ISSN 0016-7126 (Print)
ISSN 2587-8492 (Online)
1. Бронгулеев В. В. Современные экзогеодинамические режимы Русской равнины // Геоморфология. – 2000. – № 4. – С. 11–23. |
2. Геоморфологическая карта / Сост. М. К. Граве, Л. М. Граве // Атлас Мурманской области. – М.: ГУГК, – 1971. – С. 8. |
3. Тимофеев Д. А. О полиморфизме как общем свойстве земной поверхности // Геоморфология. – 2006. – № 2. – С. 3–6. |
4. Уфимцев Г. Ф. Геоморфологическая конвергенция // Геоморфология. – 2009. – № 4. – С. 16–28. |
5. Харченко С. В. К вопросу о применении гармонического анализа при количественной характеристике рельефа // Геоморфология. – 2017. – № 2. – С. 14–24. DOI: 10.15356/0435-4281-2017-2-14-24. |
6. Харченко С. В. Новые задачи морфометрии рельефа и автоматизированные морфологические классификации в геоморфологии // Геоморфология. – 2020. – № 1. – С. 3–21. DOI: 10.31857/S043542812001006X. |
7. Чурсин И.Н., Алешина А.Р., Горохова И.Н. Картографирование по изображениям со спутников Landsat-8 и «Канопус-В» орошаемых почв Волгоградской области на участке Светлоярской оросительной системы // Геодезия и картография. – 2019. – № 12. – С. 31-41. DOI: 10.22389/0016-7126-2019-954-12-31-41. |
8. Ямашкин С.А., Радованович М.М., Ямашкин А.А., Вукович Д.В., Фролов А.Н. Использование ансамбль-систем для картографирования ландшафтов // Геодезия и картография. – 2016. – № 7. – С. 42-49. DOI: 10.22389/0016-7126-2016-913-7-42-49. |
9. Boehner J., Selige T. (2006) Spatial prediction of soil attributes using terrain analysis and climate regionalization. In SAGA – Analysis and Modelling Applications // Goettingen: Goettinger Geographische Abhandlungen. pp. 13–28. URL: downloads.sourceforge.net/saga-gis/gga115_02.pdf (дата обращения: 12.03.2019). |
10. Breiman L. (2001) Random forests // Machine learning. 45, 1, pp. 5–32. |
11. Florinsky I. V. (2016) Digital Terrain Analysis in Soil Science and Geology. 2nd ed. Amsterdam: Elsevier Academic Press 486 p. |
12. Gallant J. C., Dowling T. I. (2003) A multiresolution index of valley bottom flatness for mapping depositional areas // Water resources research. 39 (12), pp. 4–13. |
13. GMTED 2010 URL: clck.ru/apDWY (дата обращения: 15.11.2020). |
14. González-Díez A., Barreda-Argüeso J. A., Rodríguez-Rodríguez L., Fernández-Lozano J. (2021) The use of filters based on the Fast Fourier Transform applied to DEMs for the objective mapping of karstic features // Geomorphology. 385, 107724, DOI: 10.1016/j.geomorph.2021.107724. |
15. Han H., Guo X., Yu H. (2016) Variable selection using mean decrease accuracy and mean decrease Gini based on random forest. 7th IEEE International Conference on Software Engineering and Service Science (ICSESS) pp. 219–224. DOI: 10.1109/ICSESS.2016.7883053. |
16. Iwahashi J., Pike R. J. (2007) Automated classifications of topography from DEMs by an unsupervised nested-means algorithm and a three-part geometric signature // Geomorphology. 86, pp. 409-440. |
17. Longadge R., Dongre S. (2013) Class imbalance problem in data mining: review // International Journal of Computer Science and Network. 2, 1, URL: clck.ru/apDxG (дата обращения: 15.11.2020). |
18. MacMillan R. A., Pettapiece W. W., Nolan S. C., Goddard T. W. (2000) A generic procedure for automatically segmenting landforms into landform elements using DEMs, heuristic rules and fuzzy logic // Fuzzy Sets and Systems. 113, 1, pp. 81–109. |
19. Miska L., Jan H. (2005) Evaluation of current statistical approaches for predictive geomorphological mapping // Geomorphology. 67, pp. 3–4. |
Автоматизированное распознавание генетических типов рельефа Кольского полуострова по морфометрическим данным // Геодезия и картография. – 2022. – № 2. – С. 12-25. DOI: 10.22389/0016-7126-2022-980-2-12-25 |