Геометрия 8 класс мерзляк онлайн: Читать Учебник Геометрия 8 класс Мерзляк Полонский Якир

Содержание

ГДЗ Решебник Геометрия 8 класс Дидактические материалы «Вентана-Граф» Мерзляк, Полонский, Рабинович.

ГДЗ Решебник Геометрия 8 класс Дидактические материалы «Вентана-Граф» Мерзляк, Полонский, Рабинович.

Геометрия 8 классДидактические материалыМерзляк, Полонский, Рабинович«Вентана-Граф»

Зачастую обучение в школе проходит не так гладко, как хотелось бы большинству родителей. Да это и не удивительно, учитывая сложность учебной программы. Поэтому учащимся может весьма пригодится решебник к учебнику «Геометрия 8 класс Дидактические материалы, авторы: Мерзляк, Полонский, Рабинович» от издательства Вентана-Граф, которое входит в серии УМК «». В сборнике подробно приводятся решения всех заданий, которые так же сопровождаются условиями.

ГДЗ «Геометрия 8 класс Дидактические материалы, авторы: Мерзляк, Полонский, Рабинович» поможет преодолеть множество трудностей в ходе обучения:

  • дополнить и углубить свои познания;
  • разобраться в мельчайших аспектах предмета Геометрия;
  • исправить допущенные ошибки;
  • повысить успеваемость.

Делитесь решением с друзьями, оставляйте комментарии — они помогают нам становится лучше!

1 Вариант

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161162163164165166167168169170171172173174175176177178179180181182183184185186187188189190191192193194195196197198199200201202203204205206207208209210211212213214215216217218219220221222223224225226227228229230231232233234235236237238239240241242243244245246247248249250251252253254255256257258259260261262263264265266267268269270271272273274275276277

2 Вариант

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161162163164165166167168169170171172173174175176177178179180181182183184185186187188189190191192193194195196197198199200201202203204205206207208209210211212213214215216217218219220221222223224225226227228229230231232233234235236237238239240241242243244245246247248249250251252253254255256257258259260261262263264265266267268269270271272273274275276277

3 Вариант

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161162163164165166167168169170171172173174175176177178179180181182183184185186187188189190191192193194195196197198199200201202203204205206207208209210211212213214215216217218219220221222223224225226227228229230231232233234235236237238239240241242243244245246247248249250251252253254255256257258259260261262263264265266267268269270271272273274275276277

Контрольные работы.

Вариант №1№ 1№ 2№ 3№ 4№ 5№ 6№ 7

Контрольные работы. Вариант №2

№ 1№ 2№ 3№ 4№ 5№ 6№ 7

Похожие ГДЗ Геометрия 8 класс

Геометрия 8 классРабочая тетрадьАлгоритм успехаМерзляк, Полонский, Якир«Вентана-Граф»

Геометрия 8 классУчебникАлгоритм успехаМерзляк, Полонский, Якир«Вентана-Граф»

Геометрия 8 классУчебник (Углубленный уровень)Алгоритм успехаМерзляк, Поляков«Вентана-Граф»

1 Вариант: 1

Предыдущее

Следующее

Условие

Решение

Предыдущее

Следующее

закрыть

ГДЗ и решебники

ГДЗ параграф 4 4.1 геометрия 8 класс Мерзляк, Поляков – Telegraph



>>> ПОДРОБНЕЕ ЖМИТЕ ЗДЕСЬ <<<

ГДЗ параграф 4 4.1 геометрия 8 класс Мерзляк, Поляков


ГДЗ по геометрии 8 класс Мерзляк Углубленный уровень параграф 4 — 4 . 1 .  Подробное решение параграф 4 № 4 .1 по геометрии для учащихся 8 класса Алгоритм успеха Углубленный уровень, авторов Мерзляк , Поляков 2020 . 

Геометрия 8 класс (углубленное изучение) ФГОС ОНЛАЙН . 01 .08 .202001 .01 .2020 . Домашняя работа по алгебре за 8 класс к учебнику авторов А .Г . Мерзляк, В .Б . Полонский, М .С . Якир .  Параграф 30, 1 вариант, задание 1 . Надо извлечь корень из 1/4, так как sin30=1/2 . 

Авторы: Мерзляк А .Г ., Поляков В .М . Издательство: Вентана-граф 2020 год . Тип: Учебник, Алгоритм успеха, Углубленный уровень . Подробный решебник (ГДЗ ) по Геометрии за 8 (восьмой) класс — готовый ответ параграф 4 — 4 .1 . Авторы учебника: Мерзляк , Поляков . . 

«ГДЗ по Геометрии 8 класс Учебник (Углубленный уровень) Мерзляк , Поляков Вентана-граф Алгоритм успеха» — это новый способ подготовки учеников . Теперь им не нужно записываться на какие-то курсы или индивидуальные занятия, ехать куда-то далеко . 

Геометрия / 8 класс / Мерзляк Решебник . 

«Геометрия . 8 класс .» ГДЗ . Мерзляк А . Г ., Полонский В . Б ., Якир М . С . Відповіді до підручника з геометрії для 8 класу Мерзляк . Ответы к учебнику по геометрии для 8 класса Мерзляк . 

Главная »» ГДЗ Геометрия 8 класс »» ГДЗ решебник по Геометрии 8 класс Мерзляк А .Г ., Полонский В .Б . 

Алгебра 8 класс . Учебник . Мерзляк, Полонский, Якир . Вентана-Граф .  ГДЗ по алгебре 8 класс Мерзляк содержит девятьсот тридцать восемь номеров, где даны примеры решения по всем  Помимо этого, в сборнике представлены вопросы по параграфам и задания для самопроверки . 

ГДЗ алгебра 8 класс Мерзляк , Полонский, Якир Вентана-Граф . Алгебра – предмет, который дается далеко не всем . Особенно тяжело приходится «гуманитариям» . Школьная программа в 8 классе усложняется и учащимся приходится искать легкие пути, списывая ГДЗ, но есть более . . 

Мерзляк А .Г ., Поляков В .М . Геометрия (Углублённое изучение) . 7 класс .  (по УМК Мерзляк А .Г ., Полонский В .Б ., Якир М .С . ) Билет 1 1 . Четырехугольник и его элементы П . 1 (определение четырехугольника, сторон, вершин, понятие . соседних, противолежащих вершин и сторон . . 

8 класс — Мерзляк А .Г ., Полонский В .Б ., Якир М .С . cкачать в PDF . Учебник предназначен для изучения геометрии в 8 классе общеобразовательных учреждений . В нём предусмотрена уровневая дифференциация, позволяющая формировать у школьников познавательный . . 

Образовательный ресурс (сайт) Рабочая-тетрадь-учебник .ком позволит бесплатно читать и смотреть онлайн электронные версии книг (ФГОС, не скачать в формате pdf) за —2019-2019-2019 год . Листая учебное пособие влево-вправо, легко найти главы и параграфы с . . 

ГДЗ по геометрии для 8 класса — Казаков .  Данные готовые домашние задания охватывают всю учебную программу геометрии 8 класса, позволяют школьнику легко освоить курс, понять изучаемые темы, получить подробные решения и разобраться в сложных упражнениях . 

Мерзляк Геометрия 8 Глава 1 — это краткий конспект учебника по геометрии за 8 класс (А .Г .Мерзляк и др . ) в 4 -х частях . Цитаты из учебника помогут учащимся, которые сдали учебник в библиотеку при переходе в старший класс , быстро освежить знания, полученные в 8 классе . 

ГДЗ геометрія 8 клас Мерзляк Полонський Якір . 

ГДЗ по геометрии 8 класс Мерзляк Углубленный уровень параграф 4 — 4 .1 .  Подробное решение параграф 4 № 4 .1 по геометрии для учащихся 8 класса Алгоритм успеха Углубленный уровень, авторов Мерзляк , Поляков 2020 . 

Геометрия 8 класс (углубленное изучение) ФГОС ОНЛАЙН . 01 .08 .202001 .01 .2020 . Домашняя работа по алгебре за 8 класс к учебнику авторов А .Г . Мерзляк, В .Б . Полонский, М .С . Якир .  Параграф 30, 1 вариант, задание 1 . Надо извлечь корень из 1/4, так как sin30=1/2 . 

Авторы: Мерзляк А .Г ., Поляков В .М . Издательство: Вентана-граф 2020 год . Тип: Учебник, Алгоритм успеха, Углубленный уровень . Подробный решебник (ГДЗ ) по Геометрии за 8 (восьмой) класс — готовый ответ параграф 4 — 4 .1 . Авторы учебника: Мерзляк , Поляков . . 

«ГДЗ по Геометрии 8 класс Учебник (Углубленный уровень) Мерзляк , Поляков Вентана-граф Алгоритм успеха» — это новый способ подготовки учеников . Теперь им не нужно записываться на какие-то курсы или индивидуальные занятия, ехать куда-то далеко . 

Геометрия / 8 класс / Мерзляк Решебник . 

«Геометрия . 8 класс .» ГДЗ . Мерзляк А . Г ., Полонский В . Б ., Якир М . С . Відповіді до підручника з геометрії для 8 класу Мерзляк . Ответы к учебнику по геометрии для 8 класса Мерзляк . 

Главная »» ГДЗ Геометрия 8 класс »» ГДЗ решебник по Геометрии 8 класс Мерзляк А .Г ., Полонский В .Б . 

Алгебра 8 класс . Учебник . Мерзляк, Полонский, Якир . Вентана-Граф .  ГДЗ по алгебре 8 класс Мерзляк содержит девятьсот тридцать восемь номеров, где даны примеры решения по всем  Помимо этого, в сборнике представлены вопросы по параграфам и задания для самопроверки . 

ГДЗ алгебра 8 класс Мерзляк , Полонский, Якир Вентана-Граф . Алгебра – предмет, который дается далеко не всем . Особенно тяжело приходится «гуманитариям» . Школьная программа в 8 классе усложняется и учащимся приходится искать легкие пути, списывая ГДЗ, но есть более .

Мерзляк А .Г ., Поляков В .М . Геометрия (Углублённое изучение) . 7 класс .  (по УМК Мерзляк А .Г ., Полонский В .Б ., Якир М .С . ) Билет 1 1 . Четырехугольник и его элементы П .1 (определение четырехугольника, сторон, вершин, понятие . соседних, противолежащих вершин и сторон . . 

8 класс — Мерзляк А .Г ., Полонский В .Б ., Якир М .С . cкачать в PDF . Учебник предназначен для изучения геометрии в 8 классе общеобразовательных учреждений . В нём предусмотрена уровневая дифференциация, позволяющая формировать у школьников познавательный . . 

Образовательный ресурс (сайт) Рабочая-тетрадь-учебник .ком позволит бесплатно читать и смотреть онлайн электронные версии книг (ФГОС, не скачать в формате pdf) за —2019-2019-2019 год . Листая учебное пособие влево-вправо, легко найти главы и параграфы с . . 

ГДЗ по геометрии для 8 класса — Казаков .  Данные готовые домашние задания охватывают всю учебную программу геометрии 8 класса, позволяют школьнику легко освоить курс, понять изучаемые темы, получить подробные решения и разобраться в сложных упражнениях .  

Мерзляк Геометрия 8 Глава 1 — это краткий конспект учебника по геометрии за 8 класс (А .Г .Мерзляк и др .) в 4 -х частях . Цитаты из учебника помогут учащимся, которые сдали учебник в библиотеку при переходе в старший класс , быстро освежить знания, полученные в 8 классе . 

ГДЗ геометрія 8 клас Мерзляк Полонський Якір . 


ГДЗ С-19. вариант 1 алгебра 11 класс самостоятельные работы Александрова
ГДЗ номер 677 алгебра 7 класс Макарычев, Миндюк
ГДЗ часть №2 / на сколько больше или меньше 5 математика 1 класс Рудницкая, Кочурова
ГДЗ тетрадь 1 46 математика 5 класс рабочая тетрадь Лебединцева, Беленкова
ГДЗ № 180 математика 5 класс Зубарева, Мордкович
ГДЗ §26 20 алгебра 8 класс Задачник Мордкович, Александрова
ГДЗ часть 1. упражнение 176 русский язык 4 класс рабочая тетрадь Канакина, Горецкий
ГДЗ задание 212 физика 9 класс рабочая тетрадь Пурышева, Важеевская
ГДЗ страница 176 английский язык 5 класс Несвит
ГДЗ урок 3 / разогрев 1 2 английский язык 10 класс рабочая тетрадь №2 контрольные работы Биболетова, Бабушис
ГДЗ вопросы и задания / глава 9 9. 6 математика 5 класс Дорофеев, Шарыгин
ГДЗ упражнение 103 русский язык 8 класс Бархударов, Крючков
ГДЗ unit 2 43 английский язык 11 класс Enjoy English Биболетова, Трубанева
ГДЗ тест 36 окружающий мир 4 класс контрольно-измерительные материалы Яценко
ГДЗ номер 261 алгебра 9 класс Макарычев, Миндюк
ГДЗ упражнение Понаблюдайте стр.150 русский язык 5 класс Разумовская, Львова
ГДЗ вариант 1 120 математика 5 класс дидактические материалы Мерзляк, Полонский
ГДЗ номер 190 информатика 6 класс рабочая тетрадь Босова, Босова
ГДЗ ГЛАВА 3 5 история 5 класс Вигасин, Годер
ГДЗ часть 1. страница 5 английский язык 5 класс rainbow Афанасьева, Баранова
ГДЗ вправа 341 украинский язык 7 класс Заболотный, Заболотный
ГДЗ § 16 16.1 алгебра 8 класс Мерзляк, Поляков
ГДЗ часть 2 (страница) 29 математика 1 класс Дорофеев, Миракова
ГДЗ упражнение 99 русский язык 10‐11 класс Гольцова, Шамшин
ГДЗ часть 2. страница 80 математика 2 класс рабочая тетрадь Захарова, Юдина
ГДЗ часть 1. имя существительное 111 русский язык 4 класс Зеленина, Хохлова
ГДЗ часть 1. страница 101 математика 2 класс Башмаков, Нефедова
ГДЗ часть 2 / упражнение 217 русский язык 4 класс Канакина, Горецкий
ГДЗ глава 5 / повторение 5 русский язык 5 класс Шмелев, Флоренская
ГДЗ часть 2 (номер) 56 русский язык 2 класс рабочая тетрадь Канакина
ГДЗ часть 3. страница 88 математика 4 класс Демидова, Козлова
ГДЗ § 29 12 химия 8 класс рабочая тетрадь Еремина, Кузьменко
ГДЗ часть 2 (страница) 103 литература 5 класс Меркин
ГДЗ часть 2. страница 36 математика 5 класс рабочая тетрадь Потапов, Шевкин
ГДЗ упражнение 381 русский язык 5 класс Бунеев, Бунеева
ГДЗ глава 3 101 русский язык 8 класс Шмелев, Флоренская
ГДЗ номер 239 русский язык 2 класс Соловейчик, Кузьменко
ГДЗ §1 3 обществознание 6 класс рабочая тетрадь Митькин, Боголюбов
ГДЗ страница 125 английский язык 8 класс Комарова, Ларионова
ГДЗ страница 94 окружающий мир 4 класс тесты Плешаков, Гара
ГДЗ упражнение 401 математика 5 класс Истомина
ГДЗ глава 4 15 русский язык 8 класс Шмелев, Флоренская
ГДЗ упражнение 305 русский язык 3 класс Нечаева, Яковлева
ГДЗ практические и прикладные задания / после номера 322 2 алгебра 9 класс Колягин, Ткачева
ГДЗ вправа 41 математика 5 класс Истер
ГДЗ номер 393 алгебра 8 класс Алимов, Колягин
ГДЗ обучающие работы / О-6 16 математика 5 класс дидактические материалы Кузнецова, Минаева
ГДЗ упражнение 462 русский язык 6 класс Практика Лидман-Орлова, Пименова
ГДЗ 9 класс / тема 2 / работа 2 2 химия 8‐9 класс дидактический материал Радецкий
ГДЗ упражнение 13 алгебра 7 класс Макарычев, Миндюк


Решебник По Математике 5 Класс Упр 19


ГДЗ вправа 1079 алгебра 8 класс Бевз, Бевз


ГДЗ Starlight 3 Класс


ГДЗ § 32 32. 26 алгебра 8 класс Мерзляк, Поляков


Гдз По Русскому 3 Байкова Тетрадь


Сравнительный анализ областей CDR3 в парных αβ CD8 Т-клетках человека

1. Рудольф М.Г., Стэнфилд Р.Л. и Уилсон И.А. (2006) Как TCR связывают MHC, пептиды и корецепторы. Анну Рев Иммунол 24, 419–466. [PubMed] [Google Scholar]

2. Hennecke J and Wiley DC (2001) Взаимодействие рецептора Т-клеток и главного комплекса гистосовместимости. Клетка 104, 1–4. [PubMed] [Google Scholar]

3. Касс И., Бакл А.М. и Борг Н.А. (2014)Понимание структурной динамики сложных взаимодействий TCR-pMHC. Тренды Иммунол 35, 604–612. [PubMed] [Академия Google]

4. Reiser J-B, Darnault C, Grégoire C, Mosser T, Mazza G, Kearney A, van der Merwe PA, Fontecilla-Camps JC, Housset D and Malissen B (2003) Гибкость петли CDR3 способствует вырождению распознавания TCR. Нат Иммунол 4, 241–247. [PubMed] [Google Scholar]

5. Yin Y и Mariuzza RA (2009) Множественные механизмы перекрестной реактивности Т-клеточных рецепторов. Иммунитет 31, 849–851. [PubMed] [Google Scholar]

6. Мосс П.А. и Белл Дж.И. (1995) Анализ последовательности области CDR3 альфа-бета Т-клеточного рецептора человека. Иммуногенетика 42, 10–18. [PubMed] [Академия Google]

7. Мосс П.А. и Белл Дж.И. (1996) Сравнительный анализ последовательности областей CDR3 рецептора Т-клеток человека TCRA и TCRB. Хум Иммунол 48, 32–38. [PubMed] [Google Scholar]

8. Борг Н.А., Эли Л.К., Беддоу Т., Макдональд В.А., Рейд Х.Х., Клементс К.С., Перселл А.В., Кьер-Нильсен Л., Майлз Дж.Дж., Берроуз С.Р.

и др. (2005). Области CDR3 иммунодоминантного Т-клеточного рецептора определяют «энергетический ландшафт» распознавания пептид-MHC. Нат Иммунол 6, 171–180. [PubMed] [Академия Google]

9. Алли Р., Чжан З.М., Нгуен П., Женг Дж.Дж. и Гейгер Т.Л. (2011)Рациональный дизайн рецепторов Т-клеток с повышенной чувствительностью к антигену. ПЛОС ОДИН 6, e18027. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

10. Кляйн Л. , Кьювски Б., Аллен П. М. и Хогквист К. А. (2014) Положительный и отрицательный отбор репертуара Т-клеток: что видят и чего не видят тимоциты. Нат Рев Иммунол 14, 377–391. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

11. Hesnard L, Legoux F, Gautreau L, Moyon M, Baron O, Devilder MC, Bonneville M и Saulquin X (2016) Роль ограничения MHC во время созревания антигенспецифических Т-клеток человека в тимусе. Евр Дж Иммунол 46, 560–569. [PubMed] [Google Scholar]

12. Sun X, Saito M, Sato Y, Chikata T, Naruto T, Ozawa T, Kobayashi E, Kishi H, Muraguchi A и Takiguchi M (2012) Непредвзятый анализ цепей TCRα/β на уровне отдельных клеток в CD8+ T- человека подмножества ячеек. ПЛОС ОДИН 7, е40386. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

13. Пила W-Y, Лю X, Хор C-C, Такеучи Ф., Кацуя Т., Кимура Р., Набика Т., Окубо Т., Табара Ю., Ямамото К., Йокота М., Японский консорциум вариаций генома , Teo Y-Y и Kato N (2015) Картирование генетического разнообразия гаплотипов HLA в популяциях Японии. научный представитель 5, 17855. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

14. Lefranc MP, Giudicelli V, Ginestoux C, Bodmer J, Müller W, Bontrop R, Lemaitre M, Malik A, Barbié V и Chaume D (1999) IMGT, международная база данных ImMunoGeneTics. Нуклеиновые Кислоты Res 27, 209–212. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

15. Stewart JJ, Lee CY, Ibrahim S, Watts P, Shlomchik M, Weigert M and Litwin S (1997) Энтропийный анализ Шеннона иммуноглобулина и Т-клеточного рецептора. Мол Иммунол 34, 1067–1082. [PubMed] [Google Scholar]

16. Wang GC, Dash P, McCullers JA, Doherty PC и Thomas PG (2012) Разнообразие рецепторов Т-клеток αβ обратно коррелирует с уровнями патоген-специфических антител при цитомегаловирусной инфекции человека. Sci Transl Med 4, 128ра42. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

17. Робинс Х.С., Сривастава С.К., Кампрегер П.В., Тертл С.Дж., Андрисен Дж., Ридделл С.Р., Карлсон К.С. и Уоррен Э.Х. (2010) Перекрытие и эффективный размер репертуара Т-клеточных рецепторов CD8+ человека. Sci Transl Med 2, 47ра64. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

18. Путинцева Е.В., Британова О.В., Староверов Д.Б., Мерзляк Е.М., Турчанинова М.А., Шугай М., Болотин Д.А., Погорелый М.В., Мамедов И.З., Бобрынина В.

и др. (2013) Репертуары Т-клеточных рецепторов матери и ребенка: глубокое профилирование. Фронт Иммунол 4, e000463. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

19. Лю П., Лю Д., Ян С., Гао Дж., Чен Ю., Сяо Х., Лю Ф., Цзоу Дж., Ву Дж., Ма Дж. и др. (2014) Характеристика репертуара αβTCR человека и открытие слияния DD в цепях TCRβ. Белковая клетка 5, 603–615. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

20. Miqueu P, Guillet M, Degauque N, Doré J-C, Soulillou J-P и Brouard S (2007) Статистический анализ распределения длин CDR3 для оценки предвзятости репертуара Т- и В-клеток. Мол Иммунол 44, 1057–1064. [PubMed] [Академия Google]

21. Robins HS, Campregher PV, Srivastava SK, Wacher A, Turtle CJ, Kahsai O, Riddell SR, Warren EH и Carlson CS (2009)Всесторонняя оценка разнообразия бета-цепи Т-клеточного рецептора в Т-клетках алфавита.

Кровь 114, 4099–4107. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

22. Саада Р., Вайнбергер М., Шахаф Г. и Мехр Р. (2007)Модели перестройки гена антигенного рецептора: длина CDR3. Иммунол Селл Биол 85, 323–332. [PubMed] [Google Scholar]

23. Nguyen P, Liu W, Ma J, Manirarora JN, Liu X, Cheng C и Geiger TL (2010) Дискретные репертуары TCR и особенности CDR3 различают эффекторные и Foxp3 + регуляторные Т-лимфоциты при экспериментальном аллергическом энцефаломиелите, вызванном миелиновыми олигодендроцитами и гликопротеинами. Дж Иммунол 185, 3895–3904. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

24. Trede NS, Langenau DM, Traver D, Look AT и Zon LI (2004)Использование рыбок данио для понимания иммунитета. Иммунитет 20, 367–379. [PubMed] [Google Scholar]

25. Джонсон Г. и Ву Т.Т. (1999) Выбор произвольной длины человеческих и мышиных Т-клеточных рецепторов для CDR3 альфа- и бета-цепи антигена. Иммунол Селл Биол 77, 391–394. [PubMed] [Google Scholar]

26. Clemente MJ, Przychodzen B, Jerez A, Dienes BE, Afable MG, Husseinzadeh H, Rajala HLM, Wlodarski MW, Mustjoki S и Maciejewski JP (2013)Глубокое секвенирование репертуара Т-клеточных рецепторов при лейкозе CD8+ T-крупных гранулированных лимфоцитов фирменные пейзажи. Кровь 122, 4077–4085. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

27. Freeman JD, Warren RL, Webb JR, Nelson BH и Holt RA (2009) Профилирование репертуара бета-цепи Т-клеточного рецептора с помощью массивного параллельного секвенирования. Геном Res 19, 1817–1824 гг. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

28. Крэнгель М.С. (2003)Выбор сегмента гена в рекомбинации V(D)J: доступность и не только. Нат Иммунол 4, 624–630. [PubMed] [Google Scholar]

29. Мангул С., Мандрич И., Ян Х.Т., Страули Н., Монтойя Д., Ротман Дж., Вей ВВД, Ронас Дж.Р., Стац Б., Зеликовский А.

et al (2017) Профилирование адаптивных иммунных репертуаров во многих тканях человека с помощью секвенирования РНК. bioRxiv, 089235. [Google Scholar]

30. Dupic T, Marcou Q, Mora T и Walczak AM (2018)Генезис рецептора αβ T-клеток. bioRxiv, 353128. [Google Scholar]

31. Бейкер Б.М., Скотт Д.Р., Блевинс С.Дж. и Хоуз В.Ф. (2012)Структурный и динамический контроль специфичности Т-клеточного рецептора, перекрестной реактивности и механизма связывания. Иммунол Rev 250, 10–31. [PubMed] [Академия Google]

32. Вухерпфенниг К.В., Аллен П.М., Селада Ф., Коэн И.Р., Де Бур Р., Гарсия К.С., Гольдштейн Б., Гринспен Р., Хафлер Д., Ходжкин П. и др. (2007) Полиспецифичность распознавания рецепторов Т-клеток и В-клеток. Семин Иммунол 19, 216–224. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

33. Бирнбаум М.Е., Мендоза Дж.Л., Сети Д.К., Донг С., Гланвилл Дж., Доббинс Дж., Озкан Э., Дэвис М.М., Вухерпфенниг К.В. и Гарсия К.С. (2014) Деконструкция специфичности распознавания Т-клеток пептид-MHC. Клетка 157, 1073–1087. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

34. Бишоф Дж. и Ибрагим С.М. (2016) bcRep: пакет R для всестороннего анализа данных о репертуаре рецепторов В-клеток. ПЛОС ОДИН 11, e0161569. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

35. Wang J and Reinherz EL (2012)Структурная основа иммунного распознавания αβ T-линии: топология стыковки TCR, механотрансдукция и функция корецептора. Иммунол Rev 250, 102–119. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

36. Martin AC (1996) Доступ к базе данных последовательностей антител Kabat с помощью компьютера. Белки 25, 130–133. [PubMed] [Академия Google]

37. Sun X, Fujiwara M, Shi Y, Kuse N, Gatanaga H, Appay V, Gao GF, Oka S и Takiguchi M (2014) Наложенные эпитопы, ограниченные одной и той же молекулой HLA, управляют различными ВИЧ-специфичными репертуарами CD8+ T-клеток. Дж Иммунол 193, 77–84. [PubMed] [Google Scholar]

38. Сун Х, Ши Ю, Акахоши Т, Фудзивара М, Гатанага Х, Шёнбах С, Кусе Н, Аппай В, Гао Г.Ф., Ока С. и др. (2016) Влияние одной ускользающей мутации на коадаптацию Т-клеток и ВИЧ-1. Представитель ячейки 15, 2279–2291. [PubMed] [Академия Google]

39. Shi Y, Kawana-Tachikawa A, Gao F, Qi J, Liu C, Gao J, Cheng H, Ueno T, Iwamoto A and Gao GF (2017) Сохраняющаяся геометрия связывания Vδ1 в условиях распознавания pHLA в разных локусах с помощью δ/ αβ Т-клеточные рецепторы (TCR): понимание распознавания пептидов ВИЧ TCR. Джей Вирол 91, e00725-17. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

40. Турчанинова М.А., Британова О.В., Болотин Д.А., Шугай М., Путинцева Е.В., Староверов Д.Б., Шаронов Г., Щербо Д., Звягин И.В., Мамедов И.З. и др. (2013) Спаривание цепей рецепторов Т-клеток с помощью эмульсионной ПЦР. Евр Дж Иммунол 43, 2507–2515. [PubMed] [Google Scholar]

41. Редмонд Д., Поран А. и Элементо О (2016) TCRseq для одноклеточных: парное восстановление целых транскриптов альфа- и бета-цепей Т-клеток в рецепторах Т-клеток из одноклеточных РНКсек. Геном Мед 8, 80. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

42. Zemmour D, Zilionis R, Kiner E, Klein AM, Mathis D и Benoist C (2018) Экспрессия генов в одиночных клетках раскрывает ландшафт регуляторных фенотипов Т-клеток, формируемых TCR. Нат Иммунол 19, 291–301. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

Широкополосная зелень

ВП широкополосной зелени являются одними из самых простых показателей общего количества и силы зеленой растительности. Они представляют собой комбинации измерений отражательной способности, которые чувствительны к комбинированным эффектам концентрации хлорофилла в листве, площади листового полога, сгущению листвы и архитектуре полога. Эти VI предназначены для измерения общего количества и качества фотосинтетического материала в растительности, что необходимо для понимания состояния растительности для любых целей. Эти VI являются интегративным измерением этих факторов и хорошо коррелируют с фракционным поглощением фотосинтетически активной радиации (fAPAR) навесами растений и растительными пикселями. Они не предоставляют количественную информацию о каком-либо одном биологическом факторе или факторе окружающей среды, влияющем на fAPAR, но была обнаружена широкая корреляция между широкополосными VI зеленого цвета и LAI растительного покрова.

Широкополосные индикаторы зелени сравнивают измерения коэффициента отражения от пика отражения растительности в ближнем инфракрасном диапазоне с другим измерением, проведенным в красном диапазоне, где хлорофилл поглощает фотоны для накопления энергии посредством фотосинтеза. Использование измерений в ближнем инфракрасном диапазоне с гораздо большей глубиной проникновения через полог, чем в красном, позволяет зондировать общее количество зеленой растительности в столбце до тех пор, пока сигнал не достигнет насыщения на очень высоких уровнях. Поскольку спектр этих характеристик довольно широк, многие широкополосные индексы зелени могут эффективно работать даже с данными изображений, полученными с помощью широкополосных мультиспектральных датчиков, таких как AVHRR, Landsat TM и QuickBird. Приложения включают исследования фенологии (роста) растительности, оценки землепользования и климатологического воздействия, а также моделирование продуктивности растительности.

Увеличение концентрации хлорофилла в листьях или площади листа, уменьшение комков листвы и изменения в архитектуре кроны могут способствовать уменьшению длин волн в ближнем ИК-диапазоне и увеличению длин волн в красной области, тем самым вызывая увеличение значений широкополосной зелени.

  • Вегетационный индекс разницы (DVI)
  • Расширенный вегетационный индекс (EVI)
  • Глобальный индекс мониторинга окружающей среды (GEMI)
  • Зеленый индекс атмосферостойкости (GARI)
  • Индекс зеленого хлорофилла (GCI)
  • Зеленый индекс растительности (GDVI)
  • Индекс зеленого листа (GLI)
  • Зеленый нормализованный разностный индекс вегетации (GNDVI)
  • Экологически оптимизированный индекс растительности с поправкой на почву (GOSAVI)
  • Индекс зеленого коэффициента растительности (GRVI)
  • Индекс растительности с поправкой на зеленую почву (GSAVI)
  • Индекс зеленой растительности (GVI)
  • Инфракрасный процентный индекс растительности (IPVI)
  • Индекс площади листьев (LAI)
  • Индекс хлорофилла листьев (LCI)
  • Модифицированный нелинейный индекс (MNLI)
  • Модифицированное простое отношение (MSR)
  • Модифицированный индекс растительности 2 с поправкой на почву (MSAVI2)
  • Нелинейный индекс (NLI)
  • Нормализованный разностный индекс вегетации (NDVI)
  • Нормализованный индекс хлорофилла пигмента (NPCI)
  • Оптимизированный индекс растительности с поправкой на почву (OSAVI)
  • Перенормированный разностный индекс вегетации (RDVI)
  • Индекс растительности с поправкой на почву (SAVI)
  • Простое соотношение (SR)
  • Сумма индекса зеленого (SGI)
  • Преобразованный индекс различия растительности (TDVI)
  • Треугольный индекс зелени (TGI)
  • Индекс стойкости к видимой атмосфере (VARI)
  • Индекс растительности с широким динамическим диапазоном (WDRVI)
  • Улучшенный индекс растительности WorldView (WV-VI)

Индекс различия растительности (DVI)


Этот индекс позволяет различать почву и растительность, но не учитывает разницу между коэффициентом отражения и излучением, вызванную атмосферными эффектами или тенями.

Ссылка:  Tucker, C. «Комбинации красных и фотографических инфракрасных линейных изображений для мониторинга растительности. Дистанционное зондирование окружающей среды 8 (1979): 127–150.0173


Первоначально этот индекс был разработан для использования с данными MODIS в качестве улучшения по сравнению с NDVI за счет оптимизации сигнала растительности в областях с высоким индексом площади листьев (LAI). Это наиболее полезно в регионах с высоким LAI, где NDVI может достигать насыщения. Он использует синюю область отражения для коррекции фоновых сигналов почвы и уменьшения влияния атмосферы, включая аэрозольное рассеяние.

Значения EVI должны находиться в диапазоне от 0 до 1 для пикселей растительности. Яркие объекты, такие как облака и белые здания, а также темные объекты, такие как вода, могут привести к аномальным значениям пикселей на изображении EVI. Перед созданием изображения EVI вы должны замаскировать облака и яркие элементы из изображения отражательной способности и, при необходимости, пороговые значения пикселей от 0 до 1. См. раздел «Предварительная обработка» в Спектральные индексы тема.

Ссылка: Huete, A., et al. «Обзор радиометрических и биофизических характеристик индексов растительности MODIS». Дистанционное зондирование окружающей среды 83 (2002): 195–213.

Глобальный индекс мониторинга окружающей среды (GEMI)


Этот нелинейный вегетационный индекс используется для глобального мониторинга окружающей среды на основе спутниковых изображений и пытается скорректировать влияние атмосферы. Он похож на NDVI, но менее чувствителен к атмосферным воздействиям. Поражается голой почвой; поэтому его не рекомендуется использовать на участках с редкой или умеренно густой растительностью.

Где:

Ссылка: Пинти, Б. и М. Верстраете. GEMI: нелинейный индекс для мониторинга глобальной растительности со спутников. Растительность 101 (1992): 15-20.

Зеленый индекс атмосферостойкости (GARI)


Этот индекс более чувствителен к широкому диапазону концентраций хлорофилла и менее чувствителен к атмосферным воздействиям, чем NDVI.

Гамма-постоянная — это весовая функция, зависящая от аэрозольных условий в атмосфере. ENVI использует значение 1,7, рекомендованное Гительсоном, Кауфманом и Мерзилаком (1996, стр. 296).

Ссылка: Гительсон А., Ю. Кауфман и М. Мерзилак. «Использование зеленого канала для дистанционного зондирования глобальной растительности с помощью EOS-MODIS». Дистанционное зондирование окружающей среды 58 (1996): 289-298.

Индекс зеленого хлорофилла (GCI)


Этот показатель используется для оценки содержания хлорофилла в листьях различных видов растений.

Широкие длины волн в ближнем ИК-диапазоне и зеленом спектре обеспечивают более точное предсказание содержания хлорофилла, обеспечивая при этом большую чувствительность и более высокое отношение сигнал/шум.

Ссылка: Гительсон А., Гриц Ю., Мерзляк М. «Взаимосвязь между содержанием хлорофилла в листьях и спектральной отражательной способностью и алгоритмы неразрушающей оценки хлорофилла в листьях высших растений». Журнал физиологии растений 160 (2003): 271-282.

Вегетационный индекс Green Difference (GDVI)


Первоначально этот индекс был разработан с использованием цветной инфракрасной фотографии для прогнозирования потребности кукурузы в азоте.

Ссылка: Шрипада Р. и др. «Определение сезонных требований к азоту для кукурузы с использованием аэрофотосъемки в цветном инфракрасном диапазоне». Кандидат наук. диссертация, Государственный университет Северной Каролины, 2005 г.

Индекс зеленых листьев (GLI)


Этот индекс изначально был разработан для использования с цифровой RGB-камерой для измерения покрытия пшеницы, где красные, зеленые и синие цифровые числа (DN) находятся в диапазоне от 0 до 255.

Диапазон значений GLI от -1 до +1. Отрицательные значения представляют почву и неживые элементы, а положительные значения представляют зеленые листья и стебли.

Ссылка: Louhaichi, M., M. Borman, and D. Johnson. «Пространственно расположенная платформа и аэрофотосъемка для документирования воздействия выпаса на пшеницу». Geocarto International 16, № 1 (2001): 65-70.

Зеленый нормализованный разностный индекс растительности (GNDVI)


Этот индекс аналогичен NDVI, за исключением того, что он измеряет зеленый спектр от 540 до 570 нм вместо красного спектра. Этот индекс более чувствителен к концентрации хлорофилла, чем NDVI.

Ссылка: Гительсон А., Мерзляк М. «Дистанционное определение концентрации хлорофилла в листьях высших растений». Достижения в области космических исследований 22 (1998): 689-692.

Индекс растительности с поправкой на зеленый оптимизированный грунт (GOSAVI)


Первоначально этот индекс был разработан с использованием цветной инфракрасной фотографии для прогнозирования потребности кукурузы в азоте. Он похож на OSAVI, но заменяет красную полосу зеленой.

Ссылка: Шрипада Р. и др. «Определение сезонных требований к азоту для кукурузы с использованием аэрофотосъемки в цветном инфракрасном диапазоне». Кандидат наук. диссертация, Государственный университет Северной Каролины, 2005 г.

Вегетационный индекс зеленого отношения (GRVI)


Этот индекс чувствителен к скорости фотосинтеза в пологе леса, поскольку отражательная способность зеленого и красного сильно зависит от изменений в пигментах листьев.

Ссылка: Шрипада Р. и др. «Аэрофотосъемка в цветном инфракрасном диапазоне для определения потребности кукурузы в азоте в начале сезона». Агрономический журнал 98 (2006): 968-977.

Зеленая почва Скорректированный индекс растительности (GSAVI)


Первоначально этот индекс был разработан с использованием цветной инфракрасной фотографии для прогнозирования потребности кукурузы в азоте. Он похож на SAVI, но заменяет красную полосу зеленой.

Ссылка: Шрипада Р. и др. «Определение сезонных требований к азоту для кукурузы с использованием аэрофотосъемки в цветном инфракрасном диапазоне». Кандидат наук. диссертация, Университет штата Северная Каролина, 2005 г.

Индекс зеленой растительности (GVI)


Этот индекс сводит к минимуму влияние фоновой почвы, подчеркивая при этом зеленую растительность. Он использует глобальные коэффициенты, которые взвешивают значения пикселей для создания новых преобразованных полос. Он также известен как индекс зеленой растительности Landsat TM Tasseled Cap. Значения варьируются от -1 до 1.

GVI изначально был разработан для использования с Landsat TM, но он также будет работать с соответствующими диапазонами Landsat ETM+ и Landsat 8.

Ссылка: Каут Р. и Г. Томас. «Шапка с кисточками — графическое описание спектрально-временного развития сельскохозяйственных культур с точки зрения Landsat» в Материалы симпозиума LARS 1976 по машинной обработке данных дистанционного зондирования , Уэст-Лафайет, Индиана: Университет Пердью, стр. 4B41-4B51.

Инфракрасный процентный индекс растительности (IPVI)


Этот индекс функционально аналогичен NDVI, но в вычислительном отношении он быстрее. Диапазон значений от 0 до 1.

Ссылка: Криппен, Р. «Ускоренный расчет вегетационного индекса». Дистанционное зондирование окружающей среды 34 (1990): 71-73.

Индекс площади листьев (LAI)


Этот индекс используется для оценки листового покрова и прогнозирования роста и урожайности культур. ENVI рассчитывает зеленый LAI, используя следующую эмпирическую формулу из Boegh et al (2002):

Где EVI — значение Расширенного индекса растительности.

Высокие значения LAI обычно находятся в диапазоне приблизительно от 0 до 3,5. Однако, когда сцена содержит облака и другие яркие элементы, создающие насыщенные пиксели, значения LAI могут превышать 3,5. Вы должны в идеале замаскировать облака и яркие детали из вашей сцены перед созданием изображения LAI.

Ссылка: Боег, Э., Х. Сугаард, Н. Броге, К. Хасагер, Н. Дженсен, К. Шельде и А. Томсен. «Мультиспектральные данные по воздуху для количественной оценки индекса площади листьев, концентрации азота и эффективности фотосинтеза в сельском хозяйстве». Дистанционное зондирование окружающей среды 81, №. 2-3 (2002): 179-193.

Индекс хлорофилла листьев (LCI)


Этот индекс используется для оценки содержания хлорофилла в высших растениях, чувствительных к изменениям отражательной способности, вызванным поглощением хлорофилла.

Ссылка: Датт, Б. «Дистанционное определение содержания воды в листьях эвкалипта». Журнал физиологии растений 154, вып. 1 (1999): 30-36.

Модифицированный нелинейный индекс (MNLI)


Этот индекс является усовершенствованием нелинейного индекса (NLI), который включает скорректированный почвенный индекс растительности (SAVI) для учета фона почвы. ENVI использует коэффициент корректировки фона купола ( L ) со значением 0,5.

Ссылка: Ян, З. , П. Уиллис и Р. Мюллер. «Влияние изображения AWIFS с улучшенным соотношением полос на точность классификации культур». Proceedings of the Pecora 17 Remote Sensing Symposium (2008), Денвер, Колорадо.

Модифицированный индекс растительности с поправкой на почву 2 (MSAVI2)


Этот индекс является упрощенной версией индекса MSAVI, предложенного Qi, et al (1994). ), который улучшает индекс растительности с поправкой на почву (SAVI). Это уменьшает шум почвы и увеличивает динамический диапазон сигнала растительности. MSAVI2 основан на индуктивном методе, в котором не используется константа 9.0182 L (как в SAVI), чтобы выделить здоровую растительность.

Ссылка: Qi, J., A. Chehbouni, A. Huete, Y. Kerr, and S. Soroushian. «Модифицированный индекс растительности с поправкой на почву». Дистанционное зондирование окружающей среды 48 (1994): 119-126.

Модифицированный простой коэффициент (MSR)


Этот индекс был разработан в качестве улучшения по сравнению с RDVI путем объединения в формулу простого коэффициента. В результате повышается чувствительность к биофизическим параметрам растительности.

Ссылка: Чен, Дж. «Оценка индексов растительности и модифицированного простого отношения для бореальных приложений». Канадский журнал дистанционного зондирования 22 (1996): 229-242.

Нелинейный индекс (NLI)


Этот индекс предполагает, что взаимосвязь между многими индексами растительности и биофизическими параметрами поверхности является нелинейной. Он линеаризует отношения с параметрами поверхности, которые имеют тенденцию быть нелинейными.

Ссылка: Гоэль Н. и В. Цинь. «Влияние архитектуры навеса на взаимосвязь между различными индексами растительности и LAI и Fpar: компьютерное моделирование». Remote Sensing Reviews 10 (1994): 309-347.

Нормализованный разностный индекс растительности (NDVI)


Этот индекс является мерой здоровой зеленой растительности. Сочетание формулировки с нормализованной разницей и использование областей с самым высоким поглощением и отражением хлорофилла делает его устойчивым в широком диапазоне условий. Однако он может насыщаться в условиях густой растительности, когда LAI становится высоким.

Значение этого индекса колеблется от -1 до 1. Обычный диапазон для зеленой растительности составляет от 0,2 до 0,8.

Ссылка: Роуз, Дж., Р. Хаас, Дж. Шелл и Д. Диринг. Мониторинг систем растительности на Великих равнинах с помощью ERTS . Третий симпозиум ERTS, НАСА (1973): 309–317.

Нормализованный пигментный хлорофилловый индекс (NPCI)


Этот индекс оценивает соотношение автомобилей и хлорофилла на уровне листа.

Ссылка: Penuelas, J., et al. «Показатели отражения, связанные с физиологическими изменениями в листьях подсолнечника, ограниченных азотом и водой». Дистанционное зондирование окружающей среды 48, №. 2 (1994): 135-146.

Оптимизированный индекс растительности с поправкой на почву (OSAVI)


Этот индекс основан на индексе растительности с поправкой на почву (SAVI). Он использует стандартное значение 0,16 для коэффициента корректировки фона купола. Рондо (1996) определили, что это значение обеспечивает большую изменчивость почвы, чем SAVI, для низкого растительного покрова, демонстрируя при этом повышенную чувствительность к растительному покрову более 50%. Этот индекс лучше всего использовать в районах с относительно редкой растительностью, где почва видна сквозь полог.

Ссылка: Рондо Г., М. Стивен и Ф. Барет. «Оптимизация индексов растительности с поправкой на почву». Дистанционное зондирование окружающей среды 55 (1996): 95-107.

Перенормированный разностный индекс растительности (RDVI)


Этот индекс использует разницу между длинами волн в ближнем инфракрасном и красном диапазонах вместе с NDVI, чтобы выделить здоровую растительность. Он нечувствителен к влиянию почвы и геометрии обзора солнца.

Ссылка: Ружан, Дж. и Ф. Бреон. «Оценка ФАР, поглощаемой растительностью, на основе измерений двунаправленного отражения». Дистанционное зондирование окружающей среды 51 (1995): 375-384.

Индекс растительности с поправкой на почву (SAVI)


Этот индекс аналогичен NDVI, но подавляет влияние пикселей почвы. Он использует поправочный коэффициент фона растительного покрова, L , который является функцией плотности растительности и часто требует предварительного знания количества растительности. Huete (1988) предлагает оптимальное значение L =0,5 для учета фоновых изменений почвы первого порядка. Этот индекс лучше всего использовать в районах с относительно редкой растительностью, где почва видна сквозь полог.

Ссылка: Huete, A. «Индекс растительности с поправкой на почву (SAVI)». Дистанционное зондирование окружающей среды 25 (1988): 295-309.

Простое отношение (SR)


Этот индекс представляет собой отношение (1) длины волны с наивысшей отражательной способностью для растительности и (2) длины волны с самым глубоким поглощением хлорофилла. Простое уравнение легко понять, и оно эффективно в широком диапазоне условий. Как и в случае с NDVI, он может насыщаться густой растительностью, когда LAI становится очень высоким.

Ссылка: Рождение, Г. и Г. Маквей. «Измерение цвета растущего газона с помощью спектрофотометра отражения». Агрономический журнал 60 (1968): 640-643.

Суммарный индекс зелени (SGI)


Этот индекс является одним из простейших индексов растительности, используемых для обнаружения изменений в зелени растительности. Поскольку свет сильно поглощается зеленой растительностью в этой спектральной области, индекс SG очень чувствителен к небольшим изменениям раскрытия растительного полога, например, к тому, что может произойти при волнении леса.

SGI — это среднее значение коэффициента отражения в диапазоне от 500 до 600 нм спектра. Затем сумма нормализуется по количеству полос, чтобы преобразовать ее обратно в единицы отражательной способности.

Значение этого индекса находится в диапазоне от 0 до более 50 (в единицах % отражения). Обычный диапазон для зеленой растительности составляет от 10 до 25 процентов.

Ссылка: Лобелл, Д. и Г. Аснер. «Hyperion Исследования стресса сельскохозяйственных культур в Мексике». Материалы 12-го ежегодного семинара JPL по бортовым наукам о Земле , Пасадена, Калифорния (2003 г.).

Преобразованный разностный индекс растительности (TDVI)


Этот индекс полезен для мониторинга растительного покрова в городской среде. Он не насыщает, как NDVI и SAVI.

Ссылка: Баннари А. , Х. Асалхи и П. Тейе. «Преобразованный индекс различия растительности (TDVI) для картирования растительного покрова» В материалах Proceedings of the Geoscience and Remote Sensing Symposium , IGARSS ’02, IEEE International, Volume 5 (2002).

Треугольный индекс зелени (TGI)


Этот индекс аппроксимирует площадь треугольника, ограничивающего спектр отражения листа, где вершины находятся в красной, зеленой и синей длинах волн.

Члены лямбда ( λ ) представляют центральные длины волн соответствующих полос. Термины Rho ( ρ ) представляют значения пикселей этих полос. Исходное уравнение TGI (Hunt et al, 2011) использовало 670 нм, 550 нм и 480 нм для центров красной, зеленой и синей длин волн с шириной полосы 10 нм. На следующем рисунке показан спектральный профиль ENVI для пикселя, представляющего здоровую зеленую растительность. На ней показан треугольник, ограничивающий спектр растительности.

Авторы предлагают заменить узкие полосы широкими полосами и полосами цифровых камер. ENVI использует широкополосные определения для красной, зеленой и синей длин волн. В этом случае значения TGI могут быть ниже определений длины волны в узкой полосе частот. Это связано с тем, что усреднение сигнала в большей области длин волн приводит к уменьшению коэффициента отражения зеленого цвета и увеличению коэффициента отражения красного цвета.

TGI сильно коррелирует с содержанием хлорофилла в листьях. Значения TGI положительны, когда коэффициент отражения зеленого больше, чем линия между красной и синей вершинами. Это соответствует зеленой растительности. TGI является отрицательным, когда коэффициент отражения зеленого меньше, чем линия между красной и синей вершинами. Это соответствует таким особенностям, как красноземы.

Поскольку этот индекс измеряет длины волн красного, зеленого и синего цветов, он подходит для использования с датчиками беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) с RGB-камерами.

Ссылка: Хант, Э., К. Дотри, Дж. Эйтель и Д. Лонг. «Дистанционное определение содержания хлорофилла в листьях с использованием индекса видимой полосы». Агрономический журнал 103, № 4 (2011): 1090-1099.

Индекс устойчивости к видимой атмосфере (VARI)


Этот индекс основан на ARVI и используется для оценки доли растительности на сцене с низкой чувствительностью к атмосферным воздействиям.

Ссылка: Gitelson, A., et al. «Линии растительности и почвы в видимом спектральном пространстве: концепция и метод дистанционной оценки доли растительности». International Journal of Remote Sensing 23 (2002): 2537−2562. Этот индекс аналогичен NDVI, но использует весовой коэффициент (90 182 a 90 183) для уменьшения несоответствия между вкладами ближнего инфракрасного и красного сигналов в NDVI. высокая плотность растительности, когда NDVI превышает 0,6. NDVI имеет тенденцию выравниваться, когда доля растительности и индекс площади листьев (LAI) увеличиваются, тогда как WDRVI более чувствителен к более широкому диапазону фракций растительности и к изменениям LAI.

 

Весовой коэффициент ( a ) может принимать значения от 0,1 до 0,2. ENVI использует значение 0,2 в соответствии с рекомендациями Henebry, Viña и Gitelson (2004). Чтобы применить другое значение весового коэффициента, используйте инструмент Band Math.

Ссылки:

Гительсон, А. «Индекс растительности с широким динамическим диапазоном для удаленной количественной оценки биофизических характеристик растительности». Журнал физиологии растений 161, № 2 (2004): 165-173.

Хенебри Г., А. Винья и А. Гительсон. «Индекс растительности с широким динамическим диапазоном и его потенциальная полезность для анализа пробелов». Бюллетень анализа пробелов 12: 50-56.

Улучшенный вегетативный индекс WorldView (WV-VI)


Этот индекс использует полосы WorldView-2 для расчета NDVI.

Значение этого индекса колеблется от -1 до 1. Обычный диапазон для зеленой растительности составляет от 0,2 до 0,8.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *