Zinātniskās darbības atbalsta sistēma
Latviešu English

Publikācija: Applying Markov Chains for NDVI Time Series Forecasting of Latvian Regions

Publikācijas veids Publikācija RTU zinātniskajā žurnālā
Pamatdarbībai piesaistītais finansējums Nav zināms
Aizstāvēšana: ,
Publikācijas valoda English (en)
Nosaukums oriģinālvalodā Applying Markov Chains for NDVI Time Series Forecasting of Latvian Regions
Pētniecības nozare 2. Inženierzinātnes un tehnoloģijas
Pētniecības apakšnozare 2.2. Elektrotehnika, elektronika, informācijas un komunikāciju tehnoloģijas
Pētniecības platforma Informācijas un komunikāciju tehnoloģijas
Autori Artūrs Stepčenko
Jurijs Čižovs
Atslēgas vārdi Forecasting, Markov chains, NDVI
Anotācija Time series of earth observation based estimates of vegetation inform about variations in vegetation at the scale of Latvia. A vegetation index is an indicator that describes the amount of chlorophyll (the green mass) and shows the relative density and health of vegetation. NDVI index is an important variable for vegetation forecasting and management of various problems, such as climate change monitoring, energy usage monitoring, managing the consumption of natural resources, agricultural productivity monitoring, drought monitoring and forest fire detection. In this paper, we make a one-step-ahead prediction of 7-daily time series of NDVI index using Markov chains. The choice of a Markov chain is due to the fact that a Markov chain is a sequence of random variables where each variable is located in some state. And a Markov chain contains probabilities of moving from one state to other.
DOI: 10.1515/itms-2015-0009
Atsauce Stepčenko, A., Čižovs, J. Applying Markov Chains for NDVI Time Series Forecasting of Latvian Regions. Information Technology and Management Science. Nr.18, 2015, 57.-61.lpp. ISSN 2255-9086. e-ISSN 2255-9094. Pieejams: doi:10.1515/itms-2015-0009
Pilnais teksts Pilnais teksts
ID 22121