Рівномірна та нерівномірна дискретизації неперервної інформації при дослідженні інформаційної системи ерозії грунту
Вантажиться...
Дата
2025
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Хмельницький національний університет
Анотація
У статті розглядаються підходи до дискретизації неперервної інформації в контексті дослідження
інформаційних систем моніторингу ерозії ґрунту. Зокрема, розглядаються рівномірна та нерівномірна
дискретизації як два основні підходи до обробки даних, що впливають на точність аналізу динамічних процесів.
Визначено, що рівномірна дискретизація є ефективною у випадках стабільної динаміки зміни параметрів, тоді як
нерівномірна дискретизація забезпечує адаптивний підхід до аналізу змінних умов, що характерні для ерозійних
процесів. Адаптивним методам дискретизації приділено особливу увагу, вони дозволяють підвищити точність
оцінки ерозійних процесів за рахунок оптимального розподілу точок відбору даних. Проаналізовано сучасні
алгоритми дискретизації та їх застосування у геоінформаційних системах, а також оцінено вплив вибору методу
на якість прогнозування та ефективність обробки просторово-часових даних. Запропонований підхід сприяє
підвищенню точності моделей ерозії ґрунту, що має важливе значення для сталого управління земельними
ресурсами та розробки стратегій запобігання деградації ґрунтового покриву.
The article considers approaches to discretization of continuous information in the context of the study of soil erosion monitoring information systems. In particular, uniform and non-uniform discretization are considered as two main approaches to data processing that affect the accuracy of the analysis of dynamic processes. It is determined that uniform discretization is effective in cases of stable dynamics of parameter changes, while non-uniform discretization provides an adaptive approach to the analysis of variable conditions characteristic of erosion processes. Special attention is paid to adaptive discretization methods, they allow to increase the accuracy of the assessment of erosion processes due to the optimal distribution of data sampling points. Modern discretization algorithms and their application in geographic information systems are analyzed, and the impact of the choice of method on the quality of forecasting and the efficiency of spatiotemporal data processing is assessed. The proposed approach contributes to increasing the accuracy of soil erosion models, which is of great importance for sustainable land management and the development of strategies to prevent soil cover degradation. It is found that adaptive algorithms based on non-uniform discretization allow for improving the detailing of critical erosion zones and minimizing errors in the analysis of remote sensing data. The possibilities of integrating discretization methods with geographic information systems (GIS), satellite technologies, and erosion process prediction models are also analyzed. It is determined that combined approaches that combine elements of uniform and non-uniform discretization can provide an optimal balance between data processing speed and their accuracy. The results obtained can be used to develop more effective methods for assessing and predicting erosion processes, as well as to improve data processing algorithms in environmental monitoring systems. The proposed approach contributes to increasing the accuracy of soil erosion models, which is important for sustainable land management and the development of strategies to prevent soil degradation
The article considers approaches to discretization of continuous information in the context of the study of soil erosion monitoring information systems. In particular, uniform and non-uniform discretization are considered as two main approaches to data processing that affect the accuracy of the analysis of dynamic processes. It is determined that uniform discretization is effective in cases of stable dynamics of parameter changes, while non-uniform discretization provides an adaptive approach to the analysis of variable conditions characteristic of erosion processes. Special attention is paid to adaptive discretization methods, they allow to increase the accuracy of the assessment of erosion processes due to the optimal distribution of data sampling points. Modern discretization algorithms and their application in geographic information systems are analyzed, and the impact of the choice of method on the quality of forecasting and the efficiency of spatiotemporal data processing is assessed. The proposed approach contributes to increasing the accuracy of soil erosion models, which is of great importance for sustainable land management and the development of strategies to prevent soil cover degradation. It is found that adaptive algorithms based on non-uniform discretization allow for improving the detailing of critical erosion zones and minimizing errors in the analysis of remote sensing data. The possibilities of integrating discretization methods with geographic information systems (GIS), satellite technologies, and erosion process prediction models are also analyzed. It is determined that combined approaches that combine elements of uniform and non-uniform discretization can provide an optimal balance between data processing speed and their accuracy. The results obtained can be used to develop more effective methods for assessing and predicting erosion processes, as well as to improve data processing algorithms in environmental monitoring systems. The proposed approach contributes to increasing the accuracy of soil erosion models, which is important for sustainable land management and the development of strategies to prevent soil degradation
Опис
Ключові слова
ерозія грунту, дискретизація, рівномірна дискретизація, нерівномірна дискретизація, геоінформаційна система, soil erosion, uniform discretization, non-uniform discretization, geographic information system
Бібліографічний опис
Міхалевcький В. Рівномірна та нерівномірна дискретизації неперервної інформації при дослідженні інформаційної системи ерозії грунту / В. Міхалевcький // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. – 2025. – № 1 – С. 506-511.