Skoči na glavni sadržaj

Izvorni znanstveni članak

Umjetne neuronske mreže u procjeni sastojinskih obrasta s cikličkih snimaka

Damir Klobučar ; Hrvatske šume UŠP Zagreb
Renata Pernar ; Šumarski fakultet Sveučilišta u Zagrebu


Puni tekst: hrvatski pdf 165 Kb

str. 145-155

preuzimanja: 792

citiraj


Sažetak

Zbog svoje široke primjene, gotovo da se danas može reći da je ovo vrijeme prijelaza na tehnologiju umjetnih neuronskih mreža. Stoga je cilj ovog rada predstaviti tu tehnologiju i njezinu primjenu u daljinskim istraživanjima. U tu svrhu korišten je digitalni ortofoto izrađen iz crno-bijelih aerofotosnimaka, približnog mjerila 1:20 000.
Istraživanjem je obuhvaćena gospodarska jedinica “Jamaričko brdo”, šu- marije Lipovljani.
Procjena sastojinskog obrasta provedena je primjenom višeslojnog percep trona, kao najkorištenijeg modela umjetnih neuronskih mreža u daljinskim istraživanjima.Također je korištena samoorganizirajuća neuronska mreža sa svrhom kontrole utvrđenih obrasta u Osnovi gospodarenja, pre ma njihovoj raspodjeli u tri kategorije (normalan, manji od normalnog, slab).
Provedenim istraživanjem dobivena su dobra generalizacijska svojstva više slojnog perceptrona u procjeni obrasta, kao i da se samoorganizirajuća neu ronska mreža može primijeniti u kontroli i raspodjeli sastojinskih obrasta.
Kako se u šumarstvu svakodnevno provodi velik broj različitih mjerenja, upravo umjetne neuronske mreže predstavljaju model temeljen na teoriji učenja, kojim bi se značajnije moglo unaprijediti korištenje ovako velikog broja podataka, koji su se do sada rješavali isključivo statističkim metodama i metodama operacijskih istraživanja.

Ključne riječi

cikličke snimke; daljinska istraživanja; obrast; tekstura; umjetne neuronske mreže

Hrčak ID:

36398

URI

https://hrcak.srce.hr/36398

Datum izdavanja:

30.4.2009.

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 2.001 *