Сп снип ii 3 79 строительная теплотехника актуализированная редакция: СНиП II-3-79* Строительная теплотехника (с Изменениями N 1-4)

Разное / 09.06.1973 / alexxlab / 0

Строительные нормы и правила (СНиП), своды правил (СП)

Архитектура:

1. СНиП 31-01-2003 ( СП 54.13330.2011) «Здания жилые многоквартирные». — скачать.

Строительные конструкции:

1. СНиП 2.01.07-85* (СП 20.13330.2011). «Нагрузки и воздействия». — скачать.

2. СНиП II-25-80 ( СП 64.13330.2011) «Деревянные конструкции». — скачать.

3. СНиП II-23-81* ( СП 16.13330.2011) «Стальные конструкции». — скачать.

4. СП 52-101-2003 «Бетонные и железобетонные конструкции без предварительного напряжения арматуры». — скачать.

Инженерные сооружения:

1. СНиП 2.04.03-85 (СП 32.13330.2012). «Канализация, наружные сети и сооружения». Актуализированная редакция от 2012 года. — скачать.

2. СНиП 2.04.01-85* (СП 30.13330.2012) «Внутренний водопровод и канализация зданий». Актуализированная редакция. — скачать.

Утепление конструкций:

1. СНиП 23-02-2003 (СП 50.13330.2012). «Тепловая защита зданий». Актуализированная редакция от 2012 года. (взамен СНиП II-3-79. «Строительная теплотехника») — скачать.

2. СНиП 23-01-99 (СП 131.13330.2012). «Строительная климатология». Актуализированная редакция от 2012 года.  — скачать.

3. СП 23-101-2004. «Проектирование тепловой защиты зданий». — скачать.

Фундаменты:

1. СНиП 2.02.01-83* ( СП 22.13330.2011) «Основания зданий и сооружений». — скачать.

Поделиться статьей с друзьями:

СНиП и ГОСТ — нормы строительства частного дома от БАКО

Компания БАКО уже больше 25 лет строит каркасные дома в Москве и Московской области. Это было бы невозможно без грамотного, технически правильного строительного процесса, который минимизирует риски при возведении дома, и гарантирует нашим клиентам комфорт и качество жизни в загородном доме.

Вы можете оценить весь свод правил по проектированию и строительству жилых домов, которого мы неукоснительно придерживаемся:

1. СНиП 2.08.01 — 89.  Жилые здания.
2. СП 55.13330.2016. Дома жилые одноквартирные.
3. СП 30-102-99. Планировка и застройка территорий малоэтажного жилищного строительства.
4. СП 20.13330.2016. «Нагрузки и воздействия» Актуализированная редакция СНиП 2.01.07-85*
5. СП 22.13330.2016. Основания зданий и сооружений. СНиП 2.02.01-83* Актуализированная редакция.
6. СП 24.13330.2011. Свайные фундаменты. Актуализированная редакция СНиП 2.02.03-85
7. СНиП 2.03.11 — 85. Защита строительных конструкций от коррозии.
8. СП 29.13330.2011. Полы. Актуализированная редакция СНиП 2.03.13 — 88.
9. СП 30.13330.2016. Внутренний водопровод и канализация зданий. Актуализированная редакция СНиП 2.04.01-85*.
10. СП 31.13330.2012. Водоснабжение. Наружные сети и сооружения. Актуализированная редакция СНиП 2.04.02-84 (с Изменениями N 1, 2)
11. СНиП 2.04.03 -85. Канализация. Наружные сети и сооружения.
12. СНиП 3.03.01- 87. Несущие и ограждающие конструкции.
13. СНиП 3.04.01- 87. Изоляционные и отделочные покрытия.
14. СНиП II — 3 — 79. Строительная теплотехника.
15. СП 64.13330.2011. Деревянные конструкции. Актуализированная редакция СНиП II-25-80
16. СП 17.13330.2011. Кровли. Актуализированная редакция СНиП II-26-76
17. СНиП 2.03.01-84. Бетонные и ЖБ конструкции
18. ГОСТ 26633-91. Бетоны тяжелые и мелкозернистые. Технические условия
19. ГОСТ 5781-82. Арматура стержневая горячекатаная периодического профиля. Технические условия.
20. ПРАВИЛА УСТРОЙСТВА ЭЛЕКТРОУСТАНОВОК ПУЭ
21. СП 40-102-2000. Проектирование и монтаж трубопроводов систем водоснабжения и канализации из полимерных материалов. Общие требования
22. СП 131.13330.2012. Строительная климатология.
23. СНиП 23-02-2003. Тепловая защита зданий.
24. СП 60.13330.2010. Отопление, вентиляция и кондиционирование».
25. СНиП 2.04.05 — 91. Отопление, вентиляция и кондиционирование.
26. СП 7.13130.2013. Отопление, вентиляция и кондиционирование. Требования пожарной безопасности.
27. СНиП 3.01.01-85. Организация строительного производства.
28. СНиП III-4-80. Техника безопасности в строительстве.

Анализ развития нормативных требований по тепловой защите зданий в России



Во всех развитых странах мира приняты обязательные нормативные требования к уровню теплоизоляции (в терминах СП 50.13330 — к приведенному сопротивлению теплопередаче) наружных ограждающих конструкций. В связи с ростом цен на энергетические ресурсы, а также сокращением невозобновляемых ресурсов (нефти, газа и пр.) в большинстве стран мира нормативы потребления энергии зданиями уменьшаются, а требования к уровню теплоизоляции ограждающих конструкций повышаются. Это стимулирует не только внедрение инновационных энергосберегающих материалов и технических решений, но и их совокупное применение в системе ограждающих конструкций.

Методы

Для анализа были использованы нормативные документы устанавливающие требования тепловой защиты зданий:

– СНиП II-А.7–71

– СНиП II-3–79*

– СНиП 23–02–2003

– СП 50.13330.2012

Изменения показателей тепловой защиты зданий в нормах.

В 1971 году Государственный комитет Совета Министров СССР по делам строительства утвердил СНиП II-А.7–71 «Строительная теплотехника» [1]. В этом СНиП определены теплотехнические требования к ограждающим конструкциям вновь возводимых зданий и подлежащих реконструкции зданий. Показатель расхода тепловой энергии на отопление и вентиляцию как таковой в СНиП II-А.7–71 не рассматривался [6]. Однако появилось одно существенное дополнительное требование. Согласно требованиям п. 2.1 СНиП II-А.7–71 сопротивление теплопередаче ограждающих конструкций должно быть не менее сопротивления теплопередаче R₀^тр, требуемого из санитарно-гигиенических условий, и R₀^эк, определяемого экономическим расчетом в соответствии с указаниями раздела 6 данного СНиП. Расчет проводился при нормативном сроке окупаемости мероприятий, увеличивающих капиталоемкость строительства. Таким образом, впервые появляется требование, связанное с экономическим обоснованием требуемого уровня теплоизоляции ограждающих конструкций. Но из-за сложности методики расчета сопротивления теплопередаче исходя из отсутствия экономических условий и стимулирующих факторов, в большинстве случаев, нормирование уровня теплоизоляции ограждающих конструкций производилось исходя из обеспечения санитарно-гигиенических условий.

Вопрос о необходимости энергосбережения и повышения уровня теплозащиты был вновь поставлен при разработке СНиП II-3–79 «Строительная теплотехника» [2]. Была установлена необходимость принимать в расчет экономически целесообразное сопротивление теплопередаче ограждающих конструкций, введены повышенные требования по применению оконных конструкций и других разных конструкций, проводились корректировки типовых проектов «по теплу» и т. д. Однако в силу низких цен на топливо, ограниченных возможностей строительной индустрии, отсутствия производства требуемых высокоэффективных теплоизоляционных материалов и политики максимальной экономии стройматериалов в ущерб теплотехническим качествам эти меры практически не реализовывались.

Постановление Правительства РФ «О неотложных мерах по энергосбережению в области добычи, производства, транспортировки и использования нефти, газа и нефтепродуктов» (№ 371 от 01.06.92 г.) [7] и одобрение Правительством РФ концепции энергетической политики России, стало началом формирования новых принципов и механизмов в области энергосбережения РФ. В апреле 1996 г. был принят Федеральный закон № 28-ФЗ «Об энергосбережении».

В 1995 году была выпущена редакция СНиП II-3–79, изменения документировались появлением «звездочки» (СНиП II-3–79*). Этот документ действительно заложил новые принципы нормирования теплозащиты зданий. Приведенное сопротивление теплопередаче ограждающей конструкции теперь сравнивалось с R₀^тр_{(сан-гиг)— требуемым сопротивлением теплопередаче, определяемым исходя из обеспечения санитарно-гигиенических и комфортных условий и R0^тр(эн.сб.) — требуемым сопротивлением теплопередаче, определяемым исходя из условий энергосбережения. При расчете стало учитываться значение градусо-суток отопительного периода (ГСОП).}

Принятая направленность нормирования энергосбережения в зданиях зафиксирована в 1998 г. Госстроем России в «Основных направлениях и механизме «энергоресурсосбережения» в ЖКХ Российской Федерации» [8], где одним из основных направлений является переход к эффективным энергосберегающим архитектурно-строительным системам и инженерному оборудованию в жилищно-коммунальном строительстве.

В основу нормирования был положен принцип поэтапного снижения расходов тепловой энергии на отопление зданий. К началу 2000г. требовалось снизить уровень энергопотребления строящихся и подлежащих реконструкции (капитальному ремонту) зданий не менее, чем на треть. Исходя из поставленной задачи — снижения потерь тепла, нормы установлены для различных районов страны с учетом продолжительности отопительного периода и средней температуры наружного воздуха за этот период. Отражается это введением показателя суровости климата. Именно эти климатические характеристики выраженные в градусосутках отопительного периода (ГСОП), определяют общий расход тепла на отопление здания. Из планируемого снижения уровня энергопотребления были рассчитаны новые требования по сопротивлению теплопередаче для отдельных элементов ограждающих конструкций. Их величины увязывались с ГСОП, а не с расчетной температурой наружного воздуха в зимний период.

Новый Федеральный закон № 261-ФЗ «Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» от 23 ноября 2009 года [9] определяет основные требования к энергетической эффективности предприятий, организаций, в т. ч. бюджетных и осуществляющих регулируемые виды деятельности, требования в отношении отдельных видов товаров и оборудования, зданий, в т. ч. многоквартирных домов, вводит штрафы за невыполнение отдельных требований и нормативов энергоэффективности, определяет условия энергосервисных контрактов, правила создания и функционирования саморегулируемых организаций энергоаудиторов.

Определяющим показателем тепловой защиты и энергетической эффективности зданий с 2011 г. является удельный годовой расход тепловой энергии на отопление и вентиляцию. Удельный годовой расход энергии– в пересчете на 1 м² отапливаемой площади или 1 м³ отапливаемого объёма здания за отопительный период. Это решение зафиксировано в Постановлении Правительства РФ «Об утверждении Правил установления требований энергетической эффективности для зданий, строений, сооружений и требований к правилам определения класса энергетической эффективности многоквартирных домов» (№ 18 от 25.01.2011 г.) [10] и приказе Министерства регионального развития РФ № 224 «Об утверждении требований энергетической эффективности зданий, строений, сооружений» (от 17.05.2011 г.) [11].

Наличие класса энергетической эффективности отражает степень комфортности в момент его эксплуатации, а также является инструментом для оценки и сравнения энергопотребления различных зданий. Возможность существенно снизить эксплуатационные расходы стимулирует потребителей к выбору зданий с более высоким классом энергетической эффективности, что, в свою очередь, мотивирует проектирование и строительство новых зданий с высоким классом энергетической эффективности или модернизацию находящихся в эксплуатации зданий с целью повышения их энергоэффективности.

21 апреля 2018 г. вышло Постановление Правительства РФ «О внесении изменений в постановление правительства российской федерации от 31 декабря 2009 г. N 1221». Согласно Постановлению подготовка проектной документации для строительства и реконструкции многоквартирных домов, общественных и административных зданий, а так же их строительство и реконструкция должны обеспечивать класс энергетической эффективности зданий не ниже класса С. Всего в Российской Федерации на конец 2018 г. насчитывалось 1 110 977 многоквартирных домов. Среди них 598 730 МКД (54 %) с пониженным классом энергетической эффективности (D, E), а также с неопределенным классом энергетической эффективности [13]. Далее вышла редакция Федерального закона от 26 июля 2019 г. N 261-ФЗ «О внесении изменений в Федеральный закон «Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности

и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» и Градостроительный кодекс Российской Федерации в части установления класса энергетической эффективности общественных зданий, строений, сооружений» [12], которая предписывает проводить обязательное определение класса энергетической эффективности для многоквартирных домов, общественных зданий, строений, сооружений, построенных, реконструированных или прошедших капитальный ремонт и вводимых в эксплуатацию, а также подлежащих государственному строительному надзору. Класс энергетической эффективности для таких объектов капитального строительства предлагается указывать в соответствующем разделе проектной документации, а также отражать в заключении экспертизы. Предлагаемые в законопроекте нормативные предписания должны способствовать созданию условий для определения класса энергоэффективности общественных зданий, что позволяет установить единые подходы к определению эффективности использования ресурсов во всех типах зданий, для которых устанавливаются требования энергетической эффективности. Следует отметить, что введение классов энергоэффективности зданий является важным инструментом поддержки и стимулирования энергоэффективного строительства.

В России с введением СП 50.13330.2012 [3] по тепловой защите зданий и одновременной актуализацией СП 131.13330.2012 [4] по строительной климатологии требования к уровню тепловой защиты зданий для большого количества населенных пунктов, оказались ниже, чем в предыдущей версии нормативного документа по тепловой защите (СНиП 23–02–2003, [5]).

В дальнейшем предусмотрено поэтапное снижение нормативных значений удельного расхода тепловой энергии. А именно — с 1 января 2016 г. на 15 % по отношению к базовому уровню 2011 г., с 1 января 2020 г. — еще на 10 % по отношению к уровню 2016 г.

Результаты иих обсуждение

Выполнен анализ изменений показателей тепловой защиты зданий на основе нормативных документов разных лет. Результаты анализа приведены в таблице 1.

Таблица 1

С течением времени наблюдается ужесточение нормативов по тепловой защите. С 1971 года сопротивление теплопередаче определяется исходя из санитарно-гигиенических и экономических условий. С 1979 года сопротивление теплопередаче определяется исходя из санитарно-гигиенических условий и условий энергосбережения. С 2003 года сопротивление теплопередаче определяется исходя из нормативного значения в зависимости от ГСОП. С 2012 года сопротивление теплопередаче определяется исходя из нормативного значения в зависимости от ГСОП и особенностей региона.

Выводы

В рамках анализа показателей тепловой защиты зданий было выявлено усиление нормативных требований по тепловой защите. Анализ показал, что существенно изменились теплотехнические требования, изменились размерности физических величин, появились новые термины.

Наиболее существенные изменения нормативных требований были отражены в изменениях к СНиП II-3–79, где впервые было введено требуемое сопротивление теплопередаче, которое определялось исходя из условий энергосбережения.

Литература:

1. СНиП II-А.7–71 «Строительная теплотехника. Нормы проектирования».

2. СНиП 11–3–79 «Строительная теплотехника»

3. СП 50.13330.2012 «Тепловая защита зданий». Актуализированная редакция СНиП 23–02–2003.

4. СП 131.13330.2012 «Строительная климатология». Актуализированная редакция СНиП 23–01–99*.

5. СНиП 23–02–2003 «Тепловая защита зданий».

6. З. А. Гаевская, Ю. С. Лазарева, А. Н. Лазарев. Хронология изменений требований к энергоэффективности зданий // Молодой ученый. — 2016. — № 18 (122). — С. 68–72.

7. Постановление Правительства РФ «О неотложных мерах по энергосбережению в области добычи, производства, транспортировки и использования нефти, газа и нефтепродуктов» (№ 371 от 01.06.92 г.)

8. Письмо «Основные направления и механизм энерго-ресурсосбережения в жилищно- коммунальном хозяйстве РФ» (от 20 апреля 1998 года N БЕ-19–13/28)

9. Федеральный закон «Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» (№ 261 от 23.11.2009г.)

10. Постановление Правительства РФ «Об утверждении Правил установления требований энергетической эффективности для зданий, строений, сооружений и требований к правилам определения класса энергетической эффективности многоквартирных домов» (№ 18 от 25.01.2011 г.)

11. Приказ Министерства регионального развития РФ «Об утверждении требований энергетической эффективности зданий, строений, сооружений» (№ 224 от 17.05.2011 г.).

12. Редакция Федерального закона от 26 июля 2019 г. N 261-ФЗ «О внесении изменений в Федеральный закон «Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» и Градостроительный кодекс Российской Федерации в части установления класса энергетической эффективности общественных зданий, строений, сооружений»

13. Государственный доклад о состоянии энергосбережения и повышении энергетической эффективности в Российской Федерации– М.: Министерство экономического развития РФ — 85 с.

Проектирование тепловой защиты зданий — презентация онлайн

• СНиП 23-02-2003
«Тепловая защита зданий»
• СНиП II-3-79*
«Строительная теплотехника»
• СП 23-101-2000
«Проектирование тепловой защиты
зданий»

3. Региональные нормы

• ТСН 23-340-2003 Санкт-Петербург
«Энергетическая эффективность жилых и
общественных зданий»
• ТСН 23-356-2004 Ленинградская область
«Энергетическая эффективность жилых и
общественных зданий»
• РМД 23-16-2012
(Региональные методические документы)
«Рекомендации по обеспечению энергетической
эффективности жилых и общественных зданий»
Фокин К.Ф.
«Строительная теплотехника
ограждающих частей зданий»
Москва 1973

5. Строительная теплотехника

изучает
теплопередачу
и воздухопроницание через ОК зданий,
влажностный режим ОК,
связанный с процессом теплопередачи,
что необходимо
для рационального проектирования
наружных ОК

6. Процессы переноса тепла и вещества, происходящие в конструкциях и помещениях зданий

• Процесс переноса тепла
• Процесс переноса влаги
• Процесс переноса воздуха

7. Потенциалы переноса

– термодинамические параметры,
вызывающие перенос,
т.е. определяющие
направление и интенсивность
процессов
теплообмена и массообмена
Система, в которой устанавливается
постоянное распределение
значений температур или давлений,
приходит в состояние
постоянного равновесного обмена
теплом или веществом
с окружающей средой.
Установившийся процесс
такого постоянного обмена
называется стационарным.

9. Исходными данными для теплотехнического проектирования ОК являются

• Климатические особенности
местности (наружный климат)
• Назначение здания (микроклимат
здания)

10. Тепловой режим здания

– совокупность
всех факторов и процессов,
определяющих
тепловую обстановку
в его помещениях
Тепловой режим определяет
ощущение теплового комфорта людей

11. Общий тепловой (энергетический) баланс человека

Q QК QЛ – QИ – QР – QФ Q = 0
Q – количество энергии вырабатываемое организмом
QК, QЛ, QИ – составляющие теплообмена
конвекцией, излучением и за счет испарения влаги
QР – расход тепла (энергии) на механическую работу
QФ – расход тепла на физиологические процессы
Q – избыток или недостаток тепла в организме

14. Микроклимат помещений

создается
воздушным
и радиационным режимами

15. Воздушный режим

– взаимодействие
температуры,
влажности
и подвижности воздуха

16. Радиационный режим

– теплообмен
излучением
между человеком
и окружающими его ОК
и между человеком
и наружным пространством
через открытые проемы.

17. Радиационная температура

– усредненная температура
внутренних поверхностей помещения
tR
tS
S
i
i
i
Температура внутреннего воздуха
Пониженная – 8-12о – слабо отапливаемые
помещения
Нормальная – 12-15о – помещения, где люди
заняты физической работой
– 18-20о – помещения, где люди
находятся в малоподвижном
состоянии, не требующем
физического напряжения
Повышенная – 21-23о – помещения для точной
работы, не связанной
с физическими усилиями

25. Влажность воздуха

26. Влагосодержание

– масса водяного пара, приходящаяся
на единицу массы сухого воздуха
d
mв од.пара
mсух .в оздуха
г
кг

27. Абсолютная влажность

– масса влаги (водяного пара), содержащаяся
в единице объема воздуха
a
mвод.пара
V
г
м 3

28. Упругость водяного пара

– парциальное давление водяного пара
e
Па

29. Упругость насыщенного водяного пара (максимальная упругость)

– парциальное давление
насыщенного водяного пара
E
Па
СП 23-101-2000
СП 50.13330.2012
В соответствии с п. 8.6 1 парциальное давление (упругость)
насыщенного водяного пара, содержащегося в воздухе,
определяется по формуле
5330
E 1,84 10 exp(
), Па
273 t
11
где t – температура воздуха.

34. Относительная влажность

выражает степень насыщения воздуха
водяным паром
a
e
100% 100%
A
E
Относительная влажность
внутреннего воздуха
• Менее 50% — сухие помещения
• 50-60% — помещения с нормальной
влажностью
• 61-75% — влажные помещения
• Более 75% — помещения с мокрым
режимом

39. Точка росы

– температура,
при которой водяной пар,
содержащийся в воздухе данной влажности
становится насыщенным

41. Влажностный режим помещения

Влажность воздуха в % при температуре
До 12о
Сухой
Нормальный
Влажный
Мокрый
До 60
Св.60 до 75
Св.75
—
Св.12о до 24о
До 50
Св.50 до 60
Св.60 до 75
Св.75
Св. 24о
До 40
Св.40 до 50
Св.50 до 60
Св.60

44. Важными факторами, влияющими на микроклимат, являются

• Естественный воздухообмен
• Воздействие солнечной радиации
(через окна, покрытия)
• В производственных помещениях
тепловыделения могут превышать
потери тепла через ОК в несколько раз

45. Свод правил СП 60.13330.2012 «СНиП 41-01-2003. Отопление, вентиляция и кондиционирование воздуха» МИНИМАЛЬНЫЙ РАСХОД, м3/ч,

Свод правил СП 60.13330.2012
«СНиП 41-01-2003. Отопление, вентиляция и кондиционирование
воздуха»
МИНИМАЛЬНЫЙ РАСХОД, м3/ч, НАРУЖНОГО ВОЗДУХА
НА 1 человека

46. Климат

– многолетний
режим погоды,
характеризующийся
однотипными показателями
метеорологических элементов
над обширными территориями

47. Элементы климата

Температура воздуха
Влажность воздуха
Ветер
Солнечная радиация
Осадки, снежный покров
• Климатология – наука о климате
• Архитектурная климатология –
изучает взаимодействие климата,
архитектурно-планировочной
структуры городов и архитектуры
зданий
• CП 131.13330.2012 «Строительная
климатология»
Актуализированная редакция СНиП 23-01-99

49. Обработка метеорологических данных сводится к

• Определению годового хода
среднемесячных температур и амплитуды
температуры в характерные периоды
• Определению годового хода
относительной влажности воздуха и
скорости ветра
• Классификации метеоусловий
(определению типов погоды с поправками
на ветер и солнечную радиацию
Характерные виды погоды
Ниже –12о– очень холодная
Ниже 8о – холодная, требующая отопления
8-15о
– прохладная
16-28о
– теплая
Выше 28о – жаркая
Выше 32о – очень жаркая

53. Ветер

– перемещение воздуха, вызванное
неравномерным распределением
атмосферного давления
на земной поверхности
вследствие неодинакового нагрева
подстилающей поверхности

59. Глава 1

Теплопередача

60. Температурное поле

– одновременное
распределение температур
в рассматриваемой среде
t f ( x, y, z )
t f ( x, y, z, )
уравнение Лапласа
уравнение Фурье

62. Градиент температуры

• Тепловой поток – количество теплоты,
переносимое за единицу времени
Q, Вт
• Плотность теплового потока –
количество теплоты, переносимое за
единицу времени через единицу
площади
q, Вт/м
2

70. Виды теплопередачи

• Теплопроводность
• Конвекция
• Излучение

Energy and Buildings — Journal

Energy and Buildings — международный журнал, публикующий статьи с явными ссылками на использование энергии в зданиях. Цель состоит в том, чтобы представить новые результаты исследований и новую проверенную практику, направленную на снижение потребности здания в энергии и улучшение качества внутренней среды. Energy and Buildings рассматривает и публикует статьи, значительно продвигающие строительную науку. Предпочтение отдается статьям о практических и экспериментальных исследованиях, в которых сообщается о значительных нововведениях.Статьи, сообщающие о достижениях в теоретических методах и методах моделирования, приветствуются после того, как результаты полностью подтверждены с использованием соответствующих экспериментальных данных, равно как и статьи, сообщающие о применении численных или теоретических методов для анализа новых технологий и материалов, а также инновационных разработок.

Охваченные темы включают:

• Энергетические потребности и потребление в существующих и будущих зданиях — прогноз и проверка
• Качество внутренней среды, включая здоровье и тепловой комфорт по отношению к энергии
• Естественная, механическая и смешанная вентиляция
• Воздух распределение в зданиях
• Применение солнечных и других возобновляемых источников энергии в зданиях
• Энергетические балансы в строительных комплексах (жилые, коммерческие, промышленные, общественные и другие здания)
• Меры по повышению энергоэффективности систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха и других технических систем в жилых, коммерческих , общественные и промышленные здания и полуоткрытые застроенные пространства
• Системы рекуперации тепла в зданиях
• Здания и централизованное теплоснабжение и охлаждение
• Энергосбережение в застроенной среде
• Энергоэффективные здания
• Строительная физика
• En экологическая устойчивость, устойчивость и адаптируемость к климату зданий
• Оценка и контроль внутренних тепловых и осветительных систем
• Общая производительность здания и интеллектуальные здания
• Связи между архитектурным дизайном, механическими системами и системами освещения
• Новые материалы в зданиях и их влияние на энергию требования
• Внешние и внутренние проектные условия для энергоэффективных зданий
• Энергоэффективность строительных материалов и конструкций
• Накопление тепловой энергии и термически активные системы зданий — TABS
• Энергоэффективность зданий и прогнозирующий контроль моделирования
• Нулевые выбросы CO2 — ноль Энергия и энергия плюс согласованная работа зданий и их интеллектуальных сетей
• Энергетическое обновление и реконструкция жилых / муниципальных помещений
• Энергоэффективность зданий и воплощенная энергия в течение всего жизненного цикла
• Archi структурная конструкция — энергоэффективность строительства
• Энергетические аспекты зданий после катастрофических событий

Приветствуются статьи с результатами моделирования, но предпочтительны те, которые имеют четкую связь с лабораторными или полевыми измерениями.Эти ссылки могут включать калибровку, сравнительный анализ или сравнение результатов.
Исследования репликации : Этот журнал поощряет публикацию исследований репликации. При отправке рукописи убедитесь, что на исходное исследование есть четкая ссылка и дайте ссылку на исходное исследование. Исследования по тиражированию должны включать [краткое] введение и разделы для обсуждения, в которых кратко изложена цель исходной статьи. Оригинальная статья должна быть работой другого автора или группы авторов.Для исследований по репликации, пожалуйста, также поместите свои данные в данные Mendeley или другой надежный репозиторий и убедитесь, что ваши данные правильно цитируются. Пожалуйста, обратитесь к разделу «Данные исследований» для получения дополнительных указаний по размещению данных и цитированию.

Страница не найдена | MIT

Перейти к содержанию ↓

• Образование
• Исследовательская работа
• Инновации
• Прием + помощь
• Студенческая жизнь
• Новости
• Выпускников
• О Массачусетском технологическом институте
• Подробнее ↓
  • Прием + помощь
  • Студенческая жизнь
  • Новости
  • Выпускников
  • О Массачусетском технологическом институте

Меню ↓

Поиск

Меню

Ой, похоже, мы не смогли найти то, что вы искали!
Попробуйте поискать что-нибудь еще!

Что вы ищете?

Увидеть больше результатов

Предложения или отзывы?

Новый метод слияния изображений для извлечения водоемов на основе оптимальной комбинации полос

[1] Bagli, S., Сойл, П. (2003). Автоматическое морфологическое извлечение панъевропейского побережья из изображений Landsat ETM +. В Международном симпозиуме по ГИС и компьютерной картографии для управления прибрежными зонами, 256-269. https://doi.org/10.1.1.549.5422

[2] Ришикешан, К.А., Рамеш, Х. (2018). Автоматизированный алгоритм, основанный на математической морфологии, для извлечения водоемов по изображениям, полученным с помощью дистанционного зондирования. Журнал ISPRS по фотограмметрии и дистанционному зондированию, 146: 11-21. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.08.014

[3] Ляо, Х.Й., Вэнь, Т.Х. (2020). Извлечение городских водоемов из радиолокационных изображений с высоким разрешением: измерение морфологии городской поверхности для контроля эффекта двойного отражения радара. Международный журнал прикладных наблюдений за Землей и геоинформации, 85: 102003. https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.102003

[4] Фейса, Г.Л., Мейлби, Х., Фенсхольт, Р., Пруд, С.Р. (2014). Индекс автоматизированного водозабора: новый метод картирования поверхностных вод с использованием изображений Landsat.Дистанционное зондирование окружающей среды, 140: 23-35. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.08.029

[5] Чжан, Ф., Тийип, Т., Джонсон, В.С., Ван, Дж., Нурмемет, И. (2016). Улучшенная добыча воды с использованием изображений Landsat TM / ETM + в озере Эбинур, Синьцзян, Китай. Приложения дистанционного зондирования: общество и окружающая среда, 4: 109-118. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2016.08.001

[6] Се, Л., Чжан, Х., Ван, К., Чен, Ф. (2016). Идентификация типов водных объектов в городских районах по полностью поляриметрическим данным РСА радарсата-2.Международный журнал прикладных наблюдений за Землей и геоинформации, 50: 10-25. https://doi.org/10.1016/j.jag.2016.02.012

[7] Сарп, Г., Озчелик, М. (2017). Извлечение водоемов и обнаружение изменений с использованием временных рядов: тематическое исследование озера Бурдур, Турция. Журнал Научного университета Тайбы, 11 (3): 381-391. https://doi.org/10.1016/j.jtusci.2016.04.005

[8] Дай, К., Ховат, И.М., Ларур, Э., Хасби, Э. (2019). Извлечение береговой линии из повторных спутниковых снимков высокого разрешения.Дистанционное зондирование окружающей среды, 229: 260-270. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.04.010

[9] Ян, X., Qin, Q., Grussenmeyer, P., Koehl, M. (2018). Обнаружение городских поверхностных водоемов с подавлением нарастающего шума на основе показателей воды со снимков Sentinel-2 MSI. Дистанционное зондирование окружающей среды, 219: 259-270. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.09.016

[10] Кляйн, И., Диц, А.Дж., Гесснер, У., Галаева, А., Мырзахметов, А., Куэнцер, К. (2014). Оценка протяженности сезонных водоемов в Центральной Азии за последние 27 лет на основе данных дистанционного зондирования среднего разрешения.Международный журнал прикладных наблюдений за Землей и геоинформации, 26: 335-349. https://doi.org/10.1016/j.jag.2013.08.004

[11] Пол, А., Трипати, Д., Датта, Д. (2018). Применение и сравнение современных контролируемых классификаторов при извлечении водных объектов по изображениям дистанционного зондирования. Устойчивое управление водными ресурсами, 4 (4): 905-919. https://doi.org/10.1007/s40899-017-0184-6

[12] Лабед, К., Физази, Х., Махи, Х., Гальван, И.М. (2018). Сравнительное исследование классического метода кластеризации и подхода с кукушкой для кластеризации спутниковых изображений: приложение к извлечению водных объектов.Прикладной искусственный интеллект, 32 (1): 96-118. https://doi.org/10.1080/08839514.2018.1451214

[13] Дуонг, Н.Д., Ханг, Л.М., Туан, Т.А., Оуян, З. (2017). Разработка основанного на спектральном анализе метода автоматизированного извлечения водоемов с использованием данных изображений Landsat: тематическое исследование в центральном Вьетнаме и южном Лаосе. Лимнология и океанография: методы, 15 (11): 945-959. https://doi.org/10.1002/lom3.10215

[14] Биоресита, Ф., Пюссан, А., Штумпф, А., Малет, Дж. П. (2018).Метод автоматического и быстрого картирования водных поверхностей по снимкам sentinel-1. Дистанционное зондирование, 10 (2): 217. https://doi.org/10.3390/rs10020217

[15] Ганеш К.М., Раджу П.А.Р.К., Прасад А.С.С.В., Ратнагири Д. (2018). Автоматическое картирование водных объектов по снимку Resourcesat-2 Awifs с использованием автоматизированного алгоритма, район Налгонда, штат Телангана, Индия. Международный журнал инженерии и технологий (ОАЭ), 7 (3): 224-227. https://doi.org/10.14419/ijet.v7i3.31.18301

[16] Каплан, Г., Авдан, У. (2017). Объектно-ориентированная модель добычи водоема с использованием спутниковых снимков Sentinel-2. Европейский журнал дистанционного зондирования, 50 (1): 137-143. https://doi.org/10.1080/22797254.2017.1297540

[17] Мукерджи, Н.Р., Самуэль, К. (2016). Оценка временных изменений поверхностных водоемов в Ченнаи и его окрестностях с использованием изображений Landsat. Индийский журнал науки и технологий, 9 (8): 7. https://doi.org/10.17485/ijst/2016/v9i18/92089

[18] Ямазаки Ф., Лю У. (2016).Извлечение затопленных территорий из-за сильных дождей канто-тохоку 2015 года в Японии с использованием изображений PALSAR-2. Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации — Архивы ISPRS, 41: 179-183. https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XLI-B8-179-2016

[19] Ду, Ю., Чжан, Ю., Линг, Ф., Ван, К., Ли, В., Ли , X. (2016). Картирование водных объектов по снимкам Sentinel-2 с модифицированным нормализованным разностным водным индексом при пространственном разрешении 10 м, полученное путем увеличения резкости полосы SWIR.Дистанционное зондирование, 8 (4): 354. https://doi.org/10.3390/rs8040354

[20] Гассемиан, Х. (2016). Обзор методов слияния изображений дистанционного зондирования. Информационный фьюжн, 32: 75-89. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2016.03.003

[21] Соланки В., Катияр С.К. (2016). Методы слияния изображений на пиксельном уровне в дистанционном зондировании: обзор. Исследование пространственной информации, 24 (4): 475-483. https://doi.org/10.1007/s41324-016-0046-6

[22] Статаки, Т. (2008). Слияние изображений: алгоритмы и приложения, 1-е издание.Academic Press, Лондон, Великобритания.

[23] Блюм, Р.С., Лю, З. (ред.). (2005). Объединение мультисенсорных изображений и его приложения. CRC Press.

[24] Поль К., Ван Гендерен Дж. Л. (1998). Обзорная статья слияние мультисенсорных изображений в дистанционном зондировании: концепции, методы и приложения. Международный журнал дистанционного зондирования, 19 (5): 823-854. https://doi.org/10.1080/014311698215748

[25] Тамкуан, Н., Нагаи, М. (2017). Объединение данных разновременной интерферометрической когерентности и данных оптических изображений для оценки ущерба от землетрясения в Кумамото 2016 года.Международный журнал геоинформации ISPRS, 6 (7): 188. https://doi.org/10.3390/ijgi6070188

[26] Фадхил, А.Ф., Каннеганти, Р., Гупта, Л., Эберле, Х., Вайдьянатан, Р. (2019). Объединение улучшенных и синтетических изображений системы технического зрения для обнаружения взлетно-посадочной полосы и горизонта. Сенсоры, 19 (17): 3802. Https://doi.org/10.3390/s19173802

[27] Лю, К., Ян, К., Беннет, М.М., Го, З., Ченг, Л., Ли , М. (2019). Автоматическое выделение населенных пунктов путем объединения ночных огней VIIRS и данных Landsat-8.Дистанционное зондирование, 11 (13): 1571. https://doi.org/10.3390/rs11131571

[28] Ма, X., Ли, К., Тонг, X., Лю, С. (2019). Новый подход слияния для извлечения городских застроенных территорий из данных дистанционного зондирования из нескольких источников. Remote Sensing, 11 (21): 2516. https://doi.org/10.3390/rs11212516

[29] Январ, Т.В., Линь, Т.Х., Хуанг, С.Й., Чанг, К.Э. (2020). Изменение подхода слияния изображений для получения высоких пространственно-временных LST в оценках сухости поверхности и эвапотранспирации. Дистанционное зондирование, 12 (3): 498.https://doi.org/10.3390/rs12030498

[30] Цао, К., Ма, А., Чжун, Ю. (2019). Классификация городов путем объединения нескольких функций гиперспектрального изображения и данных LiDAR. Журнал дистанционного зондирования, 23 (5): 892-903. https://doi.org/10.11834/jrs.20197512

[31] Саади, Р., Хасанлоу, М., Сафари, А. (2019). Объединение классификаторов данных полярных лучей, гиперспектральных данных и данных дистанционного зондирования для улучшения классификации землепользования. международный архив фотограмметрии. Дистанционное зондирование и науки о пространственной информации, 42: 913-916.https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-4-W18-913-2019

[32] Ло, С., Ван, К., Си, X., Цзэн, Х., Ли, Д., Ся, С., Ван, П. (2016). Объединение данных LiDAR с дискретным отражением и гиперспектральных данных для классификации земного покрова. Дистанционное зондирование, 8 (1): 3. https://doi.org/ 10.3390 / rs8010003

[33] Кадри, С., Хан, Д.М., Кадри, С.Ф., Раззак, А., Ахмад, Н., Джамиль , М., Аван, С.А. (2017). Структура объединения данных из нескольких источников для классификации землепользования / земного покрова с использованием машинного зрения.Журнал датчиков. https://doi.org/10.1155/2017/3515418

[34] Аль-Наджар, Х.А., Калантар, Б., Прадхан, Б., Саейди, В., Халин, А.А., Уэда, Н., Мансор, С. (2019). Классификация земного покрова из объединенных изображений DSM и БПЛА с использованием сверточных нейронных сетей. Дистанционное зондирование, 11 (12): 1461. https://doi.org/10.3390/rs11121461

[35] Чен, Б., Хуан, Б., Сюй, Б. (2017). Объединение данных из нескольких источников дистанционного зондирования для улучшения классификации земного покрова. Журнал ISPRS по фотограмметрии и дистанционному зондированию, 124: 27-39.https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.12.008

[36] Акрам, Т., Лоран, Б., Накви, С.Р., Алекс, М.М., Мухаммад, Н. (2018). Подход глубокого объединения неоднородных признаков для автоматической классификации землепользования. Информационные науки, 467: 199-218. https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.07.074

[37] Ле Брис, А., Чехата, Н., Уергемми, В., Вендл, К., Постаджан, Т., Пюссан, А., Маллет К. (2019). Решение слияние данных дистанционного зондирования для классификации земного покрова. В Multimodal Scene Understanding, 341-382.https://doi.org/10.1016/B978-0-12-817358-9.00017-2

[38] Кроусон, М., Уоррен-Томас, Э., Хилл, Дж. К. (2019). Сравнение методов объединения данных спутникового дистанционного зондирования для составления карты исчезновения торфяных болот на Суматре, Индонезия. Дистанционное зондирование в экологии и сохранении, 5 (3): 247-258. https://doi.org/10.1002/rse2.102

[39] Бабади, М., Саттари, М., Иран Пур, С. (2019). Изучение потенциала характеристик бортового лидара с полной формой сигнала и его объединения с изображением в формате RGB для классификации редко засаженных деревьями территорий.Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации — Архивы ISPRS, 42 (4): 147-152. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-4-W18-147-2019

[40] Туса, Э., Лайброс, А., Моне, Дж. М., Далла Мура, М., Барре, Дж. Б., Винсент, Г., Шанюссо, Дж. (2020). Слияние гиперспектральных изображений и LiDAR для мониторинга лесов. В «Обработке данных в науке и технологиях», 32: 281-303. https://doi.org/10.1016/B978-0-444-63977-6.00013-4

[41] Гао, Ф., Anderson, M.C., Zhang, X., Yang, Z., Alfieri, J.G., Kustas, W.P., Prueger, J.H. (2017). На пути к картированию прогресса посевов в масштабах поля с помощью объединения изображений Landsat и MODIS. Дистанционное зондирование окружающей среды, 188: 9-25. https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.11.004

[42] Хютт, К., Вальдхофф, Г., Барет, Г. (2020). Объединение дозорного-1 с официальными топографическими и кадастровыми геоданными для LULC-картирования по типам сельскохозяйственных культур с использованием FOSS и открытых данных. Международный геоинформационный журнал ISPRS, 9 (2): 120.https // doi.org / 10.3390 / ijgi

20

[43] Гуань, Х., Су, Ю., Ху, Т., Чен, Дж., Го, К. (2019). Объектно-ориентированная стратегия повышения точности слияния пространственно-временных спутниковых изображений для приложений картографирования растительности. Remote Sensing, 11 (24): 2927. https://doi.org/10.3390/rs11242927

[44] Макклелланд, С.Дж., Купс, Северная Каролина, Берман, Э.Е., Кирни, С.П., Нильсен, С.Е., Бертон, А.К., Стенхаус, Великобритания (2019). Обнаружение изменений в циклах подлеска и растительности полога в Западной и Центральной Альберте с помощью комбинации Landsat и MODIS.Прикладная наука о растительности, 23 (2): 223-238. https://doi.org/10.1111/avsc.12466

[45] Гашпарович, М., Медак, Д., Пилаш, И., Юрьевич, Л., Баленович, И. (2018). Объединение снимков дозорного-2 и планетоскопа для обнаружения и мониторинга растительности. In Volumes ISPRS TC I Mid-term Symposium Innovative Sensing-From Sensors to Methods and Applications, 42 (1): 155-160. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-1-155-2018

[46] Абдикан С. (2018). Изучение слияния изображений данных ALOS / PALSAR и данных LANDSAT для различения лесных площадей.Geocarto International, 33: 21-37. https://doi.org/10.1080/10106049.2016.1222635

[47] Фу, Б., Ван, Ю., Кэмпбелл, А., Ли, Ю., Чжан, Б., Инь, С., Цзинь, X. (2017). Сравнение объектного и пиксельного алгоритмов случайного леса для картирования растительности водно-болотных угодий с использованием данных GF-1 и SAR с высоким пространственным разрешением. Экологические индикаторы, 73: 105-117. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2016.09.029

[48] Хаас, Дж., Бан, Ю. (2017). Слияние данных Sentinel-1A SAR и Sentinel-2A MSI для картирования городских экосистемных услуг.Приложения дистанционного зондирования: общество и окружающая среда, 8: 41-53. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2017.07.006

[49] Карими, Д., Акбаризаде, Г., Рангзан, К., Каболизаде, М. (2017). Эффективное контролируемое обучение по множеству функций для объединенной радиолокационной и оптической классификации данных. IET Radar, Sonar and Navigation, 11: 768-777. https://doi.org/10.1049/iet-rsn.2016.0346

[50] Раджа, П., Одинди, Дж., Мутанга, О. (2018). Слияние изображений на уровне элементов оптических изображений и радара с синтезированной апертурой (РСА) для обнаружения и картирования инвазивных чужеродных видов растений.Приложения дистанционного зондирования: общество и окружающая среда, 10: 198-208. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2018.04.007

[51] Шах, Э., Джаяпрасад, П., Джеймс, М.Э. (2019). Объединение изображений SAR и оптических изображений для определения особенностей антарктического льда. Журнал Индийского общества дистанционного зондирования, 47 (12): 2113-2117. https://doi.org/10.1007/s12524-019-01040-3

[52] Заре, М.Л., Махмуди, Ф.Т. (2019). Распознавание дороги, основанное на слиянии на уровне решений данных SAR и оптических данных. Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации, 42: 665-669.https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-4-W18-665-2019

[53] Со, Д.К., Ким, Ю.Х., Эо, Ю.Д., Ли, М.Х., Парк, У. (2018). Слияние SAR и мультиспектральных изображений с использованием случайной лесной регрессии для обнаружения изменений. Международный журнал геоинформации ISPRS, 7 (10): 401. https://doi.org/10.3390/ijgi7100401

[54] Фагир, Дж., Шуберт, А., Фриуд, М., Хенке, Д. (2017). Объединение изображений SAR и косых аэрооптических изображений для сегментации изображений городских территорий. Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации — Архивы ISPRS, 42 (1): 639-642.https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-1-W1-639-2017

[55] Мустак, С.К., Удай, Г., Рамеш, Б., Правин, Б. (2019). Оценка эффективности набора данных SAR и SAR-оптического слияния для распознавания культур. Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации — Архивы ISPRS, 42 (3): 563-571. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-3-W6-563-2019

[56] Амарсайхан Д., Дуглас Т. (2004). Объединение данных и классификация данных из нескольких источников.Международный журнал дистанционного зондирования, 25 (17): 3529-3539. https://doi.org/10.1080/0143116031000115111

[57] Махьуб, С., Фадил, А., Мансур, Э.М., Райнэн, Х., Аль-Нахми, Ф. (2019). Объединение данных дистанционного зондирования оптических и радиолокационных станций с синтезированной апертурой (SAR): систематический обзор литературы (SLR). Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации — Архивы ISPRS, 42 (4): 127-138. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-4-W12-127-2019

[58] Кулькарни, С.К., Реге П. (2020). Методы слияния на уровне пикселей для SAR и оптических изображений: обзор. Информационное слияние, 59: 13-29. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2020.01.003

[59] Хунгер С., Карраш П., Вессоллек К. (2016). Оценка возможностей объединения изображений многоспектральных и радиолокационных данных дистанционного зондирования для оценки структуры водных объектов. В «Дистанционное зондирование для сельского хозяйства, экосистем и гидрологии XVIII», 9998: 999814. https://doi.org/10.1117/12.2241264

[60] Ахмад С.К., Хоссейн Ф., Эльдардири Х., Павелский Т. (2019). Комбинированный подход для классификации акваторий с использованием радаров видимого и ближнего инфракрасного диапазона и с синтезированной апертурой для условий Южной Азии. IEEE Transactions по наукам о Земле и дистанционному зондированию. https://doi.org/10.1109/TGRS.2019.2950705

[61] Mejail, M.E., Jacobo-Berlles, J.C., Frery, A.C., Bustos, O.H. (2003). Классификация изображений SAR с использованием общей и управляемой мультипликативной модели. Международный журнал дистанционного зондирования, 24 (18): 3565-3582.https://doi.org/10.1080/0143116021000053274

[62] Сяо, X.H., Wang, Y.G. (2014). Метод удаления облаков, основанный на объединении изображений с использованием локальных индексов. Компьютерное моделирование и новые технологии, 18 (4): 82-88.

[63] Зайцев В.В., Зайцев В.В. (1996). Анализ алгоритмов подавления спеклов MAP. В ИГАРСС’96. Международный симпозиум по геонаукам и дистанционному зондированию 1996 г., 1: 363-365. https // doi.org / 10.1109 / IGARSS.1996.516341

[64] Хонг, Т.Д., Шовенгердт, Р.А. (2005). Надежный метод точной регистрации радиолокационных и оптических спутниковых изображений.Фотограмметрическая инженерия и дистанционное зондирование, 71 (5): 585-593. https // doi.org / 10.14358 / PERS.71.5.585

[65] Квартенг, П., Чавес, А. (1989). Извлечение спектрального контраста в данных изображения Landsat Thematic Mapper с использованием выборочного анализа главных компонент. Фотография. Англ. Дистанционное управление, 55 (1): 339-348.

[66] Гарбия, Р., Эль-Баз, А.Х., Хассаниен, А.Е., Толба, М.Ф. (2014). Подход слияния изображений дистанционного зондирования на основе преобразований Брови и вейвлетов. В материалах пятой Международной конференции по инновациям в биотехнологических вычислениях и приложениях IBICA 2014, стр.311-321. https // doi.org / 10.1007 / 978-3-319-08156-4_31

[67] Шеттигара, В.К. (1992). Обобщенный метод замены компонентов для пространственного улучшения мультиспектральных изображений с использованием набора данных с более высоким разрешением. Фотограмметрическая инженерия и дистанционное зондирование, 58: 561-567.

[68] Ту, Т.М., Су, С.С., Шю, Х.С., Хуанг, П.С. (2001). Новый взгляд на методы слияния изображений, подобные IHS.

alexxlab