Математика 6 класс мерзляк читать: Читать Учебник Математика 6 класс Мерзляк Полонский Якир

Математика 6 класс Мерзляк А.Г. Полонский В.Б. Якир М.С.

Учебник предназначен для изучения математики в 6 классе общеобразовательных учреждений. В нем предусмотрена уровневая дифференциация, позволяющая формировать у школьников познавательный интерес к математике. Содержит большой дидактический материал: задания для подготовки к изучению нового материала, задания для повторения. Учебник входит в систему «Алгоритм успеха».

УЧЕБНИК
От авторов 3
Глава 1. Делимость натуральных чисел
§ 1. Делители и кратные 4
§ 2. Признаки делимости на 10, на 5 и на 2 9
§ 3. Признаки делимости на 9 и на 3 14
Делится или не делится? 18
§ 4. Простые и составные числа 20
Так ли просты эти простые числа ? 25
§ 5. Наибольший общий делитель 27
§ 6. Наименьшее общее кратное 32
Итоги главы 1 37
Глава 2. Обыкновенные дроби
§ 7. Основное свойство дроби 40
§ 8. Сокращение дробей 45
§ 9. Приведение дробей к общему знаменателю. Сравнение дробей 49
§ 10. Сложение и вычитание дробей с разными знаменателями 55
§11. Умножение дробей 64
§ 12. Нахождение дроби от числа 73
§ 13. Взаимно обратные числа 80
§ 14. Деление дробей 83
§ 15. Нахождение числа по заданному значению его дроби 91
§ 16. Преобразование обыкновенной дроби в десятичную 97
§ 17. Бесконечные периодические десятичные дроби 100
§ 18. Десятичное приближение обыкновенной дроби 104
Итоги главы 2 107
Глава 3. Отношения и пропорции
§ 19. Отношения 110
§ 20. Пропорции 116
§ 21. Процентное отношение двух чисел 123
Как найти «золотую середину» 128
§ 22. Прямая и обратная пропорциональные зависимости 130
§ 23. Деление числа в данном отношении 137
§ 24. Окружность и круг 140
§ 25. Длина окружности. Площадь круга 147
§ 26. Цилиндр, конус, шар 154
§ 27. Диаграммы 160
§ 28. Случайные события. Вероятность случайного события 170
Итоги главы 3 176
Глава 4. Рациональные числа и действия над ними
§ 29. Положительные и отрицательные числа 178
§ 30. Координатная прямая 182
§ 31. Целые числа. Рациональные числа 186
«Неразумные» числа 191
§ 32. Модуль числа 193
§ 33. Сравнение чисел 196
§ 34. Сложение рациональных чисел 202
§ 35. Свойства сложения рациональных чисел 208
§ 36. Вычитание рациональных чисел 211
§ 37. Умножение рациональных чисел 216
Ничто и ещё меньше 223
§ 38. Переместительное и сочетательное свойства умножения рациональных чисел. Коэффициент 224
§ 39. Распределительное свойство умножения 228
§ 40. Деление рациональных чисел 234
§ 41. Решение уравнений 239
§ 42. Решение задач с помощью уравнений 244
§ 43. Перпендикулярные прямые 250
§ 44. Осевая и центральная симметрии 256
§ 45. Параллельные прямые 265
§ 46. Координатная плоскость 270
§ 47. Графики 279
Итоги главы 4 288
Ответы и указания к упражнениям 292
Алфавитно-предметный указатель 300
Учителю 302

ПРИЛОЖЕНИЕ
Задания «Проверьте себя» в тестовой форме 1
Дружим с компьютером 9
Упражнения для повторения курса 6 класса 16
Ответы к заданиям «Проверьте себя» в тестовой форме 30
Ответы и указания к упражнениям 31

Скачать Уч. 2014 г.

Скачать прилож. 2014 г.

Поиск материала «Математика, 6 класс, приложение к учебнику Мерзляк А.Г., Полонский В.Б., Якир М.С., 2014» для чтения, скачивания и покупки

Ниже показаны результаты поиска поисковой системы Яндекс. В результатах могут быть показаны как эта книга, так и похожие на нее по названию или автору.

Search results:

1. Приложение к учебнику математика 6 класс А.Г.Мерзляк

   Приложение к учебнику математикаА.Г. Мерзляк, В.Б.Полонский, М.С.Якир. Математика, 6 класс, Приложение к учебнику математика 6 класс А.Г.Мерзляк.

   multiurok.ru

2. Математика. 6 класс — Мерзляк А.Г., Полонский В.Б., Якир М.С.

   6 класс — Мерзляк А.Г., Полонский В.Б., Якир М. С. Учебник предназначен для изучения математики в 6 классе общеобразовательных учреждений. В нем предусмотрена уровневая дифференциация, позволяющая формировать у школьников познавательный интерес к математике. Содержит большой дидактический материал: задания для подготовки к изучению нового материала, задания для повторения. Учебник входит в систему «Алгоритм успеха».

   11klasov.net

3. Купить эту книгу

4. Канцтовары

   Канцтовары: бумага, ручки, карандаши, тетради. Ранцы, рюкзаки, сумки. И многое другое.

   my-shop.ru

6. Приложение к учебнику математика 6 класс А.Г.Мерзляк

   Приложение к учебнику математикаА.Г. Мерзляк, В.Б.Полонский, М.С.Якир. Математика, 6 класс, Приложение к учебнику математика 6 класс А. Г.Мерзляк.

   multiurok.ru

7. reshaemvpr.ru Математика. 6 класс — Мерзляк
   А.Г., Полонский…

   6 класс — Мерзляк А.Г., Полонский В.Б., Якир М.С. cкачать в PDF. Учебник предназначен для изучения математики в 6 классе общеобразовательных учреждений. В нем предусмотрена уровневая дифференциация, позволяющая формировать у школьников познавательный интерес к математике. Содержит большой дидактический материал: задания для подготовки к изучению нового материала, задания для повторения. Учебник входит в систему «Алгоритм успеха».

   reshaemvpr.ru

8. Математика. 6 класс — Мерзляк А.Г., Полонский В.Б., Якир…

   6 класс — Мерзляк А.Г., Полонский В.Б., Якир М.С. cкачать в PDF. Учебник предназначен для изучения математики в 6 классе общеобразовательных учреждений. В нем предусмотрена уровневая дифференциация, позволяющая формировать у школьников познавательный интерес к математике. Содержит большой дидактический материал: задания для подготовки к изучению нового материала, задания для повторения. Учебник входит в систему «Алгоритм успеха».

   fizikadlyvas.net

9. Математика. 6 класс — Мерзляк А.Г., Полонский В.Б., Якир…

   Математика. 6 класс — Мерзляк А.Г., Полонский В.Б., Якир М.С. Cdnpdf.com — учебники, журналы, книги в формате pdf со всего мира — читать и скачать. Ежедневное обновление…

   cdnpdf.com

10. Мерзляк А.Г., Полонский В.Б., Якир М.С. Математика. 6 класс…

    Учебник предназначен для изучения математики в 6 классе общеобразовательных учреждений.

    В нем предусмотрена уровневая дифференциация, позволяющая формировать у школьников познавательный интерес к математике. Содержит большой дидактический материал: задания для подготовки к изучению нового материала, задания для повторения.

    Содержание приложения: Задания «Проверьте себя» в тестовой форме. Дружим с компьютером. Упражнения для повторения курса 6 класса.

    www.studmed.ru

11. Математика. 6 класс — Мерзляк А.Г., Полонский В.Б., Якир М.С.

    6 класс — Мерзляк А.Г., Полонский В.Б., Якир М.С. Учебник предназначен для изучения математики в 6 классе общеобразовательных учреждений. В нем предусмотрена уровневая дифференциация, позволяющая формировать у школьников познавательный интерес к математике. Содержит большой дидактический материал: задания для подготовки к изучению нового материала, задания для повторения. Учебник входит в систему «Алгоритм успеха».

    cdnpdf.com

12. 1-11klasses Математика. 6 класс — Мерзляк А.Г., Полонский…

    Математика. 6 класс — Мерзляк А.Г., Полонский В.Б., Якир М.С. cкачать в PDF. Учебник предназначен для изучения математики в 6 классе общеобразовательных учреждений. В нем предусмотрена уровневая дифференциация, позволяющая формировать у школьников познавательный интерес к математике. Содержит большой дидактический материал: задания для подготовки к изучению нового материала, задания для повторения. Учебник входит в систему «Алгоритм успеха».

    1-11klasses.ru

13. Математика 6 класс
    . УМК Мерзляк и др. (2014-2017)

    Учебник / А.Г.Мерзляк, В.Б.Полонский, М.С. Якир — М.: Вентана-Граф, 2014» . Учебник включен в федеральный перечень учебников. В нём предусмотрена уровневая дифференциация, позволяющая формировать у школьников познавательный интерес к математике. Учебник входит в систему «Алгоритм успеха». Ниже представлена ознакомительная версия с цитатами в учебных целях для учащихся на самообучении (семейное образование, домашнее обучение).

    xn--6-8sb3ae5aa.xn--p1ai

14. Математика 6, ВЕНТАНА, Мерзляк.

    Методические пособия к учебнику математики 6 класса, А.А. Мерзляк, ВЕНТАНА.

    Ни искусство, ни мудрость не могут быть достигнуты, если им не учиться. Предлагаем интерактивные разработки уроков по темам учебника математики А.Г. Мерзляка для 6 класса. В каждом уроке указываются его этапы. авторы: Сенина Г.Н, Сенин В.Г.

    seninvg07.narod.ru

15. Математика 6 класс Мерзляк А.Г., Полонский В.Б., Якир М.С.

    Школьные учебники, рабочие тетради, пособия с 1 по 11 класс. Подготовка к ОГЭ и ЕГЭ, ВПР, контрольным работам, скачать школьные учебники.

    Учебник предназначен для изучения математики в 6 классе общеобразовательных учреждений. В нем предусмотрена уровневая дифференциация, позволяющая формировать у школьников познавательный интерес к математике. Содержит большой дидактический материал: задания для подготовки к изучению нового материала, задания для повторения.

    uchebniksonline.ru

16. Учебник Математика, 6 класс. Авторы:
    Мерзляк А.Г., Полонский…

    Закон Российской Федерации «Об образовании» №273 от 29.12.2012 г. Федерального государственного образовательного стандарта основного общего образования (приказ Министерства образования и науки Российской Федерации от 17 декабря 2010 г. № 1897. Устава МОУ-ВЫСОКОВСКОЙ СОШ № 4; Ориентирована на использование учебно-методического комплекта: Рабочая программа «Математика», 6 класс. Авторы программы: Мерзляк А.Г., Полонский В.Б., Якир М. С., Буцко Е.В.. М., « Вентана — Граф», 2015.

    nsportal.ru

17. Математика. Дидактические материалы. 6 класс — А. Г. Мерзляк…

    Дидактические материалы содержат упражнения для самостоятельных и контрольных работ. Используются в комплекте с учебником «Математика. 6 класс» (авт. А. Г. Мерзляк, В. Б. Полонский, М. С. Якир) системы «Алгоритм успеха».

    6 класс» (авт. А. Г. Мерзляк, В. Б. Полонский, М. С. Якир) системы «Алгоритм успеха». Соответствует Федеральному государственному образовательному стандарту основного общего образования (2010 г.).

    11klasov.net

18. Приложение к учебнику №1 — ГДЗ по Математике 6 класс…

    ГДЗ (готовое домашние задание из решебника) на Приложение к учебнику №1 по учебнику Математика. 6 класс. Учебник для учащихся общеобразовательных организаций / А. Г. Мерзляк, В.Б. Полонский, М.С. Якир.

    otvetkin.info

19. Математика. 6 класс. Рабочая тетрадь № 1 — Мерзляк…

    6 класс. Рабочая тетрадь № 1 — Мерзляк А.Г., Полонский В.Б., Якир М.С. Рабочая тетрадь содержит различные виды заданий на усвоение и закрепление нового материала, задания развивающего характера, дополнительные задания, которые позволяют проводить дифференцированное обучение. Тетрадь используется в комплекте с учебником «Математика. 6 класс» (авт. А.Г. Мерзляк, В.Б. Полонский, М.С. Якир), входящим в систему «Алгоритм успеха».

    cdnpdf.com

20. Рабочая программа по математике 6 класс УМК Мерзляк

    — Приказа «О внесении изменений в федеральный государственный образовательный стандарт основного общего образования, утвержденный приказом Министерства образования и науки Российской Федерации от 17 декабря 2010г. №1897» №1577 от 31 декабря 2015г.; — Положения о рабочей программе учебного предмета, курса, дисциплины МБОУ Тополесвкой СОШ; — Авторской программы А.Г. Мерзляк, В.Б. Полонский, М.С. Якир, Е.В. Буцко (Математика: программы: 5–11 классы А.Г. Мерзляк, В.Б. Полонский, М.С. Якир, Е.В. Буцко /.

    multiurok.ru

21. Онлайн Учебник Математика 6 класс Мерзляк Полонский Якир…

    Чтобы читать и смотреть Учебник Математика 6 класс Мерзляк Полонский Якир, нажмите на нужные страницы. Появятся изображения с бесплатными учебными материалами.

    Смотри школьные учебники (не гдз) на образовательном ресурсе — Рабочая-тетрадь-и-учебник.ком. Книги ФГОС можно читать абсолютно бесплатно с любых электронных гаджетов (мобильных телефонов, планшетов, айфонов и т.д.). Ниже нажми по номеру страницы и откроется изображение с учебным материалом за 2017-2018 и 2019 года.

    rabochaya-tetrad-i-uchebnik.com

22. Математика. 6 класс. Методическое пособие. Мерзляк

    Пособие используется в комплекте с учебником «Математика. 6 класс» (авторы: А.Г. Мерзляк, В.Б. Полонский, М.С. Якир) системы «Алгоритм успеха». Соответствует федеральному государственному образовательному стандарту основного общего образования. Просмотр содержимого документа «Математика.

    multiurok.ru

23. Рабочая программа по математике для 6 класса к учебнику…

    Аннотация к рабочей программе по математике для 5-6 классов по УМК А.Г. Мерзляк, В.Б. Полонского, М.С. Якира. Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС основного общего образования; авторской программы, разработанной А.Г. Мерзляком, Б.В. Полонским, М.С. Якиром «Программы математика 5-11 классы» Москва «Вентана-Граф» 2016, на основе единой концепции преподавания математики в средней школе.

    nsportal.ru

24. Методическое пособие по математике 6 класс А.Мерзляк

    Методическое пособие «Основа математики — теория, 5-6 класс». — чтобы изучение математики было успешным, чтобы учиться было интересно, нужно быть внимательным и сообразительным, уметь хорошо и быстро запоминать, обладать сильной волей. Эти качества можно р…

    Методическое пособие составлено в соответствии с рабочей программой, утвержденной на заседании Методического совета. В данное методическое пособие включены проверочные работы, самостоятельные работы

    nsportal.ru

25. А. Г. Мерзляк, В. Б. Полонский, E. M. Рабинович, М. С. Якир

    Харьков «Гимназия». удк 51(075) 74.262. Одобрено к использованию в учебно-воспитательно.и процессе Министерством образования и науки Украины. от 10.08.2006 г.) Полонский В. Якир М. С. Сборник задач и заданий для тематического оценивания по математике для 6 класса. Гимназия. 2010. илл. ISBN 966-8319-45-1. Сборник является составной частью учебно-методического комплекта к учебнику «Математика. 6 класс» (авторы Мерзляк А. Лкир. содержит тренировочные задания, соответствующие представленным в учебнике темам.

    cmiso.ru

26. Домашние зачётные работы по математике 6 класс…

    класс: учебник для учащихся общеобразовательных. организаций, — 2-е изд., перераб. – М.:Вентана-Граф, 2016. • А.Г. Мерзляк, В.Б. Полонский, Е.М. Рабинович, М.С. Якир. Сборник задач и заданий для тематического оценивания по. математике для 6 класса.- Харьков: Гимназия,2005. • А.П. Ершов, В.В. Голобородько. Самостоятельные и.

    uchitelya.com

27. учебник Математика. 6 класс. Мерзляк А. Г., Полонский…

    Контрольно-измерительные материалы. по предмету «Математика» в 6 классе, учебник Математика. 6 класс. Мерзляк А.Г., Полонский В.Б., Якир М.С. Контрольная работа №1. Делимость натуральных чисел.

    uchitelya.com

28. 6 класс. Математика. Дидактические материалы. А. Г. Мерзляк

    Дидактические материалы содержит упражнения для самостоятельных и контрольных работ. Они используется в комплекте с учебником «Математика. 6 класс» (авт. А.Г. Мерзляк, В.Б. Полонский, М.С. Якир) системы «Алгоритм успеха».Соответствуют федеральному государственному.

    А.Г. Мерзляк, В.Б. Полонский, М.С. Якир) системы «Алгоритм успеха». Соответствуют федеральному государственному образовательному стандарту основного общего образования (2010 г.).

    multiurok.ru

29. Приложение к учебнику математика 6 класс А. Г.Мерзляк

    Приложение к учебнику математикаА.Г. Мерзляк, В.Б.Полонский, М.С.Якир. Математика, 6 класс, Приложение к учебнику математика 6 класс А.Г.Мерзляк.

    multiurok.ru

30. ГДЗ по Математике 6 класс: Мерзляк. Решебник с подробными…

    Решебник математики шестого класса к учебнику А.Г. Мерзляка. В этом сборнике готовых домашних заданий представлены две версии учебника математики от Мерзляка – старый за 2014 год и новый за 2019 год. Они немного отличаются между собой по структуре, количеству страниц, порядку практических заданий. Версия 2014 года содержит 1346 номеров, а в 2019 году их 1446. Наш решебник содержит подробные ответы к обеим версиям, чтобы школьник не путался в нумерации параграфов и задач.

    otvetkin.info

31. Рабочая программа по математике для 6 класса к учебнику. ..

    развитие представления о математике, как форме описания и методе познания действительности, создание условий для приобретения первоначального опыта математического моделирования. Для реализации содержания рабочей программы по математике в 6 классе используется УМК: 1.2.4.1.8.2 А.Г. Мерзляк, В.Б. Полонский, М.С.Якир Математика: 6 класс: учебник для учащихся общеобразовательных организаций -2-е изд., перераб.-М.: Вентана-Граф, 2016г(ФПУ № 15 от 26.01.17 г).

    znanio.ru

32. рабочая программа по математике 6 класс А.Г.Мерзляк…

    В Примерной программе для основной школы, составленной на основе федерального государственного образовательного стандарта, определены требования к результатам освоения образовательной программы по математике.

    7) Математика 6 класс. Методическое пособие/Е.В.Буцко, А.Г.Мерзляк, В.Б. Полонский, М.С. Якир – М.: «Вентана- Граф», 2017; 8)Электронная база для создания тематических и итоговых разноуровневых тренировочных и проверочных материалов для организации фронтальной и индивидуальной работы.

    nsportal.ru

33. ГДЗ по математике для 6 класса: Мерзляк, Полонский

    Готовое домашние задание (ГДЗ) по математике для 6 класса к учебнику А. Г. Мерзляк, ФГОС: упражнения, решаем устно, вопросы к параграфу, приложение к учебнику.

    В 6 классе математика по-настоящему усложняется. Многое может казаться непонятным. Однако ГДЗ к учебнику Мерзляка А.Г. поможет учащемуся разобраться с такими темами, как: натуральные и рациональные числа, пропорции и отношения, простые дроби.

    ReshUtka.ru

34. ГДЗ Математика 6 класс Мерзляк, Полонский, Якир на Решалка

    Научить ребенка решать задачи из учебника – работа школьного учителя. Но почему-то очень часто она сваливается на родительские плечи. Причем сам школьник в этом, как правило, совершенно не виноват. Огромный груз в виде чрезмерно интенсивной школьной программы и ответственности перед родителями довлеет над ним, как Дамоклов меч. Помочь ребенку разобраться в сложной теме, понять то, что не расслышал или не успел записать на уроке, может ГДЗ за 6 класс по математике Мерзляка.

    Reshalka.com

35. Рабочая программа по математике, 6 класс к учебнику…

    Рабочая программа реализуется в учебниках математики и учебно-методических пособиях, созданных коллективом авторов под руководством А.Г. Мерзляка, включенных в систему «Алгоритм успеха».

    Рабочая программа по предмету «Математика» 6 класс На 2018-2019 учебный год (для общеобразовательных школ, базовый уровень) Рабочая программа составлена на основе учебника Математика-6 (авторы А.Г Мерзляк, В.Б. Полонский и др.) и программы по математике сост.

    compedu.ru

На данной странице Вы можете найти лучшие результаты поиска для чтения, скачивания и покупки на интернет сайтах материалов, документов, бумажных и электронных книг и файлов похожих на материал «Математика, 6 класс, приложение к учебнику Мерзляк А. Г., Полонский В.Б., Якир М.С., 2014»

Для формирования результатов поиска документов использован сервис Яндекс.XML.

Нашлось 693 тыс. ответов. Показаны первые 32 результата(ов).

Дата генерации страницы: понедельник, 23 января 2023 г., 11:21:40 GMT

Классификация сельскохозяйственных культур на основе признаков красной кромки Анализ данных GF-6 WFV

1. Чжао С. Дж. Достижения в области исследований и применения дистанционного зондирования в сельском хозяйстве. Транс. Подбородок. соц. Агр. Мах. 2014;45:277–293. [Google Scholar]

2. Уордлоу Б.Д., Эгберт С.Л., Кастенс Дж.Х. Анализ временных рядов данных индекса растительности MODIS 250 м для классификации сельскохозяйственных культур на Центральных Великих равнинах США. Дистанционный датчик окружающей среды. 2007; 108: 290–310. doi: 10.1016/j.rse.2006.11.021. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

3. Chen Z.X., Ren J.Q., Tang H.J., Shi Y. , Liu J. Прогресс и перспективы исследований и применения дистанционного зондирования в сельском хозяйстве в Китае. Журнал дистанционного зондирования. J. Remote Sens. 2016; 20: 748–767. [Google Scholar]

4. Тенкабайл П.С. Глобальные пахотные земли и их значение для водной и продовольственной безопасности в двадцать первом веке: на пути к вечной зеленой революции, сочетающей вторую зеленую революцию с голубой революцией. Remote Sens. 2010; 2: 2305–2312. дои: 10.3390/rs2092305. [CrossRef] [Google Scholar]

5. Атцбергер С. Достижения в области дистанционного зондирования сельского хозяйства: контекстное описание, существующие системы оперативного мониторинга и основные потребности в информации. Remote Sens. 2013; 5: 949–981. doi: 10.3390/rs5020949. [CrossRef] [Google Scholar]

6. Хао П., Ван Л., Ню З., Аабликим А., Хуанг Н., Сюй С., Чен Ф. Потенциал временных рядов, объединенных с Landsat-5 TM и HJ-1 CCD для классификации сельскохозяйственных культур: тематическое исследование округов Боле и Манас в Синьцзяне, Китай. Remote Sens. 2014; 6: 7610–7631. дои: 10.3390/rs6087610. [CrossRef] [Google Scholar]

7. Song J.W., Zhang Y.J., Li XC., Yang W.Z. Сравнение изображений GF-1 и Landsat-8 в классификации земного покрова. прог. геогр. 2016; 35: 255–263. [Google Scholar]

8. Цай Ю., Гуан К., Пэн Дж., Ван С., Сейферт С., Уордлоу Б., Ли З. Высокоэффективная сезонная система классификации полевых культур типов с использованием временных рядов данных Landsat и подхода машинного обучения. Дистанционный датчик окружающей среды. 2018;210:35–47. doi: 10.1016/j.rse.2018.02.045. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

9. Ли Х.К., Ву Дж., Ван С.Л. Объектно-ориентированная классификация землепользования бассейна реки Дунцзян на основе изображения GF-1. Транс. Подбородок. соц. Агр. англ. 2018; 34: 245–252. [Google Scholar]

10. Liu J., Wang L., Teng F., Yang L., Gao J., Yao B., Yang F. Влияние полосы частот красного края спутника RapidEye на точность оценки посевной площади. . Транс. Подбородок. соц. Агр. англ. 2016;32:140–148. [Google Scholar]

11. Делегидо Дж., Веррельст Дж., Меза С.М., Ривера Дж.П., Алонсо Л., Морено Дж. Спектральный индекс красного края для дистанционной оценки LAI зеленых агроэкосистем. Евро. Дж. Агрон. 2013;46:42–52. doi: 10.1016/j.eja.2012.12.001. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

12. Ше Б., Хуан Дж., Ши Дж., Вэй С. Извлечение регионов выращивания масличного рапса на основе вариационных характеристик положения красной кромки. Транс. Подбородок. соц. Агр. англ. 2013;29:145–152. [Google Scholar]

13. Канке Ю., Тубана Б., Дален М., Харрелл Д. Оценка индексов растительности на основе отражения красного и красного края для моделей прогнозирования биомассы риса и урожайности зерна на рисовых полях. Точный Агр. 2016;17:507–530. doi: 10.1007/s11119-016-9433-1. [CrossRef] [Академия Google]

14. Цинь З.Ф., Чанг К., Шен Дж., Ю Ю., Лю Дж.К. Характеристики Red Edge и модель оценки SPAD с использованием гиперспектральных данных для риса в ирригационной зоне Нинся. Геомат. Инф. науч. Уханьский университет 2016;41:1168–1175. [Google Scholar]

15. Qiu S., He B., Yin C., Liao Z. Оценки спектральных полос красного края растительности Sentinel 2 для улучшения классификации земного покрова. МОФРЗ междунар. Арка фотограмм. Дистанционный сенсор Спл. Инф. науч. 2017;42:1055–1059. doi: 10.5194/isprs-archives-XLII-2-W7-871-2017. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

16. Форкуор Г., Димобе К., Серме И., Тондо Дж. Э. Landsat-8 в сравнении с Sentinel-2: изучение дополнительной ценности красных полос Sentinel-2 для картирования землепользования и земного покрова в Буркине Фасо. GIScience Remote Sens. 2018; 55:331–354. doi: 10.1080/15481603.2017.1370169. [CrossRef] [Google Scholar]

17. Шустер С., Фёрстер М., Кляйншмит Б. Тестирование красного краевого канала для улучшения классификации землепользования на основе многоспектральных спутниковых данных высокого разрешения. Междунар. J. Remote Sens. 2012; 33: 5583–559.9. doi: 10.1080/01431161. 2012.666812. [CrossRef] [Google Scholar]

18. Лю Х. П., Ан Х. Дж. Анализ характеристик спектра озеленения деревьев в Хух-Хото на основе мировоззрения-Ⅱ J. Inn. монг. Агр. ун-т 2014; 35:41–45. [Google Scholar]

19. Иммитцер М., Вуоло Ф., Атцбергер К. Первый опыт использования данных Sentinel-2 для классификации сельскохозяйственных культур и видов деревьев в Центральной Европе. Дистанционная чувствительность 2016; 8:166. doi: 10.3390/rs8030166. [CrossRef] [Google Scholar]

20. Liu J.Y., Xin C.L., Wu H.G., Zeng Q.W., Shi J.J. Потенциальное применение данных GF-6 WFV в мониторинге типов леса. Spacecr. Восстановление удаленного датчика 2019;40:107–116. [Google Scholar]

21. Ким Х.О., Йеом Дж.М. Эффект красных краев и особенностей текстуры для объектной классификации риса-сырца с использованием данных мультиспектральных спутниковых изображений RapidEye. Междунар. J. Remote Sens. 2014; 35:7046–7068. doi: 10.1080/01431161.2014.965285. [CrossRef] [Google Scholar]

22. Устунер М., Санли Ф.Б., Абдикан С., Эсетлили М.Т., Куруку Ю. Классификация типов культур с использованием индексов растительности изображений RapidEye. МОФРЗ междунар. Арка фотограмм. Дистанционный сенсор Спл. Инф. науч. 2014;40:195–198. doi: 10.5194/isprsarchives-XL-7-195-2014. [CrossRef] [Google Scholar]

23. Hang S.Y., Yang L., Chen X., Yao Y. Изучение классификации типичных засушливых культур на основе машинного обучения. Спектроск. Спектр. Анальный. 2018; 38:3169–3176. [Google Scholar]

24. Wu J., Lu Y.N., Li C.B., Li Q.H. Точная классификация сельскохозяйственных культур округа на основе мультивременных изображений Sentinel-2A. Транс. Подбородок. соц. Агр. Мах. 2019;50:194–200. [Google Scholar]

25. Талукдар С., Сингха П., Махато С., Шахфахад, Пал С., Лиу Ю.-А., Рахман А. Классификация землепользования и растительного покрова с помощью классификаторов машинного обучения для спутниковых наблюдений -Обзор. Дистанционный датчик 2020;12:1135. дои: 10.3390/rs12071135. [CrossRef] [Google Scholar]

26. Зераатпише М., Аюби С., Джафари А., Таджик С., Финке П. Цифровое картирование свойств почвы с использованием множественного машинного обучения в полузасушливом регионе, центральный Иран. Геодерма. 2019; 338: 445–452. doi: 10.1016/j.geoderma.2018.09.006. [CrossRef] [Google Scholar]

27. Сонобе Р., Ямая Ю., Тани Х., Ван Х., Кобаяси Н., Мотидзуки К.-И. Оценка пригодности данных Sentinel-1A и 2A для классификации сельскохозяйственных культур. GIScience Remote. Сенс. 2017; 54:918–938. doi: 10.1080/15481603.2017.1351149. [CrossRef] [Google Scholar]

28. Мапоня М.Г., ван Никерк А., Машимбай З.Е. Предуборочная классификация типов культур с использованием временных рядов Sentinel-2 и машинного обучения. вычисл. Электрон. Агр. 2020;169:105164. doi: 10.1016/j.compag.2019.105164. [CrossRef] [Google Scholar]

29. Liu J., Wang L.M., Yang F.G., Yang L.B., Wang X.L. Дистанционная оценка посевных площадей на основе изображений временных рядов HJ. Транс. Подбородок. соц. Агр. англ. 2015;31:199–206. [Google Scholar]

30. Хао П., Тан Х., Чен З., Лю З. Картирование посевов в начале сезона с использованием улучшенной искусственной иммунной сети (IAIN) и данных Sentinel. Пир Дж. 2018;6:e5431. doi: 10.7717/peerj.5431. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

31. Huang G.Q., Zhao Q.G. Режим севооборота/залежей в типичных районах Китая и стратегия его развития. Акта Педол. Грех. 2018;55:283–292. [Google Scholar]

32. Се Х. Л., Ченг Л. Дж. Факторы влияния и норма экологической компенсации озимой пшеницы-пара в зоне воронки грунтовых вод. Дж. Нат. Ресурс. 2017;32:2012–2022. [Академия Google]

33. Ван М., Го Б.Б., Лонг X.X., Сюэ Л., Ченг Ю.Ф., Цзинь С.Ю., Чжоу С. Геометрическая калибровка на орбите и проверка точности камеры GF-6 WFV. Акта Геод. Картогр. Грех. 2020; 49: 171–180. [Google Scholar]

34. Zhang Q.Y., Li Z., Xia C.Z., Chen J., Peng D.L. Классификация пород деревьев на основе новых диапазонов спутников дистанционного зондирования Земли GF-6. Дж. Гео-Инф. науч. 2019;21:1619–1628. [Google Scholar]

35. Liu C., Zhao C., Zhang L.Y. Новый метод уменьшения размеров гиперспектральных изображений ДЗЗ. J. График изображения. 2005; 10: 218–222. [Академия Google]

36. Чжан А.В., Ду Н., Кан С.Ю., Го Ф.К. Гиперспектральный адаптивный метод выбора полосы через нелинейное преобразование и корреляцию информационной близости. Инфракрасный лазер англ. 2017;46:221–229. [Google Scholar]

37. Zhang Y., Guan Y.L. Сокращение гиперспектральных полос за счет объединения кластеризации с адаптивным выбором полос. Инф.Датц.Датч. 2018;33:66–70. [Google Scholar]

38. Ма Н., Ху Ю.Ф., Чжуан Д.Ф., Ван С.С. Определение оптимальной комбинации полос гиперспектральных данных HJ-1A в рассматриваемом регионе Дунгуань на основе оптимального коэффициента индекса и расстояния J–M. Технология дистанционных датчиков. заявл. 2010;25:358–365. [Академия Google]

39. Бруццоне Л., Роли Ф., Серпико С.Б. Расширение расстояния Джеффриса-Матуситы для многоклассовых случаев для выбора признаков. IEEE транс. Geosci. Remote Sens. 1995; 33: 1318–1321. doi: 10.1109/36.477187. [CrossRef] [Google Scholar]

40. Хао П., Ву М., Ню З., Ван Л., Чжан Ю. Оценка различных составов данных для ранней классификации типов культур. Пир Дж. 2018;6:e4834. doi: 10.7717/peerj.4834. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

41. Харалик Р.М., Шанмугам К., Динштейн И.Х. Текстурные признаки для классификации изображений. IEEE транс. Сист. Человек Киберн. 1973;3:610–621. doi: 10.1109/TSMC.1973.4309314. [CrossRef] [Google Scholar]

42. Palsson F., Sveinsson J.R., Ulfarsson M.O., Benediktsson J.A. Модельное слияние мульти- и гиперспектральных изображений с использованием PCA и вейвлетов. IEEE транс. Geosci. Remote Sens. 2014; 53: 2652–2663. doi: 10.1109/TGRS.2014.2363477. [CrossRef] [Google Scholar]

43. Чжао Ю.С. Принципы и методы анализа приложений дистанционного зондирования Земли. 2-е изд. Научная пресса; Пекин, Китай: 2013. стр. 174–175. [Академия Google]

44. Zhang L., Gong Z.N., Wang Q.W., Jin D., Wang X. Картирование водно-болотных угодий дельты реки Хуанхэ на основе многофункциональной оптимизации изображений Sentinel-2. J. Remote Sens. 2019; 23:313–326. [Google Scholar]

45. Fang C.Y., Wang L., Xu H.Q. Сравнительное исследование различных индексов красных краев для определения состояния здоровья городских пастбищ с помощью дистанционного зондирования. Дж. Гео-Инф. науч. 2017;19:1382–1392. [Google Scholar]

46. Се Q.Y. Кандидат наук. Тезис. Университет Академии наук Китая, Институт дистанционного зондирования и цифровой Земли Академии наук Китая; Пекин, Китай: 2017 г. Исследование методов извлечения индекса площади листьев на основе красных краевых полос из данных многоплатформенного дистанционного зондирования. [Академия Google]

47. Гительсон А.А., Мерзляк М.Н. Изменения спектральной отражательной способности, связанные с осенним старением листьев Aesculus hippocastanum L. и Acer platanoides L.. Спектральные особенности и связь с оценкой хлорофилла. J. Физиол растений. 1994; 143: 286–292. doi: 10.1016/S0176-1617(11)81633-0. [CrossRef] [Google Scholar]

48. Барнс Э.М., Кларк Т.Р., Ричардс С.Е., Колаиззи П.Д., Хаберланд Дж., Костржевский М., Моран М.С. Одновременное обнаружение водного стресса сельскохозяйственных культур, состояния азота и густоты растительного покрова с использованием наземных мультиспектральных данных; Материалы Пятой международной конференции по точному земледелию; Блумингтон, Миннесота, США. 27–30 июля 2000 г.; п. 1619. [Google Scholar]

49. Гительсон А.А., Гриц Ю., Мерзляк М.Н. Взаимосвязь между содержанием хлорофилла в листьях и спектральной отражательной способностью и алгоритмы неразрушающей оценки хлорофилла в листьях высших растений. J. Физиол растений. 2003; 160: 271–282. doi: 10.1078/0176-1617-00887. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

50. Гительсон А.А., Кейдан Г.П., Мерзляк М.Н. Трехполосная модель неинвазивной оценки содержания хлорофилла, каротиноидов и антоцианов в листьях высших растений. Геофиз. Рез. лат. 2006;33:L11402. дои: 10.1029/2006GL026457. [CrossRef] [Google Scholar]

51. Дотри К.С., Уолтхолл К.Л., Ким М.С., Де Колстоун Э.Б., Макмертри Дж.Э. Оценка концентрации хлорофилла в листьях кукурузы по отражательной способности листьев и полога. Дистанционный датчик окружающей среды. 2000; 74: 229–239. doi: 10.1016/S0034-4257(00)00113-9. [CrossRef] [Google Scholar]

52. Haboudane D., Miller J.R., Pattey E., Zarco-Tejada P.J., Strachan I.B. Гиперспектральные вегетационные индексы и новые алгоритмы для прогнозирования зеленого LAI навесов сельскохозяйственных культур: моделирование и проверка в контексте точного земледелия. Дистанционный датчик окружающей среды. 2004;90: 337–352. doi: 10.1016/j.rse.2003.12.013. [CrossRef] [Google Scholar]

53. Dash J., Curran PJ MTCI: индекс земного хлорофилла MERIS. Междунар. J. Remote Sens. 2004; 25: 5403–5413. doi: 10.1080/0143116042000274015. [CrossRef] [Google Scholar]

54. Блюм А., Лэнгли П. Подборка соответствующих функций и примеров машинного обучения. Артиф. Интел. 1997; 97: 245–271. doi: 10.1016/S0004-3702(97)00063-5. [CrossRef] [Google Scholar]

55. Гийон И., Елисеев А. Введение в выбор переменных и признаков. Дж. Мах. Учить. Рез. 2003;3:1157–1182. [Академия Google]

56. Костанца М.К., Афифи А.А. Сравнение правил остановки в прямом пошаговом дискриминантном анализе. Варенье. Стат. доц. 1979; 74: 777–785. doi: 10.1080/01621459.1979.10481030. [CrossRef] [Google Scholar]

57. Zhang H., Li Q., ​​Liu J., Du X., Dong T., McNairn H., Shang J. Классификация культур на основе объектов с использованием мультивременного SPOT-5 изображения и текстурные особенности с помощью классификатора Random Forest. Геокарто Интернешнл. 2018;33:1017–1035. doi: 10.1080/10106049.2017.1333533. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

58. Ван Н., Ли К.З., Ду С., Чжан Ю., Чжао Л.К., Ван Х.Ю. Идентификация основных культур на основе одномерного отбора признаков в Субэе. J. Remote Sens. 2017; 21: 519–530. [Google Scholar]

59. Van der Linden S., Rabe A., Held M., Jakimow B., Leitão P.J., Okujeni A., Hostert P. EnMAP-Box — набор инструментов и интерфейс прикладного программирования для EnMAP Обработка данных. Remote Sens. 2015; 7:11249–11266. doi: 10.3390/rs70911249. [CrossRef] [Google Scholar]

60. Htitiou A., Boudhar A., ​​Lebrini Y., Hadria R., Lionboui H., Elmansouri L., Benabdelouahab T. Эффективность классификации случайных лесов на основе фенологических показателей, полученных из Sentinel-2 и Landsat 8 для картирования растительного покрова в орошаемом полузасушливом регионе. Дистанционный датчик Земли. науч. 2019;2:208–224. doi: 10.1007/s41976-019-00023-9. [CrossRef] [Google Scholar]

61. He Y., Huang C., Li H., Liu Q.S., Liu G.H., Zhou Z.C., Zhang C.C. Классификация земного покрова случайного леса на основе оптимизации характеристик изображения Sentinel-2A. Ресурс. науч. 2019;41:992–1001. [Google Scholar]

62. Коэн Дж. Коэффициент согласия для номинальных шкал. Образовательный Психол. Изм. 1960; 20: 37–46. doi: 10.1177/001316446002000104. [CrossRef] [Google Scholar]

63. Конгалтон Р.Г. Обзор оценки точности классификаций данных дистанционного зондирования. Дистанционный датчик окружающей среды. 1991;37:35–46. doi: 10.1016/0034-4257(91)

-B. [CrossRef] [Google Scholar]

64. Foody G.M. Сравнение тематических карт: оценка статистической значимости различий в точности классификации. фотограмм. англ. Remote Sens. 2004; 70: 627–633. doi: 10.14358/PERS.70.5.627. [CrossRef] [Google Scholar]

65. Василакос С., Каврудакис Д., Георганта А. Ансамбль классификации мультивременных изображений Sentinel-2 с помощью машинного обучения: случай смешанной средиземноморской экосистемы. Дистанционный датчик 2020; 12:2005. дои: 10.3390/rs12122005. [CrossRef] [Google Scholar]

66. Li X., Chen G., Liu J., Chen W., Cheng X., Liao Y. Влияние красной полосы изображений RapidEye и индексов растительности на классификацию земного покрова в засушливый регион. Подбородок. геогр. науч. 2017; 27: 827–835. doi: 10.1007/s11769-017-0894-6. [CrossRef] [Google Scholar]

67. Li Q., ​​Wang C., Zhang B., Lu L. Классификация сельскохозяйственных культур на основе объектов с использованием расширенных данных временных рядов Landsat-MODIS. Remote Sens. 2015;7:16091–16107. doi: 10.3390/rs71215820. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

68. Zhang H., Li Q., ​​Liu J., Shang J., Du X., McNairn H., Liu M. Классификация изображений с использованием данных RapidEye: интеграция спектральных и текстовых признаков в классификаторе случайного леса. IEEE Дж. Сел. Верхняя. заявл. Обсерв. Земли Remote Sens. 2017; 10: 5334–5349. doi: 10.1109/JSTARS.2017.2774807. [CrossRef] [Google Scholar]

69. Гомер М.С. Введение в анализ вторичных данных с помощью статистики IBM SPSS. Образовательный 2018; 70: 251–252. doi: 10.1080/00131911.2017.1330503. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]

70. Педрегоса Ф., Вароко Г., Грэмфор А., Мишель В., Тирион Б., Гризель О. , Дюшене Э. Scikit-learn: Машинное обучение в Python. Дж. Мах. Учить. Рез. 2011;12:2825–2830. [Google Scholar]

71. Рашка С. Машинное обучение Python. Издательство Пакет; Бирмингем, Великобритания: 2015. стр. 124–126. [Google Scholar]

Waalaxy = идеальный инструмент для привлечения потенциальных клиентов в LinkedIn и по электронной почте.

Сделайте LinkedIn своим каналом привлечения №1

Ваш LinkedIn + Поиск по электронной почте на автопилоте.
Без технических навыков.

Свяжитесь со своими потенциальными клиентами по LinkedIn и по электронной почте. Получите ответы.

Автоматизировано и просто. От €0 в месяц.

Автоматизируйте свою стратегию потенциальных клиентов бесплатно сегодня 🚀

Кредитная карта не требуется

90 000+ пользователей экономят время каждый день

на G2

в Chrome Store

на Capterra

Легко находите клиентов в LinkedIn без каких-либо технических навыков

Развивайте свою сеть, чтобы создавать новые возможности!

Автоматически отправлять приглашения и сообщения в LinkedIn, создавая автоматические последовательности

Могу ли я использовать Waalaxy?

Продавец/маркетолог

Масштабируйте приобретение.

Предлагайте свои услуги.

Основатель

Расширьте свою сеть. Создавайте сотни возможностей.
Каждую неделю.

Рекрутер

Расширьте список кандидатов.
Расскажите о своих предложениях.
Наймите лучших специалистов.

Внештатный

Заполните свой календарь.
Технические навыки не требуются.

Всего за 10 минут в день.

Бесплатно

Подробнее

€0

Бесплатная пробная версия 😍

Никакая кредитная карта не требуется

🌈 Все автоматизированные LinkedIn Особенности

👀 200 квот в месяц

📊 Последующие кампании

🧑‍💻 Содержание чата с реальными людьми 6.

Дешевле, чем нанять продавца на полную ставку

Они знают нас лучше, чем мы сами

Счастливые клиенты ❤️

в Google StoreПросмотреть все отзывы

Джейсон Тернер

Основатель Entanglement

После того, как я использовал так много других приложений, связанных с маркетингом LinkedIn, я могу с уверенностью сказать, что Waalaxy — это абсолютно ЛУЧШЕЕ. Руки вниз. Я нашел Waalaxy, когда искал приложения для электронного маркетинга. Я был в восторге, когда узнал, что Waalaxy сочетает электронную почту и маркетинг LinkedIn, эффективно убивая всех зайцев одним выстрелом.

Чип. M

Директор по доходам в Carta

Когда Linkedin ограничил своих пользователей, буквально отрезав им ноги от контакта с приличным количеством потенциальных клиентов; ВСЕ другие приложения просто «преуменьшают» лимит. .. и запускаются! НЕ Валакси! Они быстро нашли решение… и не просто универсальное, а комплексное полнофункциональное решение! Не только позволяя вам «подключаться» и отправлять сообщения через Linkedin, но вместо этого использовать НЕСКОЛЬКО каналов для подключения! Итак, вместо предела; на самом деле у вас есть БОЛЬШЕ способов подключения с помощью Waalaxy. Не тратьте время на тестирование остальных — Я СДЕЛАЛ. Waalaxy также оказывает ежедневную поддержку, если это необходимо.

Julieta Juvany

Бизнес-разработчик в BetterPros

Waalaxy — это приложение, которое поставляется с решениями. Начнем с того, что он характеризуется понятным, организованным и простым в использовании приложением. Он имеет различные инструменты, которые вместе позволяют выполнять различные действия вместе. Следует отметить качество поддержки, которую вы получаете с Waalaxy. Если возникнут вопросы, служба поддержки отвечает быстро и четко.

Хорхе Моралес

Growth Hacker в Eat Cloud

Хотите отправлять более 100 подключений в неделю? Это решение, которое вы должны использовать не только из-за номера, но и из-за возможности создавать кампании LinkedIn и по электронной почте в одном и том же месте… эта платформа изменила правила игры. У него также есть инструмент, который позволяет вам находить электронные письма ваших потенциальных клиентов в одном и том же рабочем процессе по действительно конкурентоспособной цене.

Ник Эванс

Директор и владелец Koda Staff

Должен сказать, что Waalaxy — это фантастика. Реальный переломный момент в том, что касается предоставления маркетинговых возможностей пользователю. Небольшой компании больше не нужно расставаться с огромным маркетинговым бюджетом, чтобы получить поддержку агентства. Теперь компании и компании проводят свои собственные кампании по привлечению клиентов быстро и легко, за очень небольшие деньги.

Николь Брукс

Директор по маркетингу в Realtor

Waalaxy абсолютно ПОТРЯСАЮЩИЙ! Это изменило мой взгляд на общение с потенциальными клиентами через LinkedIn. Всего через три месяца после получения подписки у меня было больше ответов и контактов, чем с тех пор, как я запустил свой LinkedIn. Все, что я могу сказать, это то, что этот инструмент отлично сделан с отличными ресурсами. Что я ценю больше всего, так это обслуживание клиентов. Марго всегда готова помочь мне и разобраться в моих потребностях. Производительность на высоте, больше никакой траты времени! БЕСКОНЕЧНО БЛАГОДАРЕН!!

Как это работает?

Импорт ваших контактов 👽

Объединение
LinkedIn и электронная почта ✉

. разведка?

Связываясь с потенциальным клиентом по разным каналам, вы умножаете на 3 свои шансы на получение ответа.

Как найти электронные письма моих потенциальных клиентов?

Чтобы найти электронных писем ваших потенциальных клиентов , мы полагаемся на Dropcontact. Это один из лучших инструментов в отрасли, полностью соответствующий GDPR.

Сколько будет стоить Waalaxy?

Здесь вы можете найти все наши планы.

Каков лимит запросов на приглашение в LinkedIn?

Мы являемся единственным инструментом на рынке, который позволяет отправлять 100 приглашений в день по сравнению с ограничением в 100 приглашений в неделю, которое есть у других инструментов. Все это и мы гарантируем безопасность вашего Аккаунт LinkedIn .

Могу ли я отправлять холодные электронные письма с помощью Waalaxy?

Waalaxy был разработан, чтобы стать инструментом №1 для LinkedIn и холодного поиска электронной почты. Поэтому инструмент оптимизирован для холодной рассылки по электронной почте, и другие игроки на рынке просто не выдерживают.

Каковы следующие функции?

Чтобы узнать, какие функции появятся дальше, вы можете ознакомиться с нашей общедоступной дорожной картой.

Как я узнаю, будет ли доступна интересующая меня функция?

Вы можете ознакомиться с нашей общедоступной дорожной картой. Все наши запланированные функции были отмечены там. Если вы не нашли тот, который вы хотите, просто предложите его!

Как это связано с ProspectIn?

ProspectIn, Podawaa, Piwaa и Waalaxy разработаны одной и той же компанией.

No related posts.