soil temperature distributions under a row crop. Soil Sci. Sos. Am. J. 51:1604−1610.
  101. , R. 1989. Cannopy shading effects on soil heat and water flow. Soil Sci. Am. J. 53:669−679.
  102. Horton, R., R. R. Allmaras, R. M. Cruse. 1989. Tillage and compactive effects on soil hydraulic properties and water flow. In W.E. Larson et al. (eds), Mechanics and Related Processes in Structured Agricultural Soils, 187−203. Kluwer Accademic Publ.
  103. Horton, R., S.O. Chung, 1991. Soil heat flow. In J. Hanks et al. (eds), Modelling Plant and Soil Systems. ASA, SSSA Publ., Madison, WI.
  104. Huang, C.L., K. Yoon, Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications, Springer, Berlin, 1981.
  105. , R. 1995. Fuzzy Logic in Control, Delft TU Publisher, Delft, The Netherlands.
  106. , J. S., 1993: ANFIS: Adaptive-Network-based Fuzzy Inference Systems. IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics, 23(3), 665 685.
  107. Joerin, F., Theriault, M. and Musy, A. 2001. Using GIS and outranking multicriteria analysis for land-use suitability assessment, International Journal of Geographical Information Science, 15 (2): 153−174.
  108. ISO-TC/211, 2003. Geographic Information Metadatal9115.
  109. Jeansoulin, Robert. 1997. Using spatial constraints as redundancy information to improve quality. First CASSINI International Workshop «Data Quality in Geographic Information: from Error to Uncertainty», 21−23 April 1997, Paris, France.
  110. , R. 2002. Quality of geographic information: Ontological approach and artificial intelligence tools in the REVIGIS project, in EC-GI& GIS Workshop.
  111. Jahn, Marianne. 2004. User needs in a Maslow schemata. Proceedings of ISSDQ '04, Vienna, Austria, Vol. 2, pp 169 -183.
  112. , N.M. 1988. The calculation of watering norms in agriculture fields by taking an account of the soil water potential. Melioration & Water Economy 12:40−48.
  113. , N.M. 1989. The method of calculation of water exchange between the root layer and ground water on the irrigated fields. Meteorology & Hydrology 8:104−111.
  114. Kurtener, D., F. Hoffmann, G. Trubacheva, M. Bersirov, К. Kunkel, I. Klank. 1987. Eine Methode zur Berechnung der Tagesmitteltemperatur des Bodens. (In German.) Z. Meteorol. Vol. 37. 4:199−203.
  115. Kurtener, D. A., F. Hoffmann. 1995. Model of thermal and water regime of soil with inclined surface. In Intern. Conference of European Geophysical Society, Hamburg, Germany.
  116. , D. A., 1995a. Model for estimate of landscape microclimate parameters change. In Intern. Conference: Agricultural And Biological Engineering Newcastle. UK.
  117. Kurtener, D., Yakushev, V., Badenko, V. and Pourabbas, E. 1999. Development of methodology of multiple assessment of landscape parcels on the base fuzzy models integrated into GIS environment, SPBISTRO Special publ. No 1, St. Petersburg, Russia.
  118. Kurtener, Dmitry, Badenko, Vladimir, 2000. Methodological framework based on fuzzy sets theory for land use management, J Braz Comp Soc, 6(3):26−32.
  119. Kurtener, Dmitry, Badenko, Vladimir, 2000a. Precision agriculture experimentation on the base of fuzzy models synthesised with GIS, Aspects of Applied Biology, 61:139−143.
  120. Kurtener, D. and Badenko, V. 2001. Applications of GIS knowledge management for spatial planning of water resources for sustainable development of European agriculture, in Proceedings, 19th European
  121. Regional Conference on Sustainable Use of Land and Water, 4−8 June, Brno, Czech Republic.
  122. Kurtener, Dmitry and Badenko, Vladimir. 2002. Fuzzy Algorithms to Support Spatial Planning. In Planning Support Systems in Practice (editors: Stan Geertman & John Stillwell), Springer Publishers, Berlin.
  123. Kurtener, Dmitry, Guy Richard, Vladimir Badenko. 1998a. Theoretical description of heat and water flow in soil taking into account soil tillage. In Agrophysical and ecological problems of agriculture in the 21st century. SPBISTRO Publ. 1:29−53.
  124. Lisovsky, I.B., T.I. Prokof eva, N. M Khimin. 1988. The universal method for calculation of evaporation from the irrigated fields. Melioration & Water Economy 4:31−34.
  125. Li, D.F. 1999. Fuzzy multiattribute decision-making models and methods with incomplete preference information, Fuzzy Sets and Systems 106 113−119.
  126. Li, D.F.Fuzzy Multiobjective Many-Person Decision Makings and Games, National Defense Industry Press, Beijing, 2003.
  127. Luhandjula, 1989. Fuzzy optimization: an appraisal, Fuzzy Sets and Systems 30 (1989) 257−282.
  128. , V.A. 1975. Agrometeorological conditions of winter crops wintering. (In Russian.) Hydrometeorolog. Publ., Leningrad.
  129. , J. 1999. GIS and multicriteria decision analysis, Wiley&Sons, New York.
  130. MathWorks, 2001. Fuzzy Logic Toolbox for Use with MA TLAB. Math Works, Inc., March 2001.
  131. Mostafavi, M.A.- Edwards, G- Jeansoulin, R. 2004. An ontology-based method for quality assessment of spatial data base. Proceedings of ISSDQ '04, Vienna, Austria, Vol. 1, pp 49 -67.
  132. Mamdani, E.H. and S. Assilian, 1975. An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller. International Journal of Man-Machine Studies, 7(1): 1 -13.
  133. Nauck D., Klawonn F., Kruse R. Foundations of Neuro-Fuzzy Systems. John Wiley & Sons.- 1997.- 305p.
  134. Nerpin, S.V., A.F. Chudnovsky. 1970. Physics of the soil. Israel Program for scientific translations. Keter Press, Jerusalem, p. 466.
  135. , R. A. 1998. FuzzyCLIPS Version 6.04A, User’s Guide. National Research Council, Canada.
  136. Qiu, J., and G.J. Hunter, 1999. Managing Data Quality Information, Proceedings of International Symposium on Spatial Data Quality, 18−20 July 1999, Hong Kong, pp. 384−395.
  137. Qiu, J., and G.J. Hunter, 2002. A GIS with the Capacity for Managing Data Quality Information. Spatial Data Quality (W. Shi, M. F. Goodchild, and P. F. Fisher, editors), Taylor & Francis, London, pp. 230−250.
  138. , W., Gomide F. 1998. An introduction to fuzzy sets: Analysis and design, MIT Press, Cambridge.
  139. Philip, J. R., D. A. De Vries. 1957. Moisture movement in porous material under temperature gradients. Trans. Am. Geophys. Union 38:222 232.
  140. Potter, K. N., R. M. Cruse, R. Horton. 1985. Tillage effects on soil thermal properties. Soil Sci. Soc. Am. J. 49:968−973.
  141. Precision farming: an overview. 1994. Agricultural research, vol. 49, 3: 86−88.
  142. A. F., Slinchuk S. G., Yakushev V. V. 2004. Information -navigating complex for field experiments (in press).
  143. Pontikakis E.- Frank, A.U. 2004. Basic spatial data according to user’s needs-aspects of data quality. Proceedings of ISSDQ '04, Vienna, Austria, Vol. 1, pp 1 -13.
  144. Pund, Hardy. 2002. Field data collection with mobile GIS: dependencies between semantics and data quality. Geolnformatica Vol. 6, No. 4, pp 363−380.
  145. Prokof eva, T.I. 1988. Using information about soil hydrological characteristics in calculation of hydrophysical functions. Meteorology & Hydrology 6:121−125.
  146. Precision farming: an overview. 1994. Agricultural research (49) 3:8688.
  147. REVIGIS, Revision of the Uncertain Geographic Information. 2004. http://www.cmi.univ-mrs.fr/REVIGIS/Ful/descro.html.
  148. , P. 1993. Characterization of soil conditions at the field level for soil specific management. Geoderma, 60: 57−72.
  149. A.P. 1997. Modification of Saaty Method for the Construction of Fuzzy Set Membership Functions. Proc. of the International Conference «Fuzzy Logic and its Applications», Zichron, Israel, P. 125−130.
  150. Sakawa, 1993. Fuzzy Sets and Interactive Multiobjective Optimization. Applied Information Technology, Plenum Press, New York.
  151. Shvetsova, Elena, Kurtener, Dmitry, Efim Kudashev. 2002. Application of the combination of remote sensing, fuzzy modelling and GIS for spatial planning. GIM International, vol.16, no.8:52−53.
  152. , M., 1985: Industrial applications of fuzzy control, Elsevier Science Pub. Co.
  153. , G.A. 1985. Mathematical modelling the agrometeorological regime of soil. Review of Ph.D. diss. Agrophysical Research Institute, Leningrad.
  154. Vasseur, В., Van de Vlag, D., Stein, A., Jeansoulin, R., Dilo, A. 2004. Spatio-temporal ontology for defining the quality of an application. Proceedings of ISSDQ '04, Vienna, Austria, Vol. 1, pp 67 -83.
  155. Van der Werf, H.M.G., 1996. Evaluating the impact of pesticides on the environment. Agriculture, Ecosystems and Environment 60: 81−96.
  156. Van Duin, R. 1956. On the influence of tillage condition of heat, diffusion of air and infiltration of water in soil. Versl. Landbouwkd. Onderz. No. 62. 7:82.
  157. Van Genuchten, M. Th. 1978. Numerical solutions of the one-dimensional saturated-unsaturated flow equation. Research Report 78-WE-09, Water Resources Program, Dept. Civil Engineering, Princeton University.
  158. Van Wijk, W.R. 1963. Physics of plant environment. North-Holand Publ. Amsterdam.
  159. Wierenga, P. J., D. R. Nielsen, R. Horton, B. Kies. 1982. Tillage effects on soil temperature and thermal conductuvity. In Predicting Tillage Effects on Soil Properties and Processes. ASA, SSSA Publ., Madison, WI.
  160. Walker, J. and D.J. Reuter (eds). 1996. Indicators of catchment health—A technical perspective. Melbourne, CSIRO Publishing.
  161. Wang, Y.M., G.W. Fu, 1993. Using multiobjective decision making method to make decision for multiattributes, Control and Decision 8(1):25−29.
  162. Wang, Ying-Ming, 2005. On fuzzy multiattribute decision-making models and methods with incomplete preference information, Fuzzy Sets and Systems 151:285−301.
  163. Yakushev, V.P., D.A. Kurtener, N.V. Arefiev, V.L. Badenko, N.M. Khimin, T.I. Prokof eva and L.K. Shvetsova. 1999. Use of geographical information systems (GIS) in agrophysics. Russian Agricultural Science 2:52−54.t
  164. Yakushev, V., D. Kurtener, V. Badenko, 2002. Monitoring frost injury to winter crops: an intelligent geo-information system approach. Physical Methods in Agriculture Approach to Precision and Quality (editors: Juri
  165. Blahovec and Miroslav Kutelek), Kluwer Publishers, Dordrecht, The Netherlands.
  166. , L.A. 1965. Fuzzy sets, Information and Control, 8: 338−353.
  167. , L.A., 1973. Outline of a new approach to the analysis ofcomplex systems and decision processes, IEEE Transactions on Systems,
  168. Man, and Cybernetics, 3(1): 28−44.
  169. H. J. 1996. Fuzzy Set Theory and its Applications. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. 315p.
  170. Kurtener, Dmitry, Badenko, Vladimir, 2001. GIS fuzzy algorithm for evaluation of attribute data quality, GIM International, vol. 15, 3:76−79.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?