UMJETNE NEURONSKE MREŽE U PROCJENI SASTOJINSKIH OBRASTA S CIKLIČKIH SNIMAKA (CROSBI ID 152111)
Prilog u časopisu | izvorni znanstveni rad | međunarodna recenzija
Podaci o odgovornosti
Klobučar, Damir ; Pernar, Renata
hrvatski
UMJETNE NEURONSKE MREŽE U PROCJENI SASTOJINSKIH OBRASTA S CIKLIČKIH SNIMAKA
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” , šuma rije 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.
umjetne neuronske mreže; daljinska istraživanja; cikličke
nije evidentirano
engleski
ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN THE ESTIMATION OF STAND DENSITY FROM CYCLIC AERIAL PHOTOGRAPHS
nije evidentirano
artificial neural networks; remote sensing; cyclic aerial
nije evidentirano
Podaci o izdanju
Povezanost rada
Šumarstvo, Biotehnologija, Informacijske i komunikacijske znanosti