Лес текстура: D1 82 d0 b5 d0 ba d1 81 d1 82 d1 83 d1 80 d0 b0 d0 b4 d0 b5 d1 80 d0 b5 d0 b2 d0 be d0 b1 d0 b5 d1 81 d1 88 d0 be d0 b2 d0 bd d1 8b d0 b5 d0 b8 d0 bd d0 b3 — векторные изображения, D1 82 d0 b5 d0 ba d1 81 d1 82 d1 83 d1 80 d0 b0 d0 b4 d0 b5 d1 80 d0 b5 d0 b2 d0 be d0 b1 d0 b5 d1 81 d1 88 d0 be d0 b2 d0 bd d1 8b d0 b5 d0 b8 d0 bd d0 b3 картинки

Соответствующие роялти бесплатные фотографии

• озеро, воды, волна, зеркальное отображение, текстура, фон, состав, синий, шаблон Public Domain
• лес, Солнечный лучик, лучи, свет, утро, мгла, туманный, туман, оранжевый, природа, красочный Public Domain
• природа, дерево, туман, воды, снег, озеро, зеркальное отображение, отражение, панорама, мгла, холодно Public Domain
• лес, солнечные лучи, деревья, Солнечный лучик, свет, листва, леса, классные обои Public Domain
• озеро, воды, волна, зеркальное отображение, текстура, фон, состав, синий, шаблон Public Domain
• панорама, природа, воды, пейзаж, озеро, Солнечный лучик, облака, небо, высокогорный, драматичный, настроение Public Domain
• природа, рассвет, зима, небо, дерево, воды, река, холостяк, отражение, зеркальное отображение, туман Public Domain
• Солнечный лучик, туман, осень, природа, настроение, атмосфера, подсветка, лучи, лес, осенний свет Public Domain
• лес, атмосфера, солнечные лучи, подлесок, деревья, мрачный, мгла Public Domain
• утро, туман, Солнечный лучик, лес, morgenstimmung, ранним утром, бесцветный, лесная тропа, таинственный, деревья, осень Public Domain
• весна, дерево, цветы, луг, ствол дерева, Солнечный лучик, летом, пикник, свет, лучи, балки Public Domain
• лес, лучи, туман, природа, деревья, луч, солнечные лучи Public Domain
• лучи, солнце, свет, туман, лес, небо, пейзаж, Солнечный лучик, настроение Public Domain
• природа, лес, солнце, мох, лучи, зеленый, Солнечный лучик, дерево, рассвет, пейзаж, тень Public Domain
• Железнодорожный, лес, деревья, рельсы, осень, цвета, железная дорога, Прямо, мгла, туман, солнечные лучи Public Domain
• озеро, воды, волна, зеркальное отображение, текстура, фон, состав, искриться, шаблон Public Domain
• лес, озеро, природа, деревья, воды, пруд, речной пейзаж, зеркальное отображение, река, романтик, настроение Public Domain
• дорога, балки, дорожка, лес, природа, тишина, спокойный, миролюбивый, утро, пейзаж, Солнечный лучик Public Domain
• Восход, утро, Солнечный лучик, Индонезия, лес, пейзаж, сценический, туман, мгла, деревья, джунгли Public Domain
• озеро, пейзаж, цвет, деревья, настроение, небо, свет, воды, водопад, мистический, Солнечный лучик Public Domain
• пейзаж, озеро, заход солнца, отражение, воды, небо, сценический, сцена, время года, облака, пульсация Public Domain
• облака, заход солнца, солнце, рассвет, природа, смеркаться, пейзаж, небо, abendstimmung, лучи, Солнечный лучик Public Domain
• заход солнца, маяк, рассвет, смеркаться, небо, abendstimmung, облака, лучи, свет, вечернее небо, послесвечение Public Domain
• воды, природа, отражение, волна, суслик, фон, озеро, зеркальное отображение, состав, синий, поверхность Public Domain
• лес, туман, Солнечный лучик, яркий, осень, деревья, природа, настроение, пейзаж, morgenstimmung, осеннее утро Public Domain
• солнце, рассвет, природа, яркий, свет, заход солнца, освещенный, небо, пейзаж, дерево, вечер Public Domain
• воды, Солнечный лучик, текстура, природа, Солнечный свет, волна, фон, шаблон, синий, отражение, солнечно Public Domain
• туман, Солнечный лучик, Дорога, деревья, настроение, пейзаж, мистический, осень, подсветка, Восход, утро Public Domain
• туман, солнце, солнечные лучи, дерево, утро, лес, природа, осень, туманный, падать, жуткий Public Domain
• кровь, Словения, озеро, остров, Восход, утро, туман, мгла, воды, размышления, пейзаж Public Domain
• воды, природа, отражение, волна, суслик, фон, озеро, зеркальное отображение, состав, синий, поверхность Public Domain
• солнечные лучи, утро, свет, пейзаж, Солнечный луч, спокойный, деревья, контрастировать, лес, дерево, свет солнца Public Domain
• лед, замерзшая вода, замороженный, зеркальное отображение, отражение света, фон, текстура Public Domain
• лес, лучи, утро, дерево, пейзаж, солнце, природа, тени, солнечные лучи, блестяще, Польша Public Domain
• капли росы в лучах утреннего солнца, роса, зеркало, острие травы, зеркальное отображение, трава, природа, воды, настроение, луг, капля воды Public Domain
• осенний, прекрасный, цвет, рассвет, мгла, утро, лес, пейзаж, свет, туман, на открытом воздухе Public Domain
• фон, шаблон, дизайн, текстура, блестящий, цвет, украшение, Аннотация, синий, зеленый, желтый Public Domain
• деревья, завод, лес, туман, холодно, Погода, в, магия, свет, Луч света, туманный Public Domain
• деревья, завод, природа, леса, Восход, Солнечный свет, утро, Солнечный лучик, в, пейзаж, магия Public Domain
• дерево, природа, рассвет, пейзаж, туман, воды, озеро, зеркальное отображение, отражение, morgenstimmung, настроение Public Domain
• дерево, природа, заход солнца, свет, листья, пейзаж, летом, весна, зеленый, лес, ветви Public Domain
• фон, фантастика, лес, холостяк, поляна, деревья, осветительные приборы, настроение, монтаж, сказочный лес, мистический Public Domain
• лес, свет, настроение, природа, деревья, осень, далеко, дорожка, Солнечный лучик, мистический, лесная тропа Public Domain
• пейзаж, туман, утро, Солнечный свет, лес, свет, Восход, туманный, на открытом воздухе, прекрасный Public Domain
• природа, воды, озеро, остров, пейзаж, гроза, дерево, облака, вспышка, высокогорный, панорама Public Domain
• лед, воды, замороженный, замерзшая вода, свет, Солнечный лучик, зеркальное отображение, отражение света, текстура, фон Public Domain
• лес, деревья, лучи, солнце, свет, блестящий, через, утро, туман, золотой, мерцать Public Domain
• лес, свет, осень, деревья, листья, цвет, Солнечный лучик Public Domain
• лес, дорожка, мистический, горные породы, сказка, Солнечный лучик, зеленый, деревья, пейзаж, природа, натуральный Public Domain
• холмы, пейзаж, туман, дым, лес, деревья, среда, Посмотреть, небо, облако, Солнечный лучик Public Domain
• лес, туман, Солнечный луч, подсветка, деревья, безмятежный, спокойный, обои iphone Public Domain
• Калифорния, солнце, лучи, свет, Солнечный лучик, лес, деревья, силуэты, природа, вне, сельская местность Public Domain
• воды, природа, волна, суслик, фон, озеро, зеркальное отображение, состав, синий, поверхность, Волновое движение Public Domain
• лес, деревья, Солнечный лучик, осень, пейзаж, природа, журнал, morgenstimmung, мгла, настроение, Восход Public Domain
• заход солнца, рассвет, небо, дерево, Солнечный лучик, смеркаться, океан, зеркальное отображение, отражение, вечернее небо, облака Public Domain
• лебедь, воды, природа, текстура, фон, шаблон, синий, озеро, свет, падение света, настроение Public Domain
• летом, пейзаж, фон, рассвет, туман, прекрасный, солнце, природа, утро, красота, рано Public Domain
• воды, озеро, лодка, пейзаж, солнце, туман, осень, лес, река, природа, зеркальное отображение Public Domain
• Солнечный лучик, лес, туман, деревья, природа, morgenstimmung, осенний лес, подсветка, пейзаж, настроение, атмосфера Public Domain
• лучи, лес, природа, пейзаж, свет, солнце, Солнечный лучик, солнечно, осень, сценический, падать Public Domain

Для ремастера Crysis вышел патч, добавляющий поддержку DLSS — Железо на DTF

О выходе апдейта разработчики объявили в Твиттере. Технология DLSS призвана улучшить производительность игры на видеокартах серии GeForce RTX.

Разработчики отмечают, что игроки могут рассчитывать на улучшение производительности до 40%, однако с включённым DLSS также могут быть баги с текстурами на дальних расстояниях. С полными деталями патча 2.1 на ПК можно ознакомиться на Reddit.

Кроме этого авторы работают над апдейтами для консольных версий, но их детали пока не уточняются.

4674 просмотров

{ «author_name»: «djostikk», «author_type»: «editor», «tags»: [«\u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438″,»nvidia»,»crysis»], «comments»: 75, «likes»: 63, «favorites»: 17, «is_advertisement»: false, «subsite_label»: «hard», «id»: 669692, «is_wide»: false, «is_ugc»: false, «date»: «Fri, 12 Mar 2021 15:30:41 +0300», «is_special»: false }

{«id»:120658,»url»:»https:\/\/dtf.ru\/u\/120658-djostikk»,»name»:»djostikk»,»avatar»:»0d7c7805-9848-52c0-9805-ffecccbf036f»,»karma»:111923,»description»:»boi»,»isMe»:false,»isPlus»:true,»isVerified»:false,»isSubscribed»:false,»isNotificationsEnabled»:false,»isShowMessengerButton»:false}

{«url»:»https:\/\/booster.osnova.io\/a\/relevant?site=dtf»,»place»:»entry»,»site»:»dtf»,»settings»:{«modes»:{«externalLink»:{«buttonLabels»:[«\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c»,»\u0427\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c»,»\u041d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c»,»\u0417\u0430\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c»,»\u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c»,»\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c»,»\u0421\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c»,»\u041f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438″]}},»deviceList»:{«desktop»:»\u0414\u0435\u0441\u043a\u0442\u043e\u043f»,»smartphone»:»\u0421\u043c\u0430\u0440\u0442\u0444\u043e\u043d\u044b»,»tablet»:»\u041f\u043b\u0430\u043d\u0448\u0435\u0442\u044b»}},»isModerator»:false}

Еженедельная рассылка

Одно письмо с лучшим за неделю

Проверьте почту

Отправили письмо для подтверждения

{ «jsPath»: «/static/build/dtf.ru/specials/DeliveryCheats/js/all.min.js?v=05.02.2020», «cssPath»: «/static/build/dtf.ru/specials/DeliveryCheats/styles/all.min.css?v=05.02.2020», «fontsPath»: «https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto+Mono:400,700,700i&subset=cyrillic» }

лес текстуры единство

Виктор Оман демонстрирует, как можно создать реалистичную лесную среду с помощью Unreal Engine 4 и Megascans. gecko, 5 июн, 2019 # 44. Мы — завод по переработке пиломатериалов и лесопильный завод, расположенный на 25 акрах в Юба-Сити, Калифорния, США. Мы — группа людей, объединенных общей целью. У всех моделей низкий … Кроме того, знаете ли вы, подчиняются ли массивы текстур настройкам качества Unity для качества (размера) текстуры? Я бы хотел создать старый лиственный лесной пакет, вдохновленный лесом Фангорн из LotR, но я, вероятно, не начну работать над этим, пока новая система ландшафта и HDRP не будут полностью реализованы.Это происходит сейчас. Unity 3d — Forest… Unity Forest Products EST 1988. Эти веточки и камешки различаются по размеру и цвету. Улучшите свой рабочий процесс с помощью ресурса Forest Tileset Pack от Mucho Pixels. Все текстуры земли в этом разделе бесшовные. Fer00m. Также в другом разделе нашего сайта вы можете скачать бесшовные текстуры травы. Все текстуры вариаций снега можно использовать на всех других деревьях, так что вы в основном получаете лесной пакет из зеленых сосен и снежных сосен по той же цене.Все ресурсы на 100% отсканированы с фотографиями Этот пакет содержит: — Огромную библиотеку 100% отсканированных ресурсов, тщательно оптимизированных, атласированных, Unity способна создавать хорошие сцены густого леса, но с самого начала UE4 и Cryengine намного проще. Скачать актив Unity — Лесная среда — Динамическая природа. Вы, ребята, хотели увидеть руководство по проектированию леса в Unity для этого онлайн-курса по разработке игр для Android, поэтому я решил сделать его! Этот пакет признан лучшим художественным контентом на Asset Store — Unity Awards 2019. Assets.Лучшее из супер распродажи. Пакет поддержки Unity: — Unity 2018.3+ — Новая поддержка Unity Terrain 2018.3+ — Unity 2019+ — Unity 2019.1 HD RP 5.7+ — Unity 2019.1 LW RP 5.7+ — Unity 2019.2 HD RP В наши дни не менее важно найти продукты, которые занимают определенные ниши на рынке. Текстуры представлены в разных цветах, и вы обязательно найдете подходящую для реализации ландшафта в своей 3d визуализации. Unity Asset — Cartoon Forest Pack v1.4 Cartoon Forest теперь имеет версию текстуры ATLAS с многочисленными объектами обновления. В этом паке есть деревья, грибы, трава, кусты и кусты, цветы, холмы и водный поток… Все, что вам нужно, чтобы построить причудливый, мультяшный лес. Активы оптимизированы, деревья содержат кросс-лоды. Найдите эти и другие текстуры и материалы в Unity Asset Store. Как уже упоминалось, в любом случае вам, конечно, понадобятся очень талантливые люди для создания текстур и прочего, но Unity, хотя и хорош для многих вещей, не считается лучшим игровым движком, когда дело касается чистого качества графики. Они хаотично разбросаны по всей земле. PBR CG Textures ›Ground› Лесная текстура земли с ветками, галькой и камнями (Ground 0006) Это земля в лесу, покрытая большими камнями, ветками, галькой и камнями разного размера.Эта цель — удовлетворение потребностей клиентов, надежный сервис и качественная продукция. Найдите эти и другие текстуры и материалы в Unity Asset Store. Загрузите Unreal Engine Asset — Forest — Environment Set: огромная библиотека листвы для лесной среды, ландшафта и гор. Присоединился: 28 февраля 2014 г. Сообщений: 127. Сэкономьте 50% на 700+ лучших активах.

— Полный пакет Forest Ground

К Джейкоб Норрис — PurePolygons

Мы будем создавать мозаичную текстуру земли от начала до конца, и к концу урока вы будете знать, как создавать текстуры, похожие на изображения выше! Спасибо за поддержку 🙂

Полный пакет включает:

— 3 бонусных видео для дополнительного обучения!

— Готовые файлы TGA / PSD

— Включают все части, видео и файлы из пакетов 1–3, а также учебное пособие «Введение в Zbrush»

Пожалуйста, ознакомьтесь с учебным пособием Информационное руководство, чтобы увидеть, что мы будем освещать в каждом видео.

http://images.purepolygons.com/tutorials/fg/Tutorial_Info_Guide-FG.pdf

Включает:

— 28 HD-видео (3 бонусных видео включены в полный пакет)

— 14+ часов видео

— 2K текстурных листов TGA

— 1K Photoshop файл окончательной текстуры

— файлы ZTexture для (Polypainting)

— файл рендеринга Marmoset 2.08

— Substance Designer Graph

— Final Zbrush Ground File

Tiling Texture Start ztool (+ obj files)

— Файл Zproject и файл UI / Config

— Все эталонные изображения учебника

Информация о лицензии:

Приобретая этот продукт, вы соглашаетесь с условиями обслуживания. выложены на PurePolygons Inc.интернет сайт. Коммерческое использование Текстур и Активов разрешено и не подлежит передаче. Коммерческая лицензия на активы должна быть приобретена выше, чтобы активы можно было законно использовать в продукте для продажи. Текстуры / Ресурсы не могут быть перепроданы, как в активах или пакетах текстур, и должны быть встроенными компонентами электронных игр и интерактивных носителей и распространять такие электронные игры и интерактивные носители. Например, видеоигра, фильм, виртуальная реальность или аналогичный продукт. Лицензии только для одного пользователя.Для получения дополнительной информации, пожалуйста, ознакомьтесь с полными условиями здесь. Спасибо,

http://www.purepolygons.com/termsofservice.html

Извините, этот товар недоступен в вашем регионе.

Продано, вернитесь и выберите другой вариант.

0 оценок

• 5 звезд
• 4 звезды
• 3 звезды
• 2 звезды
• 1 звезда

текстура леса фотошоп

6 месяцев назад.Учебные ресурсы. Rock_ground_06. all-free-download.com. Ярослав Шураев. 50 32 8. Мы получали много заказов на футболки через нашего онлайн-дизайнера, которые будут печататься в цифровом виде в производственной зоне. aerial_rocks_02. Обновлено август 2009 г. — Все из леса — деревья, кора, мох, камни, хвоя, листва в высоком разрешении. По сути, экшен Photoshop представляет собой серию записанных шагов, которые позволяют вам просто щелкнуть кнопку, чтобы выполнить все эти шаги. Завершить покупку о продукте.Векторный набор Forest Land: текстуры и узоры древесины. Бесплатная кисть для Photoshop с тегами: Кора, лес, Пейзаж, природа, Текстура, дерево, Тату кора дерева, ветка дерева, Веточка, дерево, Все текстуры. Генри и компания Адриен Олихон. Дата публикации. 4:55. Выбирайте из сотен бесплатных зимних картинок. 22.12.2019 — Annawaidele hat diesen Pin entdeckt. Верх лоскутного одеяла может быть в центре внимания, но не менее важно то, что вы положите под ним! 92 137 10. 1.714 Das Beste Forest Texture Костенлос Пинсель Загрузки от Сообщества Брушези.Выкройка Дино. Мэтт Борхерт просмотров 42,365. Откройте изображение леса. Изображения представлены в формате JPEG размером 4800 x 3600 пикселей или 14 x 12 дюймов при разрешении 300 точек на дюйм. Пляж Foggy Mist. Обновлено в январе 2010 г. — Удалена вся реклама — теперь библиотека действительно бесплатна, без рекламы! Хобот слона большой. Имеет текстуры для влажных и сухих материалов. Зимний лес: процесс создания концепт-арта окружающей среды — Продолжительность: 31:16. Картинки Фото Векторная графика Иллюстрации Видео. Популярный. Mixer 9837. RaV89 21010. Создайте новый документ размером 2000 x 1130 пикселей в Photoshop с заданными настройками.10 бесплатных кистей для карандашей PS. Узнайте, как создать мрачный и мрачный лес в Photoshop. Эта загрузка включает в себя 42 великолепных текстуры дерева из разных пород деревьев со всего мира. Текстуры леса. Облака Горная природа. Mar-ka 9357. Free Stock Textures — скачать текстуры высокого разрешения, все изображения бесплатны для личного и коммерческого использования. Вместо того, чтобы дизайнерам приходилось создавать свои текстуры при работе над каждым проектом, они могли приобрести подходящую текстуру из нашей неограниченной базы данных и упростить и ускорить свою работу.Выкройки обоев с розами. Ксения Новикова 450. Изображения Фото Векторная графика … Лесная природа Текстура. 17 ноября 2020 г. — Лучшие кисти Photoshop и Illustrator для ваших дизайнерских проектов с веб-сайта Creative Market, а также наши подборки текстур !. Бесшовная текстура грязного камня 01 от Николы Дамьянова. Фото. Пунктирные бесплатные шаблоны. Муди Форест. Скачать 81 835 лес бесплатных векторов. Предварительно скошенная травяная растительность для фотошопа. Выкройки тартана на Хэллоуин. Горная собака домашнее животное. Загрузки. вуаля.мне. Каракули Валентина шаблон. Франческо Унгаро. Photoshop… узор фона текстура леса блестящее зеркальное отображение. Шаг 2. 96 93 43. 94 205 6. Шаг 2. 14 бесплатных цветочных узоров. Поиск текстур в фотографиях Текстуры — это изображения таких предметов, как пластик, растения, кирпичи, пейзаж, ткани и многое другое, которые можно использовать для формирования рисунка или фона для других программ. Легкая текстура древесины. моховой_рок. aerial_rocks_04. кухня_вуд. Просматривать; О; Поддерживать; Контакт; Редактировать профиль; Выйти; Войдите. 3 недели назад.Библиотека качественных текстур высокого разрешения. Скачать Forest texture Photos by aetb. Текстура коры дерева. Скачать бесплатно бесплатные кисти для Photoshop из категории Гранж и брызги. 2 месяца назад. Дизайн Autlaw. Засушливая бесплодная пустыня сухая. 45 65 4. Скачать бесплатно вырезку из растений PNG. Даниэль 6059. vecteezy.com. В них реализовано все самое лучшее… Текстура деревянного узора. Вы знаете, что в веб-дизайне и графическом дизайне кисти для фотошопа всегда необходимы. Как и Desinbeep, мы всегда любим делиться бесплатными коллекциями кистей, шрифтов, текстур и т. Д.Кэти Науменко 466. Как создать базовую сцену Шаг 1. К счастью, включить текстуры в процесс редактирования невероятно просто. 2 месяца назад. Эта загрузка включает в себя 42 великолепных текстуры дерева из разных пород деревьев со всего мира. Текстуры Кисти Photoshop Сортировать по. 02.10.2018 — Jetzt die Vektorgrafik Вектор Горы Лес с Туман фоновой текстуры Бесшовные узор herunterladen. .abr файл для Photoshop (создан в Adobe Photoshop CC2019) .brushset для Procreate (кисти оптимизированы в Procreate 5) 2 демонстрации закадрового комментария в Photoshop 1 час 20 минут Видео с изображением океана и кактуса (изображение обложки) 1 час 25 минут Видео с изображением леса с дикими цветами 3 файла обложки Hi-Res На самом деле это может быть что угодно, даже еще одна фотография.Скачать бесплатно. МЕНЮ. Выкройки сеток и рыболовных сетей. ВКЛЮЧЕННЫЕ ТЕКСТУРЫ: Diffuse / Albedo Normal / Bump Map Roughness / Glossiness Specular / Reflection Displacement… 147 211 17. 23 марта 2020 г. 0 453. В этом уроке вы узнаете, как создать темный, жуткий и зловещий лес. Photoshop-Pinsel -Brusheezy ist eine RIESIGE Sammlung von Photoshop-Pinseln, Photoshop-Mustern, Texturen, PSDs, Aktionen, Formen, Stilen & Verläufen, die heruntergeladen oder geteilt werden können! Текстура, применяемая в Photoshop, представляет собой фотографию, которая используется поверх вашего собственного изображения, которое при настройке путем изменения настроек наложения или непрозрачности создает красивый текстурированный вид на вашей фотографии.157 167 59. Старый алюминиевый фон. В моей предыдущей статье я поделился стандартным методом создания мозаичных изображений в Photoshop, который заключается в использовании фильтра «Смещение» и последующем смешивании краев с помощью инструмента «Клонирование». Формат файла кисти Adobe Photoshop ABR. Библиотека текстур. Чтобы использовать текстуру, просто перетащите ее на изображение, которое вы редактируете в Photoshop. Галька разноцветная. Pixabay. 1 месяц назад. Huseyin Sonmezay 30421. … Как создать текстурную кисть в Adobe Photoshop Учебное пособие — Продолжительность: 4:55. В этом разделе есть несколько невероятно полезных комплектов, которые вы можете использовать здесь и там.природа пейзаж гора деревья небо дерево город цветы горы зеленый пляж море закат джунгли пустыня зима парк океан вода озеро ночь сад река листья лес животные лес темный лес трава на открытом воздухе Brandon Montrone. Лесной олень Ветки Дерево 1 Дерево 2 Дерево 3 Листья 1. Городские узоры. Бесплатный образец собаки. Splatters v1.0 от Alexis Lecardonnel. Бесплатные кисти для акварели Photoshop. Все стоковые фотографии леса предоставляются без лицензионных отчислений и могут быть использованы в коммерческих целях. keyboard_arrow_down Сортировать по: Популярные. Rock_ground_08.аннотация фон узор стена дерево бумага текстура искусство текстура дерева природа мрамор дизайн небо черно-белое ночь бумага винтаж архитектура текстура бумага технологии улица металл текстура бизнес пляж креатив бетон текстура фон мрамор текстура лес пространство размытие Henry & Co. Collection 59 Photos. фанера. Шаблон Photoshop Акварельные Лесные Животные. 166 177 12. Откройте текстуру в Photoshop и используйте инструмент «Кадрирование» с квадратным соотношением сторон и 2000 пикселей для ширины и высоты.Подпишитесь и загрузите сейчас! Текстуры Photoshop используются для создания фонов, добавления зернистости и текстуры в дизайн и создания фотоэффектов. Предварительно вырезанные растения сбоку для архитектурной визуализации. Например, в прошлом у меня была привилегия владеть и управлять компанией по производству футболок. Вы также узнаете, как использовать корректирующий слой, попрактиковаться в осветлении и затемнении, использовании маски слоя, создании световых эффектов и многом другом. Наша библиотека текстур с более чем 4000 фотографий — вы можете бесплатно создавать свои собственные текстуры и композиции! Скачать бесплатно.Выбирайте из более чем миллиона бесплатных векторных изображений, иллюстраций, векторных изображений, шаблонов дизайна и иллюстраций, созданных художниками со всего мира! Кисти для холста. 2 недели назад. Forest Texture Kostenlos Pinsel Lizenziert unter Creative Commons, Open Source und mehr! Пакет изображений, который я решил добавить, содержит 11 изображений, которые я снял несколько дней назад. Heart Vectors 790. Бесплатная коллекция на этой неделе — Photoshop Mountain Brushes. Все эти кисти высокого качества и разрешения. Я уверен, что приведенные ниже кисти будут полезны для ваших будущих дизайнов.Если вы их используете, пожалуйста, отметьте создателя… Вид сверху. В этом посте вы узнаете: как улучшить фотографии с помощью текстур; Текстуры бумаги; Текстуры дерева; Возрастные / винтажные текстуры; Текстуры брызг краски; Текстуры могут быть чрезвычайно полезными ресурсами для веб-дизайнеров и графических дизайнеров, а Photoshop предоставляет множество возможностей. Подпишитесь на Envato Elements и получите неограниченное количество загрузок фотографий за единую ежемесячную плату. Текстура не обязательно должна иметь реальную поверхность. Ландшафт природы России Предпосылка текстуры ландшафта леса и дерева, воздушный лес взгляда сверху, текстура взгляда леса сверху.Следует отметить параметр «Удалить обрезанные пиксели». пользователя dumitrasconiu.design. Insurrectionx 2316. Будь то гладкое красное дерево журнального столика или грубая кора дерева в лесу, текстуры играют решающую роль в придании характера вашим объектам. Джейн Рода 5722. Вектор текстуры деревянной доски. Параметры поиска → × Поблагодарите автора изображения $ Пожертвовать Следуйте за jplenio в Instagram. Ткань джинсовая текстура. Лесные бесплатные текстуры, изображения и фотографии. Грубая окрашенная текстура древесины. FWStudio. 31 декабря 2018 г. — Эта темно-зеленая основа придаст текстуре и красоте вашему стеганому одеялу благодаря своему образу из замши! 1 месяц назад.… ПЛАТФОРМЫ: Любые (текстуры PBR) Включены только текстуры PBR МАТЕРИАЛ: Да. mali maeder. С помощью Beautiful Bac Скачать бесплатно. wood_planks_dirt. Вырезанное дерево — Fagus sylvatica ‘Dawyck’ Cutout spri Загрузите зимние HD-фотографии бесплатно на Unsplash. поиск. Элеонора Кендра 1309. Entdecke (und sammle) deine eigenen Pins bei Pinterest. Бесплатно для личного и коммерческого использования. Forest Ground Texture 01. Перетащите это изображение на белый холст с помощью инструмента «Перемещение» (V). freepik.com. 2 месяца назад. 32 349 стоковых фотографий с лесными текстурами и видом сверху доступны без лицензионных отчислений.Изображения представлены в формате JPEG размером 4800×3600 пикселей или. Alexis Lecardonnel 31109. Создание красивых текстур бамбука требует некоторых знаний о фильтрах, если вы думаете о создании их с помощью Photoshop. Кредитование не требуется, но обратная ссылка очень ценится и позволяет авторам изображений получить больше внимания. Некоторым людям может быть легко создавать текстуры бамбука в Photoshop, но это требует много времени. Пейзажная панорама с небом — отрисовка щитка. Und durchsuchen Sie die Bibliothek von iStock mit lizenzfreier Vektor-Art, die Abenteuer Grafiken, die zum schnellen und einfachen Загрузить bereitstehen, umfassen.Зебра Финч 3045. Rock_ground_09. Скачать бесплатно. Загрузите все каналы по ссылке Разрешение текстуры 4K Все каналы включены. 81 136 5. Как использовать текстуры в фотошопе. Береговая линия Береговая линия. Вы узнаете, как небольшие изменения могут существенно повлиять на работу с фотографиями. Загрузите эту премиальную фотографию о фоне текстуры древесины белого старого леса и откройте для себя более 6 миллионов профессиональных стоковых фотографий на Freepik HoliHo. 3 кисти для разбрызгивания. Текстуры — это, по сути, файлы изображений, используемые для визуальной детализации многих GameObject, составляющих вашу сцену.Карты нормалей — это особый вид текстуры, обеспечивающий ощущение деталей поверхности этих объектов. Кисти Photoshop для цифровой живописи. Смотрите больше идей о кистях иллюстратора, креативном рынке, фотошопе. Текстура леса. Силуэт дерева для визуализации абстрактной архитектуры. tartanify.com 2203. 5 месяцев назад. Обновлено в июле 2009 г. — Наслаждайтесь этой текстурой дверей с высоким разрешением (около 6 мегапикселей) в своем программном обеспечении для 3D. Текстуры — отличный способ проявить творческий подход, но вам может быть интересно, как вы их на самом деле используете.Самый последний; Популярный; 36 бесплатных кистей. Коллекция 98 фотографий. 139 215 17. Фото текстуры. Премиальные древесные ресурсы. jojo-ojoj 3401. Вы можете использовать следующий текст: Изображение Johannes Plenio с сайта Pixabay.

2020 лес текстуры фотошоп

Связь между уплотнением почвы и сезоном уборки, структурой почвы и положением ландшафта для осиновых лесов

Лесная служба США
Уход за землей и обслуживание людей

Министерство сельского хозяйства США

В модели FR3 Fredlund необходимо оптимизировать три параметра. d _м ( d _f = 0.0001 мм — это параметр, связанный с количеством мелких частиц в почве, а d _{м (} — диаметр минимально допустимого размера частиц). Модель FR4 содержит четыре параметра, т. Е. a, b, c и d _f , которые должны быть найдены с помощью процедуры оптимизации, и предопределенный параметр d _m . Модель WB3 с тремя параметрами, то есть a, b и c (и двумя предопределенными параметрами: d _min = 0.002 мм и d _max = 2,0 мм), ранее использовался в Refs. 17 и 18 для создания кривых PSD для нескольких различных почв. AND4 — это четырехпараметрическая модель (параметры a, b, c, e ), разработанная Jauhiainen, ¹⁹ на основе оригинальной теории текстурных и водоудерживающих свойств почвы, представленной Андерссоном. ²⁰ Модели VG2 и VG3 были предложены Хаверкампом и Парланжем ² на основе исходной модели кривой влагоудержания почвы ван Генухтена (разработанной в 1980 году).Модель VG3 была впоследствии разработана на основе первой производной версии VG2 с двумя параметрами, когда использовалось соотношение m = 1 — 1 / n. VG3 считает оба подгоночных параметра m и n разными и независимыми друг от друга и использует три дополнительных параметра ( a, b и c ). Модели GP2 и GP4 — это две формы модели Гомперца с двумя и четырьмя параметрами ( a, b ) и ( a, b, c и e ).Их кривые представляют собой частные случаи логистической кривой, которая является более общей, чем нормальная. Уравнение этой кривой представляет собой несимметричную замкнутую форму. Обе модели ранее использовались для извлечения кривых PSD Сильва и др. ²¹ для почв в Бразилии и Nemes ⁸ для почв в Германии и Нидерландах. Частицы почвы, выраженные в этих моделях, подчиняются распределению Гомперца. Наконец, логарифмическая модель и модель EXP содержат два параметра — параметры LG a и b и параметры EXP c, и b.

Все перечисленные модели использовались для определения функций PSD методом оптимизации. В методе L-BFGS-B используются ограничения блока, что означает, что для каждой переменной (параметра модели) задаются нижняя и верхняя границы. Этот метод представляет собой модификацию квазиньютоновского метода с ограниченной памятью. ²² Реализован на языке R. ²³ Целью этой оптимизации было прогнозирование точек кривой зернистости каждой моделью как можно ближе к наблюдаемым данным путем поиска подходящих параметров модели.Решаемая задача должна определяться целевой функцией, которая в данной статье предлагается иметь следующий вид:

Таблица 1.

Модели PSD, использованные в этом исследовании.

Описание и настройка модели RF

Обычный процесс поиска наилучшей модели для получения правильной теоретической параметрической функции PSD означает применение большего количества методов, например, моделей из таблицы 1, сравнения их предсказательной способности с помощью наблюдаемых данные и некоторый статистический показатель согласия, а затем, наконец, выбор наиболее эффективной модели.Однако обычно не существует лучшей параметрической модели, которая превосходила бы при любых обстоятельствах. Различные параметрические модели часто показывают разную степень точности в разных почвах и разных средах, поэтому применение одной параметрической модели часто приводит к функциональной взаимосвязи, которая может быть более точной в одной части текстурной области, но менее подходящей для других частей. Одним из возможных решений этой проблемы является применение методологии ансамбля, которая использует лучшие характеристики различных параметрических моделей для достижения более общих результатов от подгонки данных к фактическим измеренным значениям.Более того, как было доказано в этом исследовании, такая метамодель обычно имеет возможность исправлять систематические ошибки, если они производятся отдельными моделями (недооценка, переоценка, мультипликативная ошибка и т. Д.).

Целью методологии ансамбля является объединение выходных данных нескольких моделей, чтобы улучшить обобщаемость / надежность, которые могут быть получены из любой из составляющих моделей. Девять параметрических моделей, описанных выше, были использованы для получения параметрических кривых PSD, выбранных для настоящего исследования.Выходы этих параметрических моделей являются входными данными для модели ансамбля, а именно модели, управляемой данными, основанной на алгоритме RF, что означает, что использовался тип суммирования ансамбля. Укладка представляет собой концепцию (1) базовых моделей (моделей PSD) и (2) метамодели, которая вычисляет окончательные результаты и заменяет процедуру усреднения, используемую, например, при упаковке. Таким образом, стекинг пытается узнать, какие базовые модели более надежны, чем другие, используя упомянутую метамодель (RF в решенной задаче), чтобы выяснить, как лучше всего объединить выходные данные базовых моделей для достижения окончательных результатов.Результаты базовых моделей де-факто являются новыми данными для задачи обучения, и для решения этой проблемы используется RF-алгоритм.

RF-алгоритм состоит из набора деревьев регрессии (в этом исследовании авторы обращаются к проблеме регрессии; он также может быть заполнен деревьями классификации в случае изучения проблемы классификации). Результирующее предсказание RF представляет собой среднее значение этих многих выходных данных дерева, каждый из которых выращивается на выборке начальной загрузки обучающих данных.Пользователь выбирает количество деревьев, которые будут в ансамбле RF. Выборка начальной загрузки означает, что каждое дерево обучается с использованием выборки, полученной путем случайного рисования N наблюдений с заменами из исходного набора данных, где N — количество переменных в этом наборе данных. С каждым из этих загружаемых обучающих наборов получается свое дерево. Для регрессии значения, предсказанные каждым деревом, усредняются для получения предсказания RF. Более подробную информацию и более математически обоснованное объяснение ВЧ-алгоритма можно найти у Бреймана. ¹¹

Оптимизация модели RF

Модели, управляемые данными, должны быть оптимизированы для получения надежных и максимально точных результатов. Оптимизация модели в основном означает поиск оптимальных параметров модели. RF имеет три настраиваемых параметра: ntree (количество деревьев для роста), mtry (количество переменных, случайным образом выбираемых в качестве кандидатов при каждом разбиении дерева) и nodeize (минимальный размер оконечных узлов). , что в первую очередь влияет на конечную точность модели.В этой работе используются две концепции для настройки RF: поиск по сетке и повторная перекрестная проверка.

Поиск по сетке разработан в процессе оптимизации для выбора значений для каждого параметра модели путем последовательного выбора их из сетки предопределенных значений и последующего вычисления с этими параметрами. Лучшее сочетание параметров выбирается из той итерации, в которой была достигнута наивысшая степень точности модели.

Эта точность оценивается как среднее значение нескольких прогонов так называемого процесса перекрестной проверки.В данной статье используется так называемая повторная перекрестная проверка. ¹⁸ В этом процессе начальный шаг состоит из случайного разделения обучающих данных на несколько наборов данных приблизительно равного размера, называемых сверток. В процессе обучения все свертки, кроме одной, используются в качестве входных данных для модели, а одна неиспользованная свертка используется в качестве данных проверки. Этот процесс выполняется столько раз, сколько складок создано с каждой комбинацией параметров. Повторная перекрестная проверка означает, что первоначальное случайное разбиение обучающих данных на свертки повторяется более одного раза.Это повторение применяется для получения более общей оценки модели. Точность модели на каждой итерации поиска по сетке фактически представляет собой среднее значение оцененной статистики (например, среднеквадратичную ошибку (RMSE)) из всех прогонов модели с одним набором параметров, например, если есть два повторения и пять раз, результирующая статистика представляет собой среднее значение из 10 значений.

Эта концепция настройки преследует две цели в этом исследовании: (1) поиск лучших параметров алгоритма RF и (2) оценка точности предложенной модели, которую можно ожидать для будущих данных.

Результаты и обсуждение

Подбор параметрических функций PSD

При преобразовании классификации текстуры почвы из системы Копецки в классификацию USDA необходимо экстраполировать только одну точку PSD, т. Е. Найти значение кривой зерна для диаметра частиц почвы 0,002 мм. Другие фракции USDA могут быть получены из системы классификации Копецки с помощью основных арифметических операций. Тем не менее, с более общей точки зрения, когда необходимо иметь дело с другими системами классификации, и требуется моделировать больше точек или разных точек кривой зернистости, методология такая же, как предложенная в этой статье для этой. точка.Более того, в предыдущих работах при нахождении процентного содержания неизвестных фракций в образце почвы в основном решались задачи интерполяции. ^7,15 В этой работе необходимо решить проблему экстраполяции на левом хвосте распределения PSD, которая является более сложной, поэтому методология, несомненно, будет подходящей для решения относительно более простых задач интерполяции.

На рисунке 1 показаны результаты подгонки различных функций PSD к данным текстуры почвы, измеренным с помощью подхода, описанного в разделе «Материалы и методы».Как видно из графического представления в левой части корреляционной матрицы и коэффициентов корреляции в ее правой части, большинство моделей работают достаточно хорошо. Это особенно заметно в последнем столбце корреляционной матрицы, где оценивается корреляция модели с измеренными данными. Результаты аналогичны результатам, полученным в других работах. ^7,15 Дополнительные статистические коэффициенты, которые служат для оценки соответствия модели, доступны в таблице 2.Эти коэффициенты оценивают соответствие между измеренными и вычисленными значениями. Используемые статистические данные — это средняя ошибка (ME), средняя абсолютная ошибка (MAE), среднеквадратическая ошибка (MSE), RMSE, процентное смещение между смоделированными и наблюдаемыми значениями (PBIAS%) и коэффициент корреляции Пирсона ( r ).

Рис. 1.

Корреляционная матрица моделей PSD и измеренных данных (в столбце глины).

Таблица 2.

Меры согласия для моделей PSD.

На рис. 2 показана оценка лучших моделей для различных почв по их абсолютным ошибкам. В каждой выборке данных (набор данных A) модель с наименьшей ошибкой при прогнозировании точки кривой зернистости 0,002 мм, необходимой для перевода в классификацию USDA, обозначена цветовым ключом. Как можно видеть, не существует единой наилучшей модели, которую можно было бы предпочесть ни для всего набора выборок данных, ни для образцов различных типов почв. Это означает, что предложенная методология ансамбля, которая представляет собой комбинацию всех успешных моделей, может быть полезна в этой задаче.

Рисунок 2.

Оценка фитингов PSD для различных типов почвы USDA.

Как видно из таблицы 2, некоторые модели не подходят для задач экстраполяции, касающихся подбора PSD, поэтому они были исключены из окончательного моделирования ансамбля. Эта непригодность для экстраполяции особенно очевидна для модели Вейбулла. Так обстоит дело не только в представленном исследовании, но также может рассматриваться как общий результат. Это можно объяснить следующим образом: помимо эмпирических результатов, которые были получены с помощью вычислительного эксперимента, выполненного в этой работе и оцененного в таблице 2, важной проблемой для этой модели является то, что параметр d _min должен быть установлен для представления минимальные диаметры частиц почвы, которые предположительно присутствуют в образце.Однако в случае экстраполяции левого хвоста это неизвестная информация, которую ищут, поэтому ее нельзя правильно установить заранее. Второй моделью, которая была исключена из окончательного моделирования, была модель LG, поскольку для некоторых образцов с помощью этой модели были рассчитаны отрицательные значения содержания глины. Это означает, что результаты семи моделей, наконец, послужили исходными данными для ансамблевого моделирования.

Согласно статистическим значениям в таблице 2, оценки результатов по различным статистическим коэффициентам различаются, например, модель EXP оценивается как лучшая модель по коэффициенту корреляции ( r ), а модель FR4 оценивается как лучшая модель от RMSE.Различные статистические данные согласия оценивают различные аспекты подгонки, например, один акцент делается больше с точки зрения дисперсии, а другие статистические данные лучше отражают систематическую ошибку. Например, хотя на рисунке 1 можно увидеть, что лучший коэффициент корреляции для модели EXP, ее прогноз имеет мультипликативные ошибки, которые не очевидны, если используется оценка только по коэффициенту корреляции (см. Рисунок 1, левая сторона).

В этой статье авторы предлагают методологию, вдохновленную идеей ансамблевого обучения, в которой алгоритм RF построен на основе прогнозов, вычисленных различными параметрическими моделями PSD (они являются входными данными для RF) и оптимальным окончательным результат получается с этим ансамблем.

Подбор RF-алгоритма

При создании окончательной модели подгонки PSD необходимо решить две основные задачи: (1) найти оптимальную модель (например, оптимальные параметры RF-алгоритма, которые подходят для решаемой задачи) и (2) для оценки ожидаемой производительности модели. Прогнозируемые значения фракций глины USDA в семи моделях PSD, полученных из набора данных A, использовались для калибровки модели или так называемого обучения.Этот набор данных используется потому, что на этапе обучения моделирования на основе данных необходимо знать не только входные данные (доли зерен Копецки), но также измеренные выходы (фракции глины USDA), которые в этом случае известны, как указано в описания набора данных.

Основная проблема с обучающим набором данных в этой задаче заключается в том, что он относительно небольшой (43 образца). Обычный, так называемый подход набора проверок, который включает случайное разделение доступного набора образцов на две части, то есть обучающий набор и набор проверки или задержки, ¹⁸ здесь не подходит.Вместо этого метода авторы использовали подход многократной перекрестной проверки, описанный в разделе «Материалы и методы» данной статьи. Благодаря ноу-хау сообщества интеллектуального анализа данных, выраженному в различных книгах и статьях, в основном использовалась пятикратная перекрестная проверка ¹⁸ с двумя повторениями. Результирующая РЧ-модель основана на лучших параметрах, полученных в результате перекрестных проверок. Ожидаемая точность модели вычисляется с использованием вычисленных и наблюдаемых данных из складок, удерживаемых на каждой итерации перекрестной проверки.

У подобранной модели RF есть следующие параметры: 500 деревьев, четыре переменные, случайным образом выбранные в качестве кандидатов на каждом разбиении дерева, и конечные узлы с минимальным размером 5. Как уже было сказано в разделе «Материалы и методы», Цель перекрестной проверки заключалась не только в том, чтобы найти эти оптимальные параметры, но и в оценке точности предложенной модели, которую можно было ожидать для будущих данных. Прецизионность с использованием коэффициента регрессии r была оценена для ансамблевой модели преобразования текстуры почвы из классификации Копецкого в классификацию USDA как 0.971 и используя RMSE как 0,0343. Когда эти значения сравниваются с результатами отдельных моделей модели ансамбля (см. Таблицу 2), можно видеть, что ни одна модель не достигла такой степени точности; Таким образом, была подтверждена полезность ансамблевого подхода для данного исследования.

Некоторые модели, управляемые данными, такие как искусственные нейронные сети, часто подвергались критике из-за их характера «черного ящика». Верно, что эти модели обычно не предназначены для описания и обычно не подходят для умозаключений.Из-за этого авторы использовали RF-модель в этой работе, поскольку она не только генерирует очень точные оценки и считается одним из наиболее эффективных алгоритмов на основе данных, но также предлагает некоторую информацию, которая помогает понять моделируемую задачу. Модель RF также включала возможность измерения важности или влияния каждой из ее переменных. ¹¹ Для каждого дерева записывается MSE в части данных вне пакета. Затем то же самое делается после перестановки каждой переменной-предиктора.Затем различия между ними усредняются по всем деревьям, и таким образом получается важность переменной (например, измеряется снижение точности после перестановки переменных по всем деревьям). Важность каждой переменной предложенной ансамблевой модели (например, предсказанных значений 10 параметрическими моделями PSD) масштабируется от 0 до 100 и отображается на рисунке 3. С помощью этой оценки можно увидеть, какая модель более важна и полезно для окончательного прогноза.Наиболее важными из них являются модель EXP и модель Гомперца с двумя параметрами. Хотя авторы хотели бы подчеркнуть общую полезность предложенной методологии, следует сказать, что в случае других задач, особенно в случае задач интерполяции, другие модели могут иметь большее влияние на модель ансамбля. Этот результат позволяет нам предположить, что в контексте ансамблевого моделирования коэффициент корреляции более важен для выбора модели, чем другие статистические показатели, оценивающие ошибки (такие как MSE, RMSE и т. Д.), потому что эти коэффициенты ошибок лучше, например, для обеих моделей Фредлунда (см. Таблицу 2). Это верно только в контексте ансамблевого моделирования; в противном случае следует выбирать модели Фредлунда (когда выбор делается только между отдельными моделями для окончательного моделирования). Это можно объяснить лучшей способностью ансамбля исправлять систематические ошибки, чем отдельные неточности. Удивительно, но модель Андерссона, не самая точная, играет довольно важную роль в финальном ансамбле.Это связано с тем, что модель Андерссона имеет небольшую степень корреляции с обеими лучшими моделями (рис. 2), поэтому это означает, что она разная. Эффективный ансамбль должен состоять из предикторов, которые не только достаточно точны, но и отличаются друг от друга в том смысле, что прогнозируемые ошибки возникают в разных областях входного пространства. ²⁴ Очевидно, что объединение нескольких идентичных моделей не приводит к увеличению точности. Из оценки на рисунке 3 видно, что механизм ансамбля также может исключать модель, если она избыточна (в нашем случае модель Ван Генухтена).

Рисунок 3.

Важность отдельных моделей PSD в окончательном ансамбле RF.

Авторы хотели бы выделить следующий практический аспект ансамблевого моделирования. Согласно так называемой теореме без бесплатного обеда никогда заранее не ясно, какая модель PSD лучше всего подходит для конкретной задачи. По этой причине обычно необходимо попробовать больше моделей. На основе результатов этой статьи можно сказать, что, когда уже установлено больше моделей PSD, вместо выбора и использования только лучшей, лучше составить ансамблевое прогнозирование на основе всех этих уже установленных моделей PSD. (или на основе подмножества этих моделей).Формирование ансамбля обычно приводит к повышению точности, что также было подтверждено в тематическом исследовании в этой статье, а ансамблевое прогнозирование относительно легко выполнить, когда уже доступны подогнанные модели для конкретной задачи.

Заключение

В этой работе авторы исследовали, может ли парадигма ансамбля привести к некоторым улучшениям в задаче преобразования текстуры почвы, когда существующие модели PSD используются в качестве элементов ансамбля. Эта парадигма была проверена с использованием набора данных о почве из Словакии; однако предложенная методология также применима при работе с системами классификации текстуры почвы, используемыми в других странах.Повышение точности было продемонстрировано в упомянутом тематическом исследовании, а в статье документально подтверждено, что ансамблевая модель работала лучше, чем любая из ее составляющих. Прецизионность была оценена с помощью коэффициента регрессии для ансамблевой модели преобразования текстуры почвы из классификации Копецкого в классификацию USDA как 0,971 (очень близко к 1). При сравнении этих значений с результатами отдельных параметрических моделей PSD модели ансамбля (см. Таблицу 2), которые в конечном итоге можно было бы использовать отдельно для такого преобразования, можно увидеть, что ни одна модель не достигла такой степени точности, как предложил ансамбль РФ.Результаты следует также проверить в будущем на других наборах данных и для преобразования других систем классификации. Однако в этой работе была решена проблема экстраполяции (вычисленный запас целевого распределения находится в левом хвосте исходного распределения PSD), что довольно сложно, поэтому авторы предполагают, что предложенная методология в целом будет иметь даже лучшие результаты. при решении более простых и более частых задач интерполяции, например, когда вычисленная граница целевого распределения находится между двумя известными границами текстуры почвы исходного распределения.

Вклад авторов

Задумал и спроектировал эксперименты: MC. Проанализированы данные: MC. Написал первый черновик рукописи: MC. В написании рукописи участвовали: PM и LC. Согласны с результатами и выводами рукописи: MC, LC и PM. Совместно разработали структуру и аргументы для статьи: MC, LC и PM. Внесены критические исправления и утверждена финальная версия: MC. Все авторы просмотрели и одобрили окончательную рукопись.

Индексы текстуры изображения и анализ тенденций для оценки нарушения лесов при режимах заготовки древесины

alexxlab Автор записи