Utilisation of geographically weighted regression (GWR) in forestry modelling – Ing. María Quirós-Segovia
Ing. María Quirós-Segovia
Master's thesis
Utilisation of geographically weighted regression (GWR) in forestry modelling
Využití geograficky vážené regrese (GWR) v lesnických modelech
Anotácia:
Diplomová práce je zaměřena na použití geograficky vážené regrese (GWR) v lesnických modelech. Je to perspektivní metoda pro analýzu prostorově heterogenních dat, přičemž v lesnictví byla tato metoda již používaná dříve v menších oblastech s dobrými výsledky. V této práci je metoda aplikována na větším území v regionu Murcia ve Španělsku. Hlavním cílem práce je ověření možnosti použití GWR pro odvození …viacAbstract:
The diploma thesis is focused on the application of the Geographically Weighted Regression (GWR) in forestry models. This is a prospective method for coping with spatially heterogeneous data. In forestry, this method has been used previously in small areas with good results, but in this diploma thesis it is applied to a bigger area in the Region of Murcia, Spain. Main goal of the thesis is to evaluate …viac
Jazyk práce: English
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 7. 4. 2015
Obhajoba závěrečné práce
- Vedúci: doc. Ing. Karel Drápela, CSc.
- Oponent: Radim Adolt, Ph.D.
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
QUIRÓS-SEGOVIA, María. \textit{Utilisation of geographically weighted regression (GWR) in forestry modelling}. Online. Diplomová práca. Brno: Mendelova univerzita v Brně, Faculty of Forestry and Wood Technology. 2015. Dostupné z: https://theses.cz/id/hon4qf/.
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Mendelova univerzita v Brně, Lesnická a dřevařská fakultaMendel University in Brno
Faculty of Forestry and Wood TechnologyMaster programme / odbor:
European Forestry / European Forestry
Práce na příbuzné téma
-
Geographically Weighted Regressions (GWR) in forestry modelling
María Quirós-Segovia -
Modelování lesních požárů v Kalifornii metodou geograficky vážené regrese
Dominik Šamanek -
Geograficky vážená regrese a její aplikace v oblasti regionálního rozvoje
Milan ŠINDLER -
Vliv přeměny dřevinné skladby lesů na půdní vlastnosti během environmentální změny vyšetřený pomocí shlukové analýzy a geograficky vážené regrese
Pavel SAMEC -
Porovnanie zmiešaných regresných modelov a geograficky váženej regresie na príklade výškovej krivky
Martin Forró -
Geographically Weighted Regressions (GWR) in forestry modelling
María Quirós-Segovia -
Spatial framework for real estate analysis: The case of the Czech Republic
Petr Hrobař -
Analysis of regional unemployment using regression models featuring spatial and temporal correlation of variables
Martin Konopásek
Názov
Vložil
Vložené
Práva