APA 6th Edition Jurjević, L., Gašparović, M., Župan, R., Marjanović, H. i Balenović, I. (2018). Algoritam za modeliranje i procjenu opsega debla na temelju fotogrametrijskog oblaka točaka. Geodetski list, 72 (95) (3), 181-196. Preuzeto s https://hrcak.srce.hr/209071
MLA 8th Edition Jurjević, Luka, et al. "Algoritam za modeliranje i procjenu opsega debla na temelju fotogrametrijskog oblaka točaka." Geodetski list, vol. 72 (95), br. 3, 2018, str. 181-196. https://hrcak.srce.hr/209071. Citirano 16.01.2021.
Chicago 17th Edition Jurjević, Luka, Mateo Gašparović, Robert Župan, Hrvoje Marjanović i Ivan Balenović. "Algoritam za modeliranje i procjenu opsega debla na temelju fotogrametrijskog oblaka točaka." Geodetski list 72 (95), br. 3 (2018): 181-196. https://hrcak.srce.hr/209071
Harvard Jurjević, L., et al. (2018). 'Algoritam za modeliranje i procjenu opsega debla na temelju fotogrametrijskog oblaka točaka', Geodetski list, 72 (95)(3), str. 181-196. Preuzeto s: https://hrcak.srce.hr/209071 (Datum pristupa: 16.01.2021.)
Vancouver Jurjević L, Gašparović M, Župan R, Marjanović H, Balenović I. Algoritam za modeliranje i procjenu opsega debla na temelju fotogrametrijskog oblaka točaka. Geodetski list [Internet]. 2018 [pristupljeno 16.01.2021.];72 (95)(3):181-196. Dostupno na: https://hrcak.srce.hr/209071
IEEE L. Jurjević, M. Gašparović, R. Župan, H. Marjanović i I. Balenović, "Algoritam za modeliranje i procjenu opsega debla na temelju fotogrametrijskog oblaka točaka", Geodetski list, vol.72 (95), br. 3, str. 181-196, 2018. [Online]. Dostupno na: https://hrcak.srce.hr/209071. [Citirano: 16.01.2021.]
Sažetak Potrajno gospodarenje šumama zahtijeva prostorno i vremenski određene informacije o stanju šume koje se još uvijek u mnogim zemljama svijeta, uključujući i Hrvatsku, prikupljaju na tradicionalan način, terenskom izmjerom. Iako terenska izmjera pruža informacije zadovoljavajuće točnosti, ona zahtijeva dugotrajan i intenzivan rad. Stoga se u novije vrijeme intenzivno istražuju mogućnosti upotrebe laserskih skenera i fotogrametrijskih metoda kao brza i efektivna alternativa klasičnom pristupu izmjere šuma. U ovom je radu prikazan algoritam za ekstrakciju opsega i modeliranje debla iz fotogrametrijskog oblaka točaka baziran na RANSAC (engl. Random Sample Consensus) algoritmu i metodi rastavljanja na glavne komponente (engl. PCA – Principal Component Analysis). Analizirana je točnost ekstrakcije opsegā na jednom deblu u ovisnosti o tipu kalibracije kamere (predkalibrirana, samokalibracija s inicijalnim parametrima, samokalibracija). Najmanja pogreška dobivena je predkalibriranom kamerom (RMSE=1,23 cm), slijede samokalibracija s inicijalnim parametrima (RMSE=1,35 cm) i samokalibracija (RMSE=1,63 cm). Predstavljeni algoritam pokazuje veliki potencijal primjene fotogrametrijskih mjerenja pri određivanju opsega debla, uz određene preinake u pristupu.