Mitmemõõtmelised meetodid puuliikide osakaalude prognoosimiseks satelliidiandmete põhjal

Abstract

Töös on rakendatud mitmeid mitmemõõtmelisi meetodeid Eesti metsade liigilise koosseisu prognoosimiseks satelliidiandmete põhjal. Parimad tulemused saadakse K-lähima naabri meetodit kasutades. Täpsemalt sobitatakse igale satelliidipildile eraldi K-lähima naabri mudel ning prognoositakse puuliikide osakaalud. Seejärel saadud prognoosid agregeeritakse. Töös on näidatud, et selliste prognooside agregeerimiseks on paremaid mooduseid kui aritmeetiline keskmine, näiteks Epanechnikovi tuumameetodiga hinnatud tiheduse mood. Parima mitmemõõtmelise meetodi puuliikide osakaalude prognooside põhjal on koostatud näidiskaart.