Контрольные задания 5 класс кузовлев: Книга: «Английский язык. 5 класс. Контрольные задания. ФГОС» — Кузовлев, Лапа, Костина, Кузнецова, Симкин. Купить книгу, читать рецензии | ISBN 978-5-0907-9342-1

T0

После процесса классификации была проведена оценка точности для оценки результатов классификации с распределенным равным количеством выборок с 40 точками на класс случайным образом, и были оценены матрицы неточности для расчета показателей точности. Была составлена ​​матрица ошибок, которая часто используется в процессах классификации, и рассчитаны значения точности в целом, производителей и пользователей для каждого класса.Общая точность относится к классификации точности объектов на поверхности в результате классификации. Общая точность рассчитывается путем деления количества правильно назначенных классов на общее количество выборок. Определение точности каждого класса и выражение надежности карты демонстрируется путем вычисления точности пользователя, которая получается путем деления суммы строки на общее количество правильных классификаций для каждого класса. Точность отнесения признаков на земле к правильным классам выражается точностью производителя, которая получается путем деления суммы столбца на общее количество правильных классификаций для каждого класса [70].В таблице 2 приведены значения точности классификации каждого класса для спутниковых изображений Sentinel 2A (2016–2019 гг.).

В результате классификации, проводимой на каждый год, точность производителей была определена от 83% до 100%, а точность пользователей — от 87,5% до 100%. Общая точность классификации составила от 94,5% до 97%. По результатам контролируемых классификаций изменения между классами за каждый год представлены на рис. 4.

В 2016 году общая площадь затопленных земель была относительно небольшой. В целом было замечено, что затопленные земли находились близко к устью в 2018 и 2017 годах. Большое наводнение, которое произошло в 2019 году, охватило все затопляемые земли бассейна. Результаты контролируемой классификации показывают, что сельскохозяйственные угодья и пустыри в бассейне вблизи русла реки пострадали от наводнений.

Сбор данных с БПЛА

В этом исследовании использовались три разных БПЛА: SenseFly eBee (SE) с неподвижным крылом, мультикоптер DJI Phantom 3 Professional (P3P) и мультикоптер DJI Mavic Platinum Pro (MPP) в зависимости от времени полета и размера меандровые конструкции.Сходные фотограмметрические планы и параметры полета использовались для получения аэрофотоснимков различных типов БПЛА в выбранных местах меандра. Аэрофотоснимки были сделаны на установленной законом высоте над уровнем моря 120 метров с коэффициентом перекрытия 85%. Эти БПЛА имеют встроенные системы позиционирования, а их вес колеблется от 730 г до 1300 г. SenseFly eBee с неподвижным крылом был предпочтен в больших меандровых структурах, поскольку время полета выше, чем у многороторных БПЛА. В то время как DJI Phantom 3 Professional и DJI Mavic Platinum Pro имеют встроенный 12.Система SenseFly eBee с 7-мегапиксельной камерой доступна со сменной 12-мегапиксельной камерой. В сочетании с планами полета наземные контрольные точки (GCP), которые были равномерно распределены вдоль меандровых структур для каждого полета, использовались на поверхности для получения последнего продукта с высокой точностью при сопоставлении изображений, полученных с помощью БПЛА (рис. 2). . Поскольку не было какой-либо стационарной и постоянной опорной точки для использования в качестве опорных точек в меандровых структурах, были специально изготовлены переносные ориентиры с размером 1.5 х 1,5 м были равномерно распределены по кривой каждой меандровой структуры (рис. 5).

Количество используемых опорных точек варьируется от пяти до семи в меандровых структурах, исследованных в июне 2018 г., январе 2019 г. и сентябре 2019 г. Все опорные точки были измерены одновременно с полетами БПЛА методом кинематики в реальном времени (RTK). Таким образом, как и последние продукты, ортофотопланы и DSM меандровых структур были произведены путем интеграции опорных точек с аэрофотоснимками вместе с процессом производства данных.В конце процесса получения данных точность ортофотопланов была оценена как находящаяся в пределах предела погрешности в половину пикселя [84, 85].

Летные характеристики (тип БПЛА, время полета, площадь покрытия и т. Д.) Приведены в таблице 3 для выбранных местоположений. Полеты БПЛА выполнялись с учетом соответствующих полевых и погодных условий. В январе 2019 года его невозможно было провести в устьевой зоне из-за полевых условий и наводнения, затрудняющего доступ к полевой зоне. Чтобы изучить изменения до и после наводнения в районе устья и других шести меандров, были выполнены анализы изменения берега реки, пространственного и объемного изменения наносов.

Обработка снимков БПЛА

В последние годы фотограмметрическая методика SfM, представляющая собой новый подход, а также быстрый и недорогой метод получения данных, использовалась для создания ортофотоплана высокого разрешения, DSM и облака точек, полученных на основе наблюдений с БПЛА как в малых, так и в крупных масштабах. исследования [86, 87]. SfM может извлекать трехмерные (3-D) координаты из перекрывающихся изображений в разных местах без необходимости в координатах положения камеры. Создание трехмерного плотного облака точек реализуется в результате уплотнения разреженного плотного облака точек, созданного путем сопоставления изображений.В результате создания плотного облака точек ортофотопланы и DSM могут быть извлечены в конце процесса фотограмметрических измерений SfM [88–90].

В настоящее время техника SfM-фотограмметрии используется для создания ортофотопланов высокого разрешения и DSM во многих областях [24, 28, 91–95]. В речных бассейнах можно идентифицировать различные явления, такие как эрозия и отложение наносов, смещение русел рек, и их влияние на окружающую среду можно исследовать с помощью разновременных данных высокого разрешения, полученных с помощью БПЛА.В этом исследовании морфологические изменения русла реки с меандровыми структурами отслеживались с помощью ортофотопланов и DSM, полученных с помощью БПЛА, в различные временные интервалы, а также количественно оценивались пространственные и объемные изменения эродированных / отложенных отложений.

Аэрофотоснимки и координаты опорных точек каждого меандра были импортированы в программное обеспечение Pix4D. Все опорные точки были отмечены на фотографиях для обеспечения пространственной привязки и повышения абсолютной точности. Выравнивание изображений, необходимое для оценки положения и ориентации изображения, было выполнено путем идентификации общих черт в перекрывающихся областях, а разреженное облако точек было создано путем определения ключевых точек, присутствующих в нескольких изображениях.В результате этого процесса положение камеры было вычислено с помощью SfM, и плотное облако точек было восстановлено на основе вычисленной информации о глубине для каждого изображения в наборе. После создания стадии плотного облака точек была сгенерирована трехмерная модель полигональной сети (поверхность сетки) путем интерполяции облака точек, а затем ортофотоплан и DSM были извлечены с помощью этой трехмерной сетевой модели. Одни и те же производственные параметры использовались для получения данных для всех выбранных мест. DSM и ортофотоплан были созданы из изображений, полученных в июне 2018 г., январе 2019 г. и сентябре 2019 г., чтобы определить обнаружение изменений во время полевых исследований.Только в январе 2019 года полевую кампанию в устье БМР провести не удалось из-за наводнения. Как правило, ортофотоплан и ЦСМ создавались с пространственным разрешением от 5 до 10 сантиметров в зависимости от высоты полета и характеристик камеры. Для проведения анализа все ортомозаики и DSM были повторно дискретизированы с одинаковым пространственным разрешением (5 см) для всех периодов. В эстуарии использовался БПЛА с неподвижным крылом, который имеет более продолжительное время полета, чтобы выполнить меньше полетов за короткий период времени из-за большого размера исследуемой территории.Кроме того, полеты БПЛА выполнялись на больших высотах, поэтому пространственное разрешение созданных ортофотопланов и ЦМЗ в эстуарии было ниже. Поэтому пространственное разрешение ортофотоплана и DSM было увеличено до 10 см.

Обнаружение смены берега реки.

В меандровых структурах берега рек изменились в результате наводнения и отложения / эрозии наносов. Изменения берегов реки были векторизованы путем оцифровки берега реки с ортофотоплана для всех периодов исследуемых участков.Для определения смены берега использовался метод DSAS (Digital Shoreline Analysis System), который позволяет рассчитать минимальные и максимальные изменения, произошедшие на берегу реки по разным датам [96]. Метод DSAS требует, чтобы исходный уровень использовался в качестве ориентира для расчета изменения берега реки. Этот метод определяет изменения между разными берегами рек, вычисляя расстояние от берегов до базовой линии [96]. Метод DSAS использует произвольную базовую линию в качестве ориентира для расчета изменения берега реки [97].Таким образом, было определено минимальное расстояние, на котором базовая линия находилась на суше. Впоследствии базовая линия была произведена путем создания буферной зоны на минимальном расстоянии по отношению к берегам рек. Кроме того, берега рек во время наводнения в январе 2019 года, которые были выбраны в качестве эталонных берегов рек, были ближе к суше по сравнению с берегом реки все время из-за наводнения. Таким образом, базовая линия была произведена путем создания буферной зоны шириной 2 метра по направлению к суше со ссылкой на берег реки на январь 2019 года.Поскольку в январе 2019 г. не было данных для Участка 3, исходные условия были получены путем создания буферной зоны с 2-метровыми интервалами на основе произведенного берега реки в январе 2018 г. на предыдущем этапе исследования [31]. Берега реки в направлении течения реки были определены как два разных региона на берегах реки. Для изучения изменений на берегу реки были построены трансекты на исходной линии и берегах реки с интервалом в 1 метр. На Рис. 6 показаны прибрежные районы, исходная линия разреза и берега рек для каждого местоположения.

В этом исследовании были рассчитаны Конверт изменения береговой линии (SCE) и Чистое движение береговой линии (NSM), которые являются параметрами в методе DSAS. Параметр SCE указывает расстояние между ближайшим берегом реки и самым дальним берегом реки до базовой линии для каждого разреза (DSAS 5.0). Параметр NSM определяет расстояние между берегом реки первой даты и берегом реки последней даты для каждого разреза (DSAS 5.0). Были рассчитаны минимальное, максимальное, среднее значение и стандартное отклонение (SD) параметров NSM и SCE для каждой области исследования.

Обнаружение геоморфных изменений (GCD).

Следовательно, объемный и площадный анализы были выполнены с целью изучения геоморфологических изменений в структурах меандра. Кроме того, области изменения были определены в каждой структуре меандра, а не во всей структуре меандра. Выбранные районы исследования, где изменение отложений было высоким на меандрах, были определены путем визуальной интерпретации полученных ортофотопланов за каждый месяц. Эти регионы были идентифицированы по площадям между берегом реки, производимым за месяц, и базовым уровнем.Поэтому объемные и площадные изменения рассчитывались в соответствии с полевыми исследованиями. В результате наводнения в январе 2019 года произошла эрозия меандровых структур, и берега реки сместились в сторону суши. Области с наибольшими изменениями показаны на рис. 7.

Площадные изменения были определены путем расчета размеров многоугольника выбранной области исследования на ортофотоплане. Хотя это обычно используется для изменений в потоках, Geomorphic Change Detection (GCD) используется для расчета перепадов высот между двумя разными поверхностями.GCD дает возможность прогнозировать развитие процессов во времени, исследуя изменения поверхности в результате природных явлений, таких как штормы, наводнения или землетрясения. Объемный анализ был выполнен путем расчета изменения высоты при одинаковых значениях пикселей во всех местах расположения DSM. При определении изменения отложений на поверхности в два разных момента времени это выполняется методом DEM разницы (DoD) в GCD [22, 98, 99]. Таким образом, метод DoD выражается в измерении разницы DSM в две разные даты.В методе DoD данные DEM, сгенерированные при начальном измерении, выражаются как DEM ₁ , а данные DEM, сгенерированные при следующем измерении, выражаются как DEM ₂ . Объемные изменения рассчитываются как результат разницы высот общих пикселей между DEM ₁ и DEM ₂ . Карты Министерства обороны, созданные в конце процесса НОД, показывают геоморфологические изменения на поверхности местности, то есть оценку количества отложений. Геоморфологические изменения были рассчитаны в местах исследования с помощью панели инструментов GCD 7, встроенной в ArcGIS 10.6 [98–100]. Метод DoD использует два разных DSM топографической поверхности и количественно определяет морфологические изменения с разницей высот между пикселями. Это позволяет анализировать масштабы различных геоморфологических изменений, которые обычно используются для определения количества изменений наносов в речных бассейнах [26, 33, 94, 99, 101–104].

Анализ экстремальных значений

Теория экстремальных значений (EVT) используется для долгосрочной оценки вероятности экстремальных явлений с надежным статистическим анализом данных, полученных в различных областях, таких как экономика, телекоммуникации, землетрясения, гидрология и метеорология.В частности, экстремальные явления, составляющие годовой максимум переноса в реках, указывают на то, что максимальное значение, полученное с помощью анализа распределения экстремальных значений, было коррелированным. В результате анализа распределения, который должен быть выполнен с данными об осадках, он направлен на определение экстремальных явлений путем моделирования хвостовых частей данных вместо всего или общего среднего. В этом исследовании было выбрано распределение Generalized Extreme Value (GEV) как наиболее подходящая функция распределения для данных об осадках, и были выполнены тесты совместимости [105–109].

Сбор данных миссии по измерению тропических осадков (TRMM).

Миссия по измерению тропических осадков (TRMM) — это совместный проект с НАСА и Японским национальным агентством космических исследований по мониторингу и получению данных об осадках и выделяемой энергии (с https://disc2.gesdisc.eosdis.nasa.gov/opendap/ TRMM_L3 / TRMM_3B42_Daily.7 / 1998/01 / 3B42_Daily.19980101.7.nc4.nc4? HQprecipitation [825: 835] [348: 352], широта [348: 352], долгота [825: 835] на https: // disc2. gesdisc.eosdis.nasa.gov/opendap/TRMM_L3/TRMM_3B42_Daily.7/2019/09 / 3B42_Daily.201

.7.nc4.nc4? HQprecipitation [825: 835] [348: 352], широта [348: 352], долгота [825: 835]). С 1998 года продукт 3B42, который предоставляет данные об осадках на Земле с суточными и трехчасовыми интервалами в сетках размером 25 км x 25 км, производится с использованием приборов TRMM Microwave Imager (TMI) и радиолокатора осадков (PR) в TRMM [110, 111].

В этом исследовании использовались данные об осадках, полученные из временного ряда TRMM и одной нижней метеорологической станции (станция Айдын), поскольку количество дождемерных станций с долгосрочными непрерывными данными в бассейне ограничено.Гиргин (2017) заявил, что распределение данных TRMM аналогично наборам данных, основанным на наблюдениях, и их корреляция высока. Кроме того, более высокие оценки осадков реализованы с помощью данных TRMM [112]. Номера сетки 6, 10, 15, 19 и 23, связанные с данными об осадках TRMM, охватывающими исследуемые районы, показаны на рис. 8.

Временные ряды данных об осадках по сетке TRMM ID 6, 10, 15, 19 и 23, охватывающие исследуемые участки за долгий период (1998–2019 гг.) И во время полевых исследований (апр.2018-окт. 2019) показаны на рис. 9. Данные об осадках, полученные из этих сеток TRMM и метеорологической станции Айдын, использовались в анализе экстремальных значений.

Рис. 9. Временные ряды данных об осадках, полученных с помощью TRMM и станции Айдын.

(a) Временной ряд данных об осадках, полученных TRMM за периоды 1998–2019 гг. И (b) Временной ряд данных об осадках, полученных TRMM за периоды 2017–2019 гг.

https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0241293.g009

Распределение обобщенных экстремальных значений (GEV).

Распределение обобщенных экстремальных значений (GEV) широко используется для моделирования распределения данных в регионах, где часто происходят наводнения. При анализе экстремальных значений также используется распределение GEV, подобное распределению Фреше, Вейбулла и Гумбеля.

В результате анализа данных распределения GEV вероятность возникновения ущерба легко определяется, и он широко используется при моделировании экстремальных осадков.Распределение GEV определяется как трехпараметрическое распределение. Эти параметры: расположение (μ), масштаб (σ) и форма (ξ). Функции, включенные в распределение GEV, а именно функция плотности вероятности (PDF) и кумулятивная функция распределения (CDF), приведены в уравнениях 1 и 2 соответственно [107, 109, 113, 114].

Параметр местоположения (μ) относится к скорости смещения количества осадков в интервале времени, в котором получено распределение. Параметр масштаба (σ) используется для определения среднего значения распределения и для обозначения регионов, где разброс велик.Параметр shape (ξ) дает информацию о местоположении экстремальных событий, указывая на области, в которых собраны максимальные значения в распределении, то есть в области хвоста распределения [109, 113]. В этом исследовании параметры распределения GEV были оценены с использованием оценки максимального правдоподобия (MLE) на уровне значимости 5%.

Анализ процентилей.

Набор данных, полученных за длительные периоды, делится на сто равных частей, и определяются значения выборки каждой части.Поэтому рассчитываются итоговые значения распределения. Для реализации прогнозов с высокой точностью в случаях дождя, 95 ^-й и 99 ^-й процентили дней с осадками рассчитываются для определения пространственной картины и значения корреляции [109, 115]. В этом исследовании 50 ^-го , 90 ^-го и 99 ^-го процентилей временных рядов суточных данных об осадках спутника TRMM были рассчитаны для определения экстремальных значений. Пространственные распределения средних (P50 ^th ) и экстремальных значений (P90 ^th и P99 ^th ), рассчитанные за 22 года (1998–2019 гг.) Восстановления осадков по спутниковым данным TRMM, показаны на рис. 10.

Рис. 10. Пространственное распределение процентилей, рассчитанных по спутниковым данным TRMM.

(a) 99 ^-е процентили, рассчитанные по спутниковым данным TRMM. (b) 90 ^-х процентилей, рассчитанных по спутниковым данным TRMM. (c) 50 ^-х процентилей, рассчитанных по спутниковым данным TRMM.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0241293.g010

Период возврата.

Один из подходов к определению экстремальных осадков состоит в том, чтобы рассчитать периоды повторяемости явления на основе ряда максимальных годовых осадков за год.Период повторяемости, также называемый интервалом повторяемости, относится к максимальному значению, которое, как ожидается, будет достигнуто в течение периода времени T с периодом p, или, другими словами, в периоды T и p осадки достигнут максимального значения 1 время (уравнение 3). Функция периода повторяемости в распределении GEV приведена в уравнении 3 [109, 116].

Чтобы получить интервалы повторения, сначала получают серию экстремальных значений из набора исторических данных. Затем из этого ряда рассчитывается CDF GEV.Эта функция содержит параметры формы, местоположения и масштаба, которые оцениваются на основе временной длины и распределения значений, содержащихся в наборе данных. Чтобы подобрать значения, можно получить медиану, а затем изменять μ, пока она не попадет в список значений. В ходе исследования были оценены данные TRMM о суточных осадках и данные дождемера Айдын, а период повторяемости максимальных переменных для каждого региона и станции был определен с помощью распределения GEV (рис. 11). Использовался график CDF, который предоставляет визуальную информацию для распределения GEV.Эффективность распределения GEV была выявлена ​​CDF для всех регионов (рис. 11).

Рис. 11.

Графики CDF и периодов повторяемости, полученные на основе данных об осадках (TRMM GRID ID), представляющих регионы полевых съемок; (a) TRMM GRID ID 6, (b) TRMM GRID ID 10, (c) TRMM GRID ID 15, (d) TRMM GRID ID 19, (e) TRMM GRID ID 23 и (f) Станция Айдын.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0241293.g011

Результаты и обсуждение

Количественная оценка экстремальных осадков

Функция распределения GEV максимальных данных для исследуемых местоположений (связанных с идентификаторами GRID) была выполнена посредством статистического анализа для анализа экстремальных значений и определения периодов повторяемости.Экстремальные осадки для 99 ^-го -го процентиля (P99 ^-го ) и 90 ^-го -го процентиля (P90 ^-го ) пороговых значений осадков были определены для регионов, представленных TRMM GRID ID 6, 10, 15, 19, 23 и станции Айдын. На Рис. 12 показано общее количество экстремальных явлений, связанных с каждым идентификатором GRID ID и станцией Айдын в период с апреля 2018 г. по октябрь 2019 г. Экстремальные осадки с 31 января по 3 февраля 2019 г., которые вызвали наводнения в некоторых местах исследования, наблюдались в пределах P90. ^{-й порог} в анализе экстремальных значений, который соответствует приблизительно 3-5 годам.повторяемости для всех сетей и станции Айдын (рис. 11).

В течение двухлетнего периода исследования было обнаружено, что несколько экстремальных осадков находятся в пределах пороговых значений P99 ^th и P90 ^th . Общее количество экстремальных явлений колеблется от 4 до 17 в разных сетях TRMM. Кроме того, станцией Айдын зафиксировано 7 событий. Можно сказать, что общее количество экстремальных осадков уменьшилось с запада на восток исследуемого региона, за исключением сетки эстуария.Соответственно, хотя в районе устья (TRMM GRID ID 6) нет событий выше P99 ^th , в общей сложности 11 событий превысили 90 ^-е процентильное пороговое значение экстремальных осадков 17,44 мм / день. Для станции Айдын средние и экстремальные значения были рассчитаны так, чтобы они были близки к TRMM GRID ID 19 (рис. 12). Кроме того, зарегистрированные суточные осадки на станции Айдын 31 января ^st , 2019 (42,2 мм / день) подтвердили наличие экстремального явления, поскольку значение P99 ^th равно 44.98 мм / сутки для станции.

Количественный геоморфный анализ

Анализ берегов реки показал, что изменения на левом берегу были больше, чем на правом берегу (рис. 6). В результате наводнения изменение берега реки в январе 2019 года достигло максимальных значений. Максимальное значение SCE было достигнуто в точке 2, а максимальное значение параметра NSM — в устье. Таким образом, Участок 2 и Участок 4 оказались наиболее пострадавшими регионами от смены берега реки из-за наводнения.Среднее значение SCE на берегу реки колеблется от 0,93 до 26,12 метра, а среднее значение NSM — от -1,52 до 2,57 метра. По среднему параметру NSM осаждение определялось с июня 2018 года по сентябрь 2019 года.

Сравнение площадных измерений, выполненных для каждого месяца, показало, что эрозия наносов преобладала в меандровых структурах после наводнения, произошедшего в январе 2019 года, как и ожидалось. С другой стороны, после наводнения наблюдалось, что в июне 2018 года берег реки напоминал меандровые структуры.Более того, объемные расчеты показали, что участки отложения наносов были разрушены во время паводка, а затем регенерировались в меандровых структурах.

На рис. 13 представлены анализы изменения площади и объема эродированных / отложенных отложений для участков, попадающих в каждую сетку TRMM. Здесь анализ включает наши предыдущие полевые исследования за период 2018 года [31]. Каждая точка на графиках была получена путем вычитания общей площади / объема из значения измерения предыдущего полевого исследования.Затем эти точки были соединены линией тренда скользящей средней, чтобы обеспечить более достоверное представление. На Рис. 13A показаны изменения площади в выбранных регионах (Рис. 7) между соответствующими месяцами вместе с данными TRMM по осадкам.

Рис. 13. Изменения эродированных / отложенных отложений в выбранных местах за период полевых исследований 2018–2019 гг.

(a) Ареальные изменения эродированных / отложенных отложений в выбранных местах. (b) Объемные изменения эродированных / отложенных отложений в выбранных местах.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0241293.g013

Из-за паводка в январе 2019 года полет в устье не был осуществлен. Наибольшее значение уменьшения площади наблюдалось в Участке 3, где с июня 2018 года по январь 2019 года было эродировано примерно 95% всех накопленных наносов. Вместо этого, в период с июня 2018 года по сентябрь 2019 года наименьшее изменение наблюдалось в Участке 6 с 155,28 м ² депонирования. Кроме того, самые высокие темпы увеличения площадных отложений наблюдались в Участке 4 с увеличением на 216% с июня 2018 года по сентябрь 2019 года.В выбранных регионах исследования объемные изменения были рассчитаны методом DoD на основе DSM. На рис. 12B показаны результаты DoD для каждого местоположения, связанного с сетками TRMM. Как и ожидалось, отметки поверхности увеличились с увеличением уровня воды в реке из-за выпадения осадков. Наибольшее изменение объема наблюдалось в Местоположение 3 и составило 32 460 м ³ и 40 173,52 м ³ с июня 2018 г. по январь 2019 г. и с января 2019 г. по сентябрь 2019 г., соответственно. Напротив, наименьшее изменение объема было обнаружено в Местоположение 5 — 1172.29 м ³ с июня 2018 года по сентябрь 2019 года. Кроме того, скорость накопления наносов до и после наводнения показала, что в точке 1 самая высокая скорость накопления — 151%, в то время как скорость изменения в других местах остается на уровне около 20 –30%.

На рис. 14 показаны результаты DoD и сложенные профили по выбранным регионам, которые были извлечены и нарисованы вместе с уровнями воды для каждого местоположения и временного интервала. Красный и синий цвета показывают восходящую и нисходящую отметки поверхностей соответственно, тогда как белый цвет означает «без изменений».Изменения уровня воды (пунктирные линии на профилях), которые варьировались от 0,4 до 5,9 метров, и отметка поверхности были нанесены на графики для каждого местоположения, чтобы лучше интерпретировать осевшие / размытые отложения до и после наводнения. Было очевидно, что по мере повышения уровня воды в реке в результате наводнения, произошедшего в январе 2019 года, отложенные отложения уменьшились или даже исчезли в дальнейшем. После наводнения области отложения наносов изменились по мере снижения уровня воды.Кроме того, количество выпавших наносов в сентябре 2019 года приблизилось к июню 2018 года.

Анализ обнаружения изменений до и после наводнения проводился в течение одного года с оценкой объема и площади. В результате объемного анализа, выполненного за этот период, наибольшее понижение было обнаружено в Участке 2, а наибольшее повышение — в Участке 3. Самый низкий уровень воды был измерен в сентябре 2019 года для всех участков исследования. Как правило, синий цвет на картах изменений указывает на увеличение количества наносов и растительности на берегах рек.Напротив, красный цвет указывает на уменьшение высоты поверхности из-за понижения уровня воды. Действительно, это показывает, что осадки образовались с понижением уровня воды. Однако высота осадочных участков была выражена как понижение, так как в предыдущую дату она не превышала уровень воды в реке. Только в Локации 6 уровень воды в сентябре 2019 года был выше уровня воды в реке, наблюдавшегося в июне 2018 года. Таким образом, увеличение как наносов, так и высоты поверхности из-за уровня воды обозначено синим цветом.В период с июня 2018 г. по сентябрь 2019 г. исследуемая площадка с наименьшим опусканием наносов наблюдалась как Участок 6 с 72,20 м ³ и Участок 3 с самым высоким с 12 519,66 м ³ . С января 2019 г. по сентябрь 2019 г. наибольшее снижение было в Местоположение 3, а максимальное повышение — в Местоположение 2. Однако самое низкое снижение наблюдалось в Местоположение 1 и самое низкое повышение в Местоположение 5. Общие объемные изменения показали, что самые низкие изменения произошли в Пункте 5 в период с июня 2018 г. по сентябрь 2019 г.Это означает, что значения понижения и повышения были близки друг к другу в этом месте исследования.

Выводы

Определение структурных и объемных изменений в морфологии рек, которые формируют поверхность и влияют на экосистемы, виды животных и растений с динамическими структурами, важно для получения высокоточных пространственно-временных наборов данных [3, 28]. Наводнения, происходящие в речных бассейнах, влияют на динамику реки и способствуют изменению ее формы. В то же время наводнения влияют на населенные пункты, сельское хозяйство, промышленность и транспорт, поэтому необходимо принимать меры против наводнений [9].В этом исследовании полевые исследования до наводнения, во время наводнения и после наводнения были проведены в бассейне BMR в январе 2019 года, а анализ изменений был выполнен для определения периодических морфодинамических изменений и воздействия наводнения на выбранные меандрирующие структуры. . Модель разновременных данных была создана для исследования изменений количества поверхностных и объемных отложений в случае повышения уровня воды в результате наводнения в меандровых структурах. Таким образом, данные за июнь 2018 г., январь 2019 г. и сентябрь 2019 г. были сопоставлены для определения количества отложившихся / эродированных отложений.В рамках исследования для оценки морфологических изменений меандрирующих структур, вызванных экстремальными осадками, использовались разновременные и периодические ортомозаики, полученные с помощью БПЛА. Для этого был использован метод DSAS для расчета изменения расстояния на берегу реки с помощью ортофотоплана, а метод DoD был использован для анализа размера объемного морфологического изменения с помощью DSM. Согласно результатам DSAS и DoD, было замечено, что метод получения данных с помощью БПЛА является быстрым и практичным для мониторинга и оценки площадного и объемного количества отложений.Наводнения, вызванные повышением уровня воды в результате сильных осадков, затопили осадочные районы и привели к тому, что берега рек сместились к суше. Кроме того, результаты показали, что изменения в структурах меандра зависели от значения индекса извилистости, так что величина изменения осадка была самой высокой в ​​структуре меандра с самым высоким значением индекса извилистости.

В этом исследовании было показано, что эффекты природных явлений можно периодически и быстро отслеживать с помощью БПЛА, а также могут быть созданы модели разновременных данных для определения изменений вдоль извилистых структур.В этом контексте можно будет определить районы, где эрозия или осаждение будут максимальными, и принять меры предосторожности. Таким образом, можно будет быстро вмешаться после экстремальных осадков.

Список литературы

1. 1. Робинсон Дж. С., Сивапалан М. Исследование физических причин масштабирования и неоднородности частоты региональных наводнений. Исследование водных ресурсов. 1997. 33 (5): 1045–1059. https://doi.org/10.1029/97WR00044
2. 2.да Сильва AMF, Эль-Тахави Т, Лента WD. Изменение структуры потока с извилистостью в синусоидальных извилистых потоках. J. Hydraul. Англ. 2006. 132: 1003–1014. https://doi.org/10.1061/(asce)0733-9429(2006)132:10(1003)
3. 3. Хеммелдер С., Марра В., Маркис Х., Де Йонг С.М. Мониторинг морфологии реки и береговой эрозии с использованием изображений с БПЛА — тематическое исследование реки Бух, Верхние Альпы, Франция. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 2018; 73: 428–437. https://doi.org/10.1016/j.jag.2018.07.016
4. 4. Чжан Ц., Сюй Ц., Тао Х, Цзян Т., Чен Ю.Д. Изменения климата и их влияние на водные ресурсы в засушливых регионах: на примере бассейна реки Тарим, Китай. Stoch Environ Res. Оценка риска. 2010. 24: 349–358. https://doi.org/10.1007/s00477-009-0324-0
5. 5. Dewan TH. Социальные воздействия и уязвимость к наводнениям в Бангладеш и Непале. Экстремальные погодные и климатические явления. 2015; 7: 36–42. http://dx.doi.org/10.1016/j.wace.2014.11.001
6. 6.Постумус Х., Моррис Дж., Хесс Т.М., Невилл Д., Филлипс Э., Бейлис А. Воздействие лета 2007 г. на сельское хозяйство в Англии. J Управление рисками наводнений. 2009; 2: 182–189. https://doi.org/10.1111/j.1753-318X.2009.01031.x
7. 7. Chen MJ, Lin CY, Wu YT, Wu PC, Lung SC. Влияние сильных осадков на распространение инфекционных заболеваний на Тайване, 1994–2008 гг. PLoS ONE. 2012; 7 (6): e34651. pmid: 22737206
8. 8. Леопольд Л., Вулман М.Г., Миллер Дж. П. Речные процессы в геоморфологии.Dover Publications; 1995.
9. 9. Лангхаммер Дж., Вакова Т. Обнаружение и картирование геоморфических эффектов затопления с использованием фотограмметрии БПЛА. Pure Appl. Geophys. 2018; 175: 3223–3245. https://doi.org/10.1007/s00024-018-1874-1
10. 10. Скайони М., Бараццетти Л., Брумана Р., Кука Б., Фасси Ф., Пранди Ф. RC-Heli и методы построения и движения для трехмерной реконструкции шпиля Миланского купола. В материалах 3-го Международного семинара ISPRS 3D-ARCH 2009.Доступно: https://pdfs.semanticscholar.org/c38d/0e9d3dac5958fe17e9177b2d44b2b2e66527.pdf?_ga=2.130042889.702624364.1586358128-1886144414.1586358128
11. 11. Hunt ERJ, Hively WD, Fujikawa S, Linden D, Daughtry CS, McCarty G. Получение цифровых фотографий в ближнем ИК-диапазоне с беспилотных летательных аппаратов для мониторинга посевов. Дистанционный датчик 2010; 2: 290–305. https://doi.org/10.3390/rs2010290
12. 12. Озкан О., Озкан О. Оценка множественных опасностей RC-мостов с использованием измерений с помощью БПЛА, Балтийский журнал дорожного и мостостроения.2018; 13 (3): 192–208. https://doi.org/10.7250/bjrbe.2018-13.412.
13. 13. Озджан О., Озджан О. Влияние гидрогеоморфологических изменений в пойме на многоопасные характеристики моста. Fresen. Env. Бык. 2019; 28: 956–962. Доступен: https://www.prt-parlar.de/download_feb_2019/
14. 14. Кастильо К., Перес Р., Джеймс М.Р., Куинтон Дж. Н., Тагуас Е. В., Гомес Дж. А.. Сравнение точности нескольких полевых методов измерения эрозии оврагов. Журнал Общества почвоведов Америки.2012; 76: 1319. https://doi.org/10.2136/sssaj2011.0390
15. 15. Джеймс М.Р., Робсон С. Прямая реконструкция трехмерных поверхностей и топографии с помощью камеры: приложение «Точность и геонауки». J. Geophys. Res. Прибой Земли. 2012; 117: 1–17. https://doi.org/10.1029/2011JF002289
16. 16. Javernick L, Brasington J, Caruso B. Моделирование топографии неглубоких переплетенных рек с помощью фотограмметрии структуры из движения. Геоморфология. 2014; 213: 166–182. https: // doi.org / 10.1016 / j.geomorph.2014.01.006
17. 17. Верховен Г., Донеус М., Бриз К. Вермёлен Ф. Картографирование путем сопоставления: основанный на компьютерном зрении подход к быстрой и точной географической привязке археологических аэрофотоснимков. J. Archaeol. Sci. 2012; 39: 2060–2070. https://doi.org/10.1016/j.jas.2012.02.022
18. 18. Вестоби MJ, Brasington J, Glasser NF, Hambrey MJ, Reynolds JM. Фотограмметрия «структура из движения»: недорогой и эффективный инструмент для приложений геолого-геофизических исследований.Геоморфология. 2012; 179: 300–314. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2012.08.021
19. 19. Clapuyt F, Vanacker V, Van Oost K. Воспроизводимость реконструкций топографии земли с помощью БПЛА на основе алгоритмов структуры из движения. Геоморфология. 2016; 260: 4–15. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2015.05.011
20. 20. Уэдраого М.М., Дегре А., Дебуш С., Лизейн Дж. Оценка фотограмметрии на основе беспилотных воздушных систем и наземного лазерного сканирования для создания ЦМР сельскохозяйственных водосборов.Геоморфология. 2014; 214: 339–355. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2014.02.016
21. 21. Кайзер А., Нойгирг Ф., Рок Дж., Мюллер С., Хаас Ф., Рис Дж., Шмидт Дж. Мелкомасштабная реконструкция поверхности и расчет объема эрозии почвы в сложной морфологии марокканского оврага с использованием структуры от движения. Дистанционный сенсор 2014; 6; 7050–7080. https://doi.org/10.3390/rs6087050
22. 22. Джеймс Л.А., Ходжсон М.Э., Гошал С., Латиоле ММ. Геоморфология Обнаружение геоморфных изменений с использованием исторических карт и дифференцирования ЦМР: временное измерение геопространственного анализа.Геоморфология. 2012; 137: 181–198. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2010.10.039
23. 23. Фленер С., Ваая М., Яаккола А., Крукс А., Каартинен Х., Кукко А. и др. Бесшовное картирование русел рек в высоком разрешении с помощью мобильных лидаров и БПЛА. Remote Sens.2013; 5: 6382–6407. https://doi.org/10.3390/rs5126382
24. 24. Фонстад М.А., Дитрих Дж. Т., Курвиль, Британская Колумбия, Йенсен Дж. Л., Карбонно. Топографическая структура по движению: новая разработка в фотограмметрических измерениях.Прибой Земли. Процесс. Формы суши. 2013; 38: 421–430. https://doi.org/10.1002/esp.3366
25. 25. Эспозито Дж., Мастророкко Дж., Сальвини Р., Оливети М., Старита П. Применение фотограмметрии БПЛА для разновременной оценки протяженности поверхности и объема выемки в карьере Са-Пигада-Бьянка, Сардиния, Италия. Environ. Earth Sci. 2017; 76: 1–16. https://doi.org/10.1007/s12665-017-6409-z
26. 26. Cucchiaro S, Cavalli M, Vericat D, Crema S, Llena M, Beinat A и др.Мониторинг топографических изменений с помощью фотограмметрии 4D-структуры по движению: приложение к каналу селевого потока. Environ. Earth Sci. 2018; 77: 632. https://doi.org/10.1007/s12665-018-7817-4
27. 27. Милани Дж., Вольпи М., Тонолла Д., Деринг М., Робинсон С., Кнейбюлер М. и др. Надежная количественная оценка динамики речного земного покрова с помощью дистанционного зондирования с высоким разрешением. Remote Sens. Environ. 2018; 217: 491–505. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.08.035
28. 28. Rusnák M, Sládek J, Pacina J, Kidová A.Мониторинг эволюции авульсионного русла и изменений морфологии реки с помощью фотограмметрии с БПЛА: пример гравийного русла реки Ондава во Внешних Западных Карпатах. Площадь. 2018; 51: 3 https://doi.org/10.1111/area.12508
29. 29. Майнен БУ, Робинсон ДТ. Топография Streambank: оценка точности построений с использованием БПЛА и традиционных 3D-реконструкций. Int. J. Remote Sens. 2019; 0: 1–18. https://doi.org/10.1080/01431161.2019.1597294
30. 30. Озджан О. Многоступенчатый анализ динамики побережья с помощью реконструкции топографии с высоким разрешением с использованием БПЛА, Экологический бюллетень Fresenius.2019; 28: 552–558. Доступно: https://www.prt-parlar.de/download_feb_2019/
31. 31. Акай СС, Озджан О, Сен О.Л. Моделирование морфодинамических процессов в извилистой реке с помощью измерений с помощью беспилотных летательных аппаратов, J. Appl. Удаленный сент.2019; 13 (4): 044523. https://doi.org/10.1117/1.JRS.13.044523
32. 32. Недзельски Т., Витек М., Спаллек В. Наблюдение за речными этапами с помощью беспилотных летательных аппаратов. Hydrol. Earth Syst. Sci. 2016; 20: 3193–3205. https://doi.org/10.5194/hess-20-3193-2016
33. 33.Марто Б., Верикат Д., Гиббинс С., Баталла Р.Дж., Грин DR. Применение фотограмметрии «структура из движения» к восстановлению рек. Прибой Земли. Процесс. Формы суши. 2017; 42: 503–515. https://doi.org/10.1002/esp.4086
34. 34. Дуро Г., Кросато А., Кляйнханс М.Г., Уйттеваал WSJ. Процессы береговой эрозии, измеренные с помощью БПЛА-SfM вдоль сложных берегов прямого участка реки среднего размера. Прибой Земли. Дин. 2018; 6: 933–953. https://doi.org/10.5194/esurf-6-933-2018
35. 35. Bookhagen B, Thiede RC, Strecker MR.Аномальные муссонные годы и их контроль над эрозией и потоком наносов в высокогорных засушливых районах северо-запада Гималаев. Письма о Земле и планетологии. 2005. 231: 131–146. https://doi.org/10.1016/j.epsl.2004.11.014
36. 36. Бурс Н., Букхаген Б., Марван Н., Куртс Дж., Маренго Дж. Сложные сети определяют пространственные закономерности экстремальных дождей в южноамериканской системе муссонов. Письма о геофизических исследованиях. 2013; 40: 4386–4392. https://doi.org/10.1002/grl.50681.
37. 37. Вульф Х, Букхаген Б., Шерлер Д.Сезонные градиенты осадков и их влияние на поток речных наносов в Северо-Западных Гималаях. Геоморфология. 2010; 118: 13–21. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2009.12.003
38. 38. Вульф Х., Букхаген Б., Шерлер Д. Климатический и геологический контроль над потоком взвешенных наносов в долине реки Сатледж, Западные Гималаи. Hydrol. Earth Syst. Sci. 2012; 16: 2193–2217. https://doi.org/10.5194/hess-16-2193-2012
39. 39. Naithani AK. Трагедия Охиматха в районе Рудрапраяг Гарвал Гималаи, Уттаранчал, Индия.GAIA. 2001; 16: 145–156 Доступно: https://www.researchgate.net/publication/209804816_The_August_1998_Okhimath_tragedy_in_Rudraprayag_district_of_Garhwal_Himalaya_Uttaranchal_India
40. 40. Марта Т.Р., Керле Н., Джеттен В., Ван Вестен Дж., Кумар К. Объемный анализ оползней с использованием ЦМР на основе Cartosat-1. Geosci. Remote Sens. Lett. 2010. 7: 582–586. https://doi.org/10.1109/LGRS.2010.2041895
41. 41. Kazancı N, Gürbüz A, Boyraz S. Büyük Menderes Nehri’nin jeolojisi ve evrimi, batı anadolu.Türkiye Jeo. Bült. 2011; 54: 25–55. http://dergipark.org.tr/tjb/issue/46966/589505
42. 42. Kayan İ. Türkiye’nin Ege ve Akdeniz kıyılarında deniz seviyesi ve kıyı çizgisi değişmeleri, Türkiye’nin Kıyı ve Deniz Alanları. 1. Ulusal Konferansı, Türkiye Kıyıları 97 Konferansı Bildiriler Kitabı. Анкара: Kıyı Alanları Yönetimi Türk Milli Komitesi. 1997 https://doi.org/10.1111/j.1749-6632.1997.tb52238.x pmid: 9405797
43. 43. Брюкнер Х., Херда А., Кершнер М., Мюлленхофф М., Шток Ф.Жизненный цикл устьевых островов — от образования до выхода к морю бывших островов в окрестностях Милета и Эфеса в западной части Малой Азии (Турция), Journal of Archaeological Science: Reports. 2017; 12: 876–894. https://doi.org/10.1016/j.jasrep.2016.11.024
44. 44. Гюрбюз А., Казанджи Н. Река Бююк-Мендерес: происхождение явления извилистости, в: Кузуджуглу К., Шинер А., Казанджи Н. (Редакторы) Пейзажи и формы рельефа Турции. 2019; 18: 509–519. https://doi.org/10.1007/978-3-030-03515-0_29
45. 45.Озполат Э., Йылдырым Ч., Гёрюм Т. Четвертичные формы рельефа системы грабенов Бююк-Мендерес: южный массив Мендерес, западная Анатолия, Турция. Журнал карт. 2020: 16; 2; 405–419, https://doi.org/10.1080/17445647.2020.1764874
46. 46. CSB. Büyük Menderes Havzası kirlilik önleme eylem planı. 2016. Доступно: https://webdosya.csb.gov.tr/csb/dokumanlar/cygm0013.pdf
47. 47. Сузен М.Л., Рожай Б. Активные изменения береговой линии дельты реки Бююк-Мендерес за последние 50 лет.Материалы 7-й Междунар. Конференция по окружающей среде средиземноморского побережья. 2005: 05; 1309–1316.
48. 48. Бюке М., Гюлтекин А., Аксой Б., Диврак Б., Гёчек Ç, Берке М.О и др. Бююк Мендерес Хавза Атласы. Всемирный фонд дикой природы — Турция. 2013. В: wwf [Интернет]. 5 апреля 2018 г. [цитировано 15 декабря 2019 г.] Доступно: http://www.wwf.org.tr/?1661
49. 49. COB. Büyük Menderes Nehir havzası yönetim planı nihai taslağı. Türkiye‘de su sektörü için kapasite geliştirilmesi başlıklı Avrupa Birliği eşleştirme projesi.2007. Доступно: http://ribamap.ormansu.gov.tr/shared/files/en_1546426129.pdf
50. 50. Марулакис М., Кацелис Й., Каранасиос А. Су калитеси излеме конусунда капасите гелиштирме проджеси текник ярдым билешени — Нихай Рапор. Су Kalitesi İzleme Konusunda Kapasite Geliştirme Teknik Yardım Projesi. 13.03.2015. В: TR2009 [Интернет]. 5 апреля 2018 г. [цитировано 18 декабря 2018 г.]. Доступно: https://docplayer.biz.tr/19353240-Tr2009-0327-02-02-001-su-kalitesi-izleme-konusunda-kapasite-gelistirme-teknik-yardim-projesi.html
51. 51. TANDEM X. Данные TANDEM, основные продукты TanDEM-X. 2019. Доступно: https://tandemx-science.dlr.de/. По состоянию на 3 июля 2014 г.
52. 52. Müllenhoff M. Geoarchäologische, sedimentologische und morphodynamische Untersuchungen im Mündungsgebiet des Büyük Menderes (Mäander), Westtürkei. Im Selbstverlag der Marburger Geographischen Gesellshcaft; 2005.
53. 53. Казанджи Н., Дюндар С., Алчичек М.С., Гюрбюзет А. Четвертичные отложения Грабена Бююк-Мендерес в западной Анатолии, Турция: последствия для захвата реки и самого длинного голоценового эстуария в Эгейском море.Морская геология. 2009. 264 (3–4): 165–176. https://doi.org/10.1016/j.margeo.2009.05.003
54. 54. Cakmak O, Baran T. Büyük Menderes Havzası Yağışlarında Eğilim Analizi. IV. Su Yapıları Sempozyumu; 2015 19–20 ноября; Анталия, турция.
55. 55. Кочман А. Türkiye İklimi. Ege Üniversitesi Edebiyat Fakültesi Yayınları; 1993.
56. 56. Коч К. Бююк Мендерес Хавзасы Сулама ebekelerinde Organizasyon Yönetim Sorunları ве Yeni Yönetim Modelleri Üzerinde Araştırmalar.Кандидатская диссертация. Эгейский университет. 1998. Доступно: https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
57. 57. Имеет дальнейшую VR. Использование параметров меандра для восстановления гидрологического баланса мелиорированных русел ручьев. В теории и опыте восстановления рек и ручьев. 1985; 2: 85-44. Доступно: http://library.wrds.uwyo.edu/wrp/85-44/85-44.pdf
58. 58. Jena SK. Экспериментальное и численное исследование сильно меандрирующего канала. Экспериментальное и численное исследование сильно меандрирующего канала.M.Sc. Тезис. Департамент гражданского строительства Национального технологического института. 2015. Доступно: http://ethesis.nitrkl.ac.in/7599/1/2015_EXPERIMENTAL_AND_NUMERICAL_Jena.pdf
59. 59. Саади М., Атанасопулос-Зеккос А. Подход с использованием ГИС для оценки потенциального ущерба систем дамбы на основе геологии и морфологии реки. Математика. Пробл. Англ. 2013; 2013; 20. https://doi.org/10.1155/2013/936468
60. 60. Европейское космическое агентство (ESA) (2019) данные Sentinel 2A, Copernicus Open Access Hub.Доступно: (https://scihub.copernicus.eu/dhus/odata/v1/Products(’87a98e3f-4e2c-4f7c-bb7d-17d8b7cce1dd’)/$value; https://scihub.copernicus.eu/dhus/odata / v1 / Products (‘a153cd58-7c54-4081-bfb8-f40c312da036’) / $ value; https://scihub.copernicus.eu/dhus/odata/v1/Products(‘65473ed7-8875-4459-9b48-341655ddee4c ‘ ) / $ значение; https://scihub.copernicus.eu/dhus/odata/v1/Products(‘d001a039-eb08-4632-876a-dd86a3e884a3’)/$value). По состоянию на 3 июля 2014 г.
61. 61. Bae SH, Kong GS, Lee GS, Yoo DG, KimIncised DC.Морфология врезанного русла и осадочное заполнение реки Палео-Сомджин на континентальном шельфе Южного моря, Корея. Четвертичный интернационал. 2017; .468: 49–61. http://dx.doi.org/10.1016/j.quaint.2017.03.053
62. 62. Ламбин Э.Ф. Моделирование и мониторинг процессов изменения земного покрова в тропических регионах. Успехи в физической географии. 1997. 21 (3): 375–393. https://doi.org/10.1177/0309702100303
63. 63. Акай С.С., Сертел Э. Выявление изменений в растительном покрове / использовании городских земель с использованием изображений пятого и шестого пятен с высоким разрешением и номенклатуры городского атласа.Int. Arch. Фотография. Дистанционное зондирование. Пространственная инф. Sci. 2016; XLI-B8: 789–796. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLI-B8-789-2016
64. 64. Кавзоглу Т., Йылдыз Эрдемир М., Тонбул Х. Региональный многомасштабный подход к объектно-ориентированному анализу изображений, Int. Arch. Фотография. Дистанционное зондирование. Пространственная инф. Sci. 2016; XLI-B7: 241–247. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLI-B7-241-2016.
65. 65. Song XP, Sexton JO, Huang C, Chananan S, Townshend JR. Характеристика масштабов, сроков и продолжительности роста городов на основе временных рядов оценок непроницаемого покрытия на основе Landsat.Дистанционное зондирование окружающей среды. 2016; 175: 1–13. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.12.027
66. 66. Герольд М., Лю X, Кларк KC. Пространственные метрики и текстуры изображения для картографирования городского землепользования. Фотограмметрическая инженерия и дистанционное зондирование. 2003; 69: 991–1001. https://doi.org/10.14358/PERS.69.9.991
67. 67. Блашке Т., Хэй Дж. Дж., Венг К., Реш Б. Коллективное восприятие: интеграция геопространственных технологий для понимания городских систем — обзор. Дистанционное зондирование. 2011; 3: 1743–1776.https://doi.org/10.3390/rs3081743
68. 68. Баатц М., Шепе А. Сегментация с несколькими разрешениями: подход к оптимизации для сегментации высококачественных многомасштабных изображений. –23
69. 69. Хамедианфар А., Гибри MBA, Хоссейнпур М., Пелликка ПКЕ. Синергетическое использование оптимизации роя частиц, искусственной нейронной сети и алгоритмов экстремального повышения градиента для отображения городского LULC из изображений WorldView-3.Geocarto International. 2020. https://doi.org/10.1080/10106049.2020.1737974
70. 70. Myint SW, Gober P, Brazel A, Grossman-Clarke S, Weng Q. Попиксельная и объектная классификация извлечения городского земного покрова с использованием изображений с высоким пространственным разрешением. Дистанционное зондирование окружающей среды. 2011. 115 (5): 1145–1161. https://doi.org/10.1016/j.rse.2010.12.017
71. 71. Hossain MD, Chen D. Сегментация для объектно-ориентированного анализа изображений (OBIA): обзор алгоритмов и проблем с точки зрения дистанционного зондирования.Журнал ISPRS по фотограмметрии и дистанционному зондированию. 2019; 150: 115–134. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.02.009
72. 72. Кавзоглу Т., Тонбул Х. Экспериментальное сравнение сегментации с несколькими разрешениями, SLIC и кластеризации K-средних для объектной классификации изображений VHR. Международный журнал дистанционного зондирования. 2018; 39: 18: 6020–6036. https://doi.org/10.1080/01431161.2018.1506592
73. 73. Witharana., Civco DL. Оптимизация шкалы сегментации с несколькими разрешениями с использованием эмпирических методов: исследование чувствительности контролируемой меры несоответствия Евклидово расстояние 2 (ED2).Журнал ISPRS по фотограмметрии и дистанционному зондированию. 2014; 87: 108–121. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.11.006
74. 74. Belgiu M, Drǎguţ L. Сравнение контролируемых и неконтролируемых подходов к многоуровневой сегментации для извлечения зданий из изображений с очень высоким разрешением. Журнал ISPRS по фотограмметрии и дистанционному зондированию. 2014; 96: 67–75. pmid: 25284960
75. 75. Trimble, Руководство пользователя Trimble eCognition Developer, 2014 г., 1–266. Доступно: https: // geospatial.trimble.com/products-and-solutions/ecognition
76. 76. Меснер Н., Остир К. Исследование влияния пространственного и спектрального разрешения спутниковых изображений на качество сегментации. J. прикладного дистанционного зондирования. 2014; 8 (1): 083696. https://doi.org/10.1117/1.JRS.8.083696
77. 77. Oostdijk A, Persie MV, Noorbergen HHS, Rijn JV. Обнаружение и классификация дорог и транспортных средств на основе многомасштабных объектов на оптических спутниковых снимках высокого разрешения. В GEOBIA 2008 –Пиксели, объекты, интеллект.Анализ изображений на основе географических объектов для XXI века Под редакцией: Хей Дж. Дж., Блашке Т. и Марсо Д. Университет Калгари, 5–08 августа. ISPRS Vol. XXXVIII-4 / C1. Архив ISSN №: 1682–1777
78. 78. Эль-наггар А.М. Определение оптимальных значений параметров сегментации для выделения здания по изображениям дистанционного зондирования. Александрийский инженерный журнал. 2018; 57: 4: 3089–3097. https://doi.org/10.1016/j.aej.2018.10.001
79. 79. Никфар М, Зойдж МДВ, Мохаммадзаде А, Мохтарзаде М, Наваби А.Оптимизация сегментации с несколькими разрешениями с помощью генетического алгоритма. Журнал прикладного дистанционного зондирования. 2012; 6: 063592–1. https://doi.org/10.1117/1.JRS.6.063592
80. 80. Benz UC, Hofmann P, Willhauck G, Lingenfelder I., Heynen M. Объектно-ориентированный нечеткий анализ данных дистанционного зондирования с несколькими разрешениями для получения информации, готовой к ГИС. Журнал ISPRS по фотограмметрии и дистанционному зондированию. 2004. 58: 239–258. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2003.10.002
81. 81. Майнель Г., Н. М.Сравнение программ сегментации данных дистанционного зондирования высокого разрешения. Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации. 2004; 35 ».
82. 82. Блашке Т. Анализ изображений на основе объектов для дистанционного зондирования. ISPRS Журнал ISPRS фотограмметрии и дистанционного зондирования. 2010; 65: 2–16. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2009.06.004
83. 83. Банко Г. Обзор оценки точности классификаций данных дистанционного зондирования и методов, включающих данные дистанционного зондирования, в инвентаризацию лесов.Промежуточные отчеты. 1998; IR-98–081. Доступно: http://pure.iiasa.ac.at/id/eprint/5570/1/IR-98-081.pdf
84. 84. Таунсенд, штат Пенсильвания, Уолш, С.Дж. Дистанционное зондирование лесных водно-болотных угодий: применение многокомпонентных и многоспектральных спутниковых изображений для определения состава и структуры растительных сообществ на юго-востоке США. Экология растений. 2001. 157: 129–149. https://doi.org/10.1023/A:1013999513172.
85. 85. Мелендес-Пастор И., Эрнандес Э., Наварро-Педреньо Дж., Гомес Лукас И. Картирование засоления почв сельскохозяйственных прибрежных районов на юго-востоке Испании.Приложения дистанционного зондирования. 2012; 5. https://doi.org/10.5772/36805
86. 86. Мичелетти Н., Чендлер Дж. Х., Лейн С. Н.. Структура по фотограмметрии движения (SfM), In: Cook SJ, Clarke LE, Nield JM (eds) Geomorphological Techniques (Online Edition). Лондон, Великобритания: Британское общество геоморфологии. 2015 ISSN: 2047-0371.
87. 87. Тумсер П., Кузовлев В.В., Жеников К.Ю., Жеников Ю.Н., Боски М., Боски П. и др. Использование метода «структура из движения» (SFM) для характеристики речных систем — тематическое исследование в верховьях реки Волги.География, окружающая среда, устойчивость (GES Journal). 2017; 11 (3): 31–43. https://doi.org/10.24057/2071-9388-2017-11-3-31-43
88. 88. Снавели Н., Зейтц С.М., Шелиски Р. Моделирование мира из фотоколлекций в Интернете. Int. J. Comput. Vis. 2008. 80: 189–210. https://doi.org/10.1007/s11263-007-0107-3
89. 89. Тонкин Т.Н., Мидгли Н.Г., Грэм DJ, Лабадз Дж. Потенциал малых беспилотных авиационных систем и конструкции, созданной на основе движения, для топографических съемок: испытание новых интегрированных подходов в Cwm Idwal, Северный Уэльс.Геоморфология. 2014; 226: 35–43. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2014.07.021
90. 90. Jaud M, Passot S, Le Bivic R, Delacourt C, Grandjean P, Le Dantec N. Оценка точности цифровых моделей поверхности с высоким разрешением, вычисленных PhotoScan® и MicMac® в неоптимальных условиях съемки. Дистанционное управление. 2016; 8: 465. https://doi.org/10.3390/rs8060465
91. 91. Альтман С., Сяо В., Грейсон Б. Оценка недорогой наземной фотограмметрии для трехмерной реконструкции сложных зданий.ISPRS Ann. Фотография. Remote Sens. Spat. Инф. Sci. 2017; 4: 199–206. https://doi.org/10.5194/isprs-annals-IV-2-W4-199-2017
92. 92. Каллоу Дж. Н., Мэй С. М., Леопольд М. Фотограмметрия с помощью дрона и фильтрация облаков точек K-средних для создания топографических моделей и моделей затопления береговых отложений с высоким разрешением. Прибой Земли. Процесс. Формы суши. 2018; 43: 2603–2615. https://doi.org/10.1002/esp.4419
93. 93. Кроуфорд А.Дж., Мюллер Д., Джойал Г. Исследование дрейфующих айсбергов и ледяных островов: обнаружение разрушения и оценка массы с помощью аэрофотограмметрии и лазерного сканирования.Дистанционный сенс.2018; 10: 575. https://doi.org/10.3390/rs10040575
94. 94. Элтнер А., Баумгарт П., Маас Х.Г., Фауст Д. Разновременные данные беспилотного летательного аппарата для автоматического измерения межбуровой эрозии на лессовых почвах. Прибой Земли. Процесс. Формы суши. 2015; 40: 741–755. https://doi.org/10.1002/esp.3673
95. 95. Иеродиакону Д., Шимель АЧГ, Кеннеди Д.М. Новая перспектива укуса шторма на песчаных пляжах с использованием беспилотных летательных аппаратов. Zeitschrift für Geomorphol. 2016; 60: 123–137.https://doi.org/10.1127/zfg
96. 96. USGS. Цифровая система анализа береговой линии (DSAS) версии 5.0. Руководство пользователя. 2018 г. Доступно: https://pubs.er.usgs.gov/publication/ofr20181179
97. 97. Ранжел-Буитраго Н., Нил В.Дж., де Йонге В.Н. Оценка рисков как инструмент управления береговой эрозией. Управление океаном и прибрежными районами. 2020; 186: 105099. https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2020.105099.
98. 98. GCD, Программное обеспечение для обнаружения изменений геоморфизма. 2019. Доступно: http: // gcd.Rivercapes.xyz/
99. 99. Уильямс Р. ЦМР различия. Геоморфол. Tech. 2012; 2: 1–17. https://doi.org/2047-0371
100. 100. Балагер-Пуч М., Маркиз-Матеу Б., Лерма Дж. Л., Ибаньес-Асенсио С. Количественная оценка эрозии почвы небольшой величины: обнаружение геоморфных изменений в масштабе участка. Л. Деград. Dev. 2017; 29: 825–834. https://doi.org/10.1002/ldr.2826
101. 101. Уитон Дж. М., Брэсингтон Дж., Дарби С. Е., Сир Д. А. Учет неопределенности в ЦМР из повторных топографических съемок: Улучшение баланса наносов.Прибой Земли. Процесс. Формы суши 2010; 35: 136–156. https://doi.org/10.1002/esp.1886
102. 102. Лаге Д., Броду Н., Леру Дж. Точное 3D-сравнение сложной топографии с наземным лазерным сканером: приложение к каньону Рангитикей (север-я). ISPRS J. Photogramm. Дистанционный сенсор 2013; 82: 10–26. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.04.009
103. 103. Cook KL. Оценка эффективности недорогих БПЛА и конструкции на основе движения для обнаружения геоморфных изменений.Геоморфология. 2017; 278: 195–208. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2016.11.009
104. 104. Сян Дж., Чен Дж., София Дж., Тиан Й., Таролли П. Анализ геоморфологических изменений карьера с использованием разновременной съемки с БПЛА. Environ. Earth Sci. 2018; 77: 1–18. https://doi.org/10.1007/s12665-018-7383-9
105. 105. Дженкинсон А.Ф. Распределение повторяемости годовых максимальных (или минимальных) значений метеорологических элементов. Ежеквартальный журнал Королевского метеорологического общества. 1955; 87: 158–171.https://doi.org/10.1002/qj.49708134804
106. 106. Эмбрехтс П., Резник С., Самородницкий Г. Теория экстремальных ценностей как инструмент управления рисками, Североамериканский актуарный журнал. 1999; 3: 30–41. https://doi.org/10.1080/10920277.1999.10595797
107. 107. Моррисон Дж. Э., Смит Дж. А. Стохастическое моделирование пиков паводков с использованием обобщенного распределения экстремальных значений, Исследование водных ресурсов. 2002; 38: 12. https://doi.org/10.1029/2001WR000502
108. 108. Балджы К.Статистический анализ сисмических данных по теории экстремальных значений: регион озера. M.Sc. Тезис. Сулейман Демирель Üniversitesi. 2015. Доступно: http://fef.sdu.edu.tr/matematik/tr/arastirma/tez-arsivi-6873s.html
109. 109. Озджан О, Букхаген Б., Мусаоглу Н. Анализ пространственно-временных моделей экстремальных осадков в Юго-Восточной Анатолии. Int. Arch. Фотография. Remote Sens. Spat. Инф. Sci. — ISPRS Arch. 2013; 40: 195–200. https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XL-7-W2-195-2013
110. 110.Huffman GJ, Pendergrass A. Руководство по климатическим данным: TRMM: миссия по измерению тропических осадков. В: climatedataguide [Интернет]. 3 сентября 2019 г. [цитировано 15 декабря 2019 г.]. Доступно: https://climatedataguide.ucar.edu/climate-data/trmm-tropical-rainfall-measuring-mission
111. 111. Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства (НАСА). Глобальные миссии по измерению осадков, загрузка данных TRMM. Доступно: https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets?keywords=TMPA&page=1.2019. Проверено 3 июля 2014 г.
112. 112. Гиргин Г. Türkiye için gözleme ve modele dayali yağiş veri kümelerinin kapsamli bir değerlendirmesi. M.Sc. Тезис. Стамбульский технический университет. 2017. Доступно: https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
113. 113. Парк Х.В., Сон Х. Оценка параметров обобщенного распределения экстремальных значений для мониторинга состояния конструкций. Вероятностная инженерная механика. 2006. 21: 366–376. https://doi.org/10.1016 / j.probengmech.2005.11.009
114. 114. Дананде Мехр А. Влияние изменения климата на экстремальную изменчивость осадков в масштабе водосбора. M.Sc. Тезис. Стамбульский технический университет. 2016. Доступно: https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
115. 115. Кункель К.Е., Андсагер К., Истерлинг Д.Р. Долгосрочные тенденции экстремальных осадков над территорией США и Канады. J. Климат. 1999; 12: 2515–2527. https://doi.org/10.1175/1520-0442(1999)012<2515:LTTIEP>2.0.CO; 2
116. 116. Гилли М., Келлези Э. Применение теории экстремальных значений для измерения финансового риска. Вычислительная экономика. 2006; 27 (1): 1–23. https://doi.org/10.1007/s10614-006-9025-7

% PDF-1.3 % 1005 0 объект > эндобдж xref 1005 76 0000000016 00000 н. 0000001874 00000 н. 0000002075 00000 н. 0000003577 00000 н. 0000004154 00000 н. 0000004207 00000 н. 0000004683 00000 п. 0000004846 00000 н. 0000004879 00000 н. 0000004976 00000 н. 0000005000 00000 н. 0000006134 00000 н. 0000006157 00000 н. 0000007084 00000 н. 0000007648 00000 н. 0000008132 00000 н. 0000008288 00000 н. 0000008321 00000 н. 0000008354 00000 п. 0000008741 00000 н. 0000008902 00000 н. 0000009073 00000 н. 0000009106 00000 н. 0000009287 00000 н. 0000009311 00000 п. 0000010766 00000 п. 0000010790 00000 п. 0000012584 00000 п. 0000012752 00000 п. 0000012785 00000 п. 0000013104 00000 п. 0000013128 00000 п. 0000014566 00000 п. 0000014589 00000 п. 0000015497 00000 п. 0000071964 00000 п. 0000071987 00000 п. 0000072906 00000 н. 0000073688 00000 п. 0000073926 00000 п. 0000074154 00000 п. 0000074740 00000 п. 0000074820 00000 н. 0000074843 00000 п. 0000074867 00000 п. 0000077497 00000 п. 0000077577 00000 п. 0000077601 00000 п. 0000077624 00000 п. 0000080349 00000 п. 0000080939 00000 п. 0000081186 00000 п. 0000081210 00000 п. 0000084809 00000 п. 0000084889 00000 н. 0000084969 00000 п. 0000084992 00000 п. 0000085312 00000 п. 0000085337 00000 п. 0000085417 00000 п. 0000085440 00000 п. 0000085463 00000 п. 0000086748 00000 п. 0000086981 00000 п. 0000087005 00000 п. 0000087654 00000 п. 0000087893 00000 п. 0000088098 00000 п. 0000088121 00000 п. 0000088144 00000 п. 0000088990 00000 н. 0000089074 00000 н. 0000089159 00000 п. 0000089243 00000 п. 0000002227 00000 н. 0000003553 00000 н. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 1006 0 объект > эндобдж 1007 0 объект > / Кодировка> >> / DA (/ Helv 0 Tf 0 г) >> эндобдж 1079 0 объект > транслировать HV} LSW EΔaL:, * jL + XUDg) q | p @ & «P-c2us # ꖍdq}} 1 $ [Le7 {Ϲi6 (

Понимание новой роли неструктурных и вспомогательных белков SARS-CoV-2 в модуляции множества механизмов внутренней защиты хозяина

ГДЗ на английском языке в коллекции. ГДЗ на английском языке

Сборник упражнений является дополнительным компонентом серии UMC «Английский в фокусе» и предназначен для учащихся 4 класса общеобразовательных учреждений. Сборник содержит разнообразные задания и упражнения к каждому учебному занятию, направленные на развитие навыков письма и повторение изученного лексико-грамматического материала.

Примеры.

Напишите краткие ответы.
1. Он любит чипсы? — Нет, не знает.
2. У вас есть ДУШ УТРОМ? — НЕТ,
3. Любит ли он читать рассказы? — да,
4. Обедают ли они в школе? — да, _
5.Ваша сестра ложится спать в 10 часов? — да,
6. Вы встаете по воскресеньям в 7 утра? — НЕТ,
7. Ваша собака спит в вашей комнате? — НЕТ,

Изображения учебников приведены на страницах сайта исключительно в качестве иллюстративного материала (ст. 1274 ч. 1 части четвертой Гражданского кодекса Российской Федерации)

• Английский язык 3 класс. Enjoy English 3. Студенческая книга. Гос Биболетова АСТ.
• Английский язык 3 класс. Rainbow English 3: Учебное пособие — Студенческая книга.Часть 1, 2. ФГОС Афанасьев, Михеева Дрофа
• Английский язык 3 класс. В центре внимания 3: Тестовый буклет. ФГОС Быков, Своевременное Просвещение
• Английский язык 3 класс. Учебник. Рабочая тетрадь. Обе части Верещагин, Подкин Образование
• В центре внимания 4 класс. Учебное пособие — ученица «S Книга Быкова, Дули, Поспелова» Образование
• Английский язык 4-го класса. Учащийся «S Книга Кузовлева, Реудова» Образование
• Английский язык 4-го класса. Стендент: Студенческая книга. Гос. Баранова, Просвещение
• Английский язык 5 класс.Rainbow English 5: Учебник — Студент «S Book. Часть 1, 2. GEF Bustard
• Spotlight 5 класс. Учебное пособие — Студент» S Book Ваулина, Дули, Подолянко Education
• Английский язык 5 класс. Ученица «S Book» Кузовлева Enlighten
• Русский язык 5 класс. Студент «S Book». Гос Биболетова title
• Английский язык 6 класс. Rainbow English 6: Учебное пособие — Студенческая книга. Гос Афанасьев, Михеева, Баранова Дрофа
• В центре внимания 6 класс. Учебное пособие — Студенческая книга. Гос Ваулина, Дуля Просвещения
• Английский 6 класс.Стендент: Студенческая книга. Гос Баранова Просветление
• Английский язык 6 класс. Студентка. Гос Кузовлев, Lap Enlightenment
• Английский класс 6. Английский язык 6. Студенческая книга. Гос Биболетова, Денисенко Название
• Английский класс 7. Радужный английский 7: Учебное пособие — Студенческая книга. Часть 1, 2 Афанасьева, Михеева, Баранова Дрофа
• Английский язык 7 класс. Студент «S Book. Гос Кузовлев», Lap Enlightenment
• Английский язык 7 класс. Стендент: Студент S Book. Гос Баранова Просвещение
• Английский язык 7.SPOTLIGHT 7: Учебник — Студенческая книга Ваулина, Дуля Просвещения
• Урок английского 7. Наслаждайтесь английским 7. Учебник — Студенческая книга. Гос Биболетова титул
• Английский язык 8 класс. Студент «S Book». Гос Кузовлев, Лапа, Реудова Образование
• Английский язык 8 класс. SPOTLIGHT 8: Учебное пособие — Студент «S Book» Ваулина, Дуля Просвещения
• Английский язык 8 класс. Enjoy English 8: Student »S Book. Гос Биболетова название
• Английский язык 9 класс Кузовлев, Лапа, Реудова Education
• Английский язык 9 класс.НОВОЕ ТЫСЯЧЕЛЕТИЕ АНГЛИЙСКИЙ. Студент «S Book Butler, Thunderstorm Title
• GDZ на английском языке 10 класс Кузовлев В.П., Lap N.M.
• English 10 KDASS. Студент» S Book. Гось Афанасьев, Михеева Образование
• Happy english.ru 10 класс. Студент «S Книга — Рабочая тетрадь №1 и №2 Кауфман, Кауфман Название
• Английский язык 10 класс. Наслаждайтесь английским языком. Студент» S Книга — Рабочая тетрадь 1 — Рабочая тетрадь 2 Биболетова название
• Английский язык 10 класс. НОВОЕ ТЫСЯЧЕЛЕТИЕ АНГЛИЙСКИЙ. Студент «S Book Thunderstorm», дворецкий Титул
• Английский язык 11 класс Кузовлев В.PM: Enlightenment
• English-XI: Студенческая книга — Рабочая тетрадь Афанасьев О.В., Михеева И.В.М: Просветление
• Английский язык 11 класс. Книга ученика — Рабочая тетрадь 1 — Рабочая тетрадь 2 Биболетова М.З., Бабушис Е.Е. Обнинск: title
• Instrumentation (КИМ) по английскому 4 класс. ГЭФ Куллинич Вако
• Инструменты (КИМ) на английском языке 5 класс. ГЭФ Лысакова Вако
• Инструменты (КИМ) на английском языке 6 класс. ГЭФ Сухореосова Вако
• Инструментальные материалы (КИМ) на английском языке 7 класс.ФГОС Артюхова Вако
• Измерительные материалы (КИМ) на английском языке 8 класс. ГЭФ Лысакова Вако
• Инструменты (КИМ) на английском языке 9 класс. ГЭФ Сахарс Вако.

Тетради рабочие

• Рабочая тетрадь по английскому языку 2. Рабочая тетрадь Kuzovlev Enlighten
• Рабочая тетрадь по английскому языку 2. В центре внимания Bykov Enlightenment
• Рабочая тетрадь по английскому языку 2 класс Азаров, Дружинина Название
• Рабочая тетрадь по английскому языку 2. Enjoy english Название
• Рабочая тетрадь на английском 2 класс.Часть 2 Барашкова. К учебнику Верещагино Экзамен
• Рабочая тетрадь по английскому языку 3 класс Верещагин И.Н. Подтыкина Т.А.
• Рабочая тетрадь по английскому языку 3. Рабочая тетрадь Кузовлева
• Рабочая тетрадь по английскому языку 3. Класс. Часть 1 Барашкова Е.А.
• Рабочая тетрадь по английскому языку 3 класс. В центре внимания 3: Тестовый буклет Быкова
• Рабочая тетрадь по английскому языку 3 класс. Радужный английский. ФГОС Афанасьева Михеева Дрофа
• Рабочая тетрадь по английскому языку 3 класс. В центре внимания 3 Рабочая тетрадь. Быков Н.И., Дули Д., Поспелова М.Д. М .: Образование, 2015-2014
• Рабочая тетрадь по английскому языку 3. Класс английского. ФГОС Биболетова, Денисенко, Трубки Название
• Рабочая тетрадь по английскому языку 4. Рабочая тетрадь. ФГОС Кузовлева Enlighten
• Рабочая тетрадь на английском языке 4. В центре внимания. ФГОС Быков, Дули, Поспелова Просвещение
• Рабочая тетрадь по английскому языку 4. Звездный свет. Часть 1. ГЭФ Баранова, Duly Enlightenment
• Рабочая тетрадь по английскому языку 4. ГЭФ Комаров, Ларионова Русское слово
• Рабочая тетрадь по английскому языку 4 класс.Наслаждайся английским. ФГОС Биболетова, Денисенко, Pipes Title
• Рабочая тетрадь по английскому языку 5 класс. Учебное пособие по английскому языку 5. Рабочая тетрадь Biboletova Drop
• Рабочая тетрадь по английскому языку 5 класс. Rainbow English 5: Рабочая тетрадь Афанасьев, Михеева, Баранова Дрофа
• Рабочая тетрадь по английскому языку 5 класс. Рабочая тетрадь. ФГОС Кузовлева Enlighten
• Рабочая тетрадь по английскому языку 5 класс. ПРОЦЕСС 5: РАБОЧАЯ ТЕТРАДЬ. ГЭФ Ваулина, Дуля Просвещение
• Рабочая тетрадь по английскому языку 5 класс. Часть 1, 2. ГЭФ Кауфман Titul
• Рабочая тетрадь по английскому языку 5 класс.Наслаждайся английским. ФГОС Биболетова Название, Трубанева
• Рабочая тетрадь по английскому языку шестого класса. В центре внимания 6: ТЕСТОВЫЙ БУКЛЕТ Вулина Юлия, Вирджиния Эванс, Дженни Дули, Ольга Подоляко
• Рабочая тетрадь по английскому языку 6 класс. Enjoy English 6. Рабочая тетрадь Биболетова Drop
• Рабочая тетрадь по английскому языку 6 класс. Rainbow English 6: Рабочая тетрадь Афанасьев, Михеева, Баранова Дрофа
• Рабочая тетрадь по английскому языку 6 класс. Рабочая тетрадь Кузовлева, Lap Enlightenment
• Рабочая тетрадь по английскому языку 6 класс.Звездный свет. Рабочая тетрадь Баранова Просветление
• Рабочая тетрадь по английскому языку шестого класса. ИНФОРМАЦИЯ 6: РАБОЧАЯ КНИГА. ФГОС Ваулина Просветление
• Рабочая тетрадь на английском языке 6 класс. ФГОС Комаров, Ларионова Русское слово
• Рабочая тетрадь на английском языке 6 класс. Наслаждайтесь английским языком. ФГОС Биболетова, Денисенко Название
• Рабочая тетрадь по английскому языку 6 класс. Часть 1 Кауфман Titul
• Рабочая тетрадь по английскому языку 6 класс. Часть 2 Kaufman Titul
• Рабочая тетрадь по английскому языку 7 класс. Наслаждайтесь английским языком 7.Рабочая тетрадь Биболетова Дроп
• Рабочая тетрадь по английскому языку 7 класс. Rainbow English 7: Активная тетрадь Афанасьева, Михеева, Баранова DROF3.
• Рабочая тетрадь по английскому языку 7 класс. Starlight Baranova Enlightenment
• Рабочая тетрадь по английскому языку 7 класс (нумерация страниц не совпадает с 2 страницами старого издания) Kuzovlev Enlighten
• Рабочая тетрадь по английскому 7 класс. Enjoy English 7. Рабочая тетрадь GEF на английском 8th оценка. Часть 1, 2 Рабочая тетрадь по английскому языку 8 класс. Starlight Workbook по английскому языку 8 класс.ИНФОРМАЦИЯ 8: РАБОЧАЯ КНИГА. Рабочая тетрадь ГЭФ по английскому языку 8 класс. Часть 2 Рабочая тетрадь по английскому языку 9 класс (зеленые и синие обложки) Рабочая тетрадь по английскому языку 9 класс Рабочая тетрадь по английскому 10 классу. НОВОЕ ТЫСЯЧЕЛЕТИЕ АНГЛИЙСКИЙ. GEF Thunderstorm, дворецкий Title
• Рабочая тетрадь по английскому языку 11 класс. В центре внимания 11: Рабочая тетрадь Вирджиния Эванс, Дженни Дули, Боб О, Ольга Афанасьева, Ирина Михеева

Эффективное изучение английского с GDZ

• Изучение английского языка — одно из тех заданий, которые в обязательном порядке будут решать учащиеся в рамках старшей школы и после нее.Она особенно актуальна и после введения ФГОС, установление обязательного обучения двух иностранных в рамках школьной программы. В связи с этим английский язык как основной или дополнительный изучается во всех без исключения школах страны. Сертифицировать эту задачу, решить ее максимально помогут качественные учебные пособия и решебники к ним.
• Подобрать нужный комплект и приступить к занятиям GDZ можно в любом классе школы. В начальной школе В решении этой задачи учащимся могут помочь учителя, родители, тьюторы и руководители языковых курсов и кружков.Впоследствии ученики Центральной и Старшей школы смогут справиться с такой задачей самостоятельно. В любом случае, при организации такой подготовки для сборщиков готовых домашних заданий следует ориентироваться на:
  — Его задачи и цели — «подтянуть» знания и получить более высокий текущий и итоговый балл по английскому языку, подготовиться и участвовать, побеждать в языковых конкурсах и конкурсах. проводятся на внешкольных и школьных площадках, проходят ОГЭ / ЕГЭ по дисциплине в выпускных классах;
  — базовый уровень знаний, умение привлечь дополнительную помощь и ее необходимость, ответственность, интерес к предмету, целеустремленность;
  — Количество времени, которое может быть потрачено на проведение эффективных тренировок.
• Основные принципы работы с компиляциями:
  — систематичность;
  — сложность;
  — составление качественного комплекта учебной литературы;
  — штатная работа;
  — Проведение самотестирования, самоконтроль результатов, корректировка планов, выявление проблем, отслеживание динамики результатов.
• Среди полезной литературы, помимо базовых учебников в рамках прикладной программы, CMD на английском языке называется:
  — Рабочие тетради по дисциплине;
  — тетради-тренажеры по предмету;
  — ким на английском языке;
  — Прочие практические коллекции.
  Среди авторов, пользующихся наибольшей популярностью среди школьников и их учителей — Дули, Биболетова, Батлер, Афанасьев, Баранова, Пав, Кузовлев, Кауфман и другие.
• Некоторые из представленных сборников универсальны, подходят для любого УМК на английском языке, другие идут в комплекте с мастер-классами для лучшего и более полного, глубокого освоения материала курса.

Решебник на английском языке для 5-9 классов Голицынского — это сборник готовых домашних заданий, составленных по учебнику Голицынского Ю.B., который является основным учебным пособием по пониманию английского языка в большинстве русских школ.

Решебник по английскому языку, Голицынский — понимают грамматику без репетитора

Осознавая значение английского языка, многие родители нанимают своих детей дорогих репетиторов, ввиду того, что школьник не справляется с задачами школы программа.

Поскольку объем информации по предмету чрезвычайно широк, школьники иногда не могут вспомнить его на уроках, а дома испытывают трудности с выполнением упражнений.

Помощником в практическом освоении предмета может стать ГДЗ на английском языке для 5-9 классов Голицына, которые содержат не только готовые ответы на упражнения, но и комментарии по их выполнению.

Воспользовавшись нашим сайтом, вы откроете для себя новую форму изучения английского языка. Онлайн-ответы на домашние упражнения:

• Можно найти по нумерационной таблице, представленной в таблице;
• Доступно для любого электронного гаджета — телефона, ноутбука, планшета;
• Регулярно обновляются и соответствуют требованиям средних школ России.

По отдельным задачам Предусмотрено несколько вариантов выполнения, что позволяет более глубоко понять алгоритм упражнения.

Благодаря английскому решебнику родители также участвуют в процессе обучения ребенка: теперь они могут не только эффективно контролировать успеваемость своих детей, но и помогать им в выполнении домашних заданий по инсталляционному языку.

ГДЗ Английский язык — учебник 7 Издание Голицынского Ю.Б. из 2011

Учебное пособие составлено Голицынским Ю.Б. И выпущенная в 2003 году в 4-м издании — основа для усвоения основных правил грамматики английского языка в 5-9 классах. Вся теоретическая информация подкрепляется практическими упражнениями, которые закрепляются знаниями студентов.

В учебнике можно выделить три основных раздела:

1. Отдельные и нечеткие статьи: особенности и использование в устной речи;
2. Характеристика основных частей речи и структура предложений;
3. Правильные и неправильные глаголы, времена, активный и пассивный залог.

Многие упражнения, приведенные в пособии, относятся к разряду задач повышенной сложности. Воспользовавшись готовыми домашними заданиями, ученик не только выполнит качественное домашнее задание, но и закрепит полученные на уроке знания.

ГДЗ на английском языке для 5-9 класса Голицынского — решебник, включающий в себя комплекс одноименных готовых упражнений, составленный авторитетным ученым-методистом РФ — Голицынским Ю.Б.

Решебник на английском языке Галицинский — Самостоятельное изучение грамматики

Бывают случаи, когда у родителей недостаточный уровень владения английским языком, и школьник не разобрался в классе с тем, как пользоваться тем или иным правилом.

На выходе — Решебник на английском языке для 5-9 класса Голицынского. Сборник готовых домашних заданий будет полезен родителям, желающим следить за успеваемостью своих детей, а также студентам, желающим самостоятельно разобраться в практике применения грамматики английского языка.

На нашем сайте предусмотрена удобная функция интеллектуального поиска: достаточно вбить номер вакансии или часть условия в строку поиска или его часть — и система выдаст список, из которого вы сможете выбрать подходящий вариант.

Преимущества использования нашего сайта очевидны:

1. Интеллектуальный поиск способствует эффективной экономии времени;
2. Универсальность ресурса заключается в использовании его с любым электронным гаджетом — ПК, ноутбуком, планшетом;
3. Наличие актуальных версий решебников, соответствующих туториалам.Используется в средних школах.

Учебник 7 издание 2011 г. Голицынский Ю.Б. — ГДЗ и грамматика английского языка для школьников

В русских общеобразовательных школах при изучении грамматики в 5-9 классах учебник Голицынского Ю.Б. Представленный на сайте решебник является его 4-м изданием, выпущенным в 2003 году.

В книгу включен семинар с пояснениями, которые направлены на закрепление языковых навыков учащихся.