DIGITALNA ARHIVA ŠUMARSKOG LISTA
prilagođeno pretraživanje po punom tekstu
| ŠUMARSKI LIST 9-10/2008 str. 40 <-- 40 --> PDF |
D. Klobučar: PRIMJENA HISTOGRAMA DRUGOGA REDA U PROCJENI RELATIVNOG SASTOJINSKOG ... Šumarski list br. 9–10, CXXXII (2008), 419-429 Navedene histograme prvoga i drugoga reda ne treba shvaćati apsolutnim, jer kod pojedinih sastojinskih scena, iznimno, histogrami prvoga i drugoga reda u potpunosti ne odgovaraju prethodno opisanim izgledima. Razlog tomu treba tražiti u činjenici da je u ovom slučaju ekstrahirana značajka prirodne teksture (sastojinska scena) u zimskom periodu, na relativno velikoj šumskoj površini, koja je prethodno stratificirana prema kategoriji obrasta, no bez obzira na navedenu stratifikaciju, nemoguće je očekivati ponavljanje uzoraka. Naime, pri ekstrakciji značajki slike susrećemo se sa problemima heterogenosti i kompleksnosti podataka iz prirodnog okruženja, koje su opisali C h e r a k a s s k y et al. (2006), a odnose se na: vremenske, dinamičke, prostorne, biometrijske i druge komponente prikupljanja podataka, bilo da je riječ o terestičkom ili daljinskom određivanju kvantitativnih i kvalitativnih varijabli. Posebno treba naglasiti problem koji obilježava istraživanja u području daljinskih istraživanja, gdje je često puta teško raspolagati aero- i satelitskim scenama, odnosno terestičkim podacima, koji su prikupljeni u istom razdoblju (Foody & Curran, 1994; I n g r a m et al. 2005). Landek & Kaurić (1998) navode da su ciklična aerofotogrametrijska snimanja Republike Hrvatske iznimno važan projekat za gospodarenje prostorom. Stoga, primjena histograma drugoga reda u daljinskim istraživanjima za potrebe šumarstva, posebice uređivanja šuma, predstavlja kontinuitet dosadašnjih istraživanja (Klobučar, 2003; Pernar & Klobučar, 2003; P e r n a r et al. 2003; K l o b u č a r, 2004; K l o bučar & Pernar, 2005) primjene cikličkih snimaka u šumarstvu, a ujedno dodatni doprinos šumarske struke ovako važnom projektu. 5. ZAKLJUČCI - Conclusions Istraživanje povezanosti histograma drugoga reda s tri kategorije obrasta provedeno je na primjeru gospodarske jedinice “Jamaričko brdo”, šumarije Lipovljani. Na temelju provedenih istraživanja i dobivenih rezultata mogu se izvesti sljedeći zaključci: Histogrami drugoga reda mogu se primijeniti u procjeni relativnog sastojinskog obrasta. Izrađena su tri osnovna oblika histograma, koji se mogu pridružiti odgovarajućim kategorijama relativnog obrasta. Histogrami sastojina normalnog obrasta imaju najveću razmazanost (širinu) oko glavne dijagonale, ali i slabiju učestalost događaja u desnom dijelu dijagonale, kao i najveću širinu “rešetki". Histrogrami drugoga reda za sastojine čiji su obrasti manji od normalnog, mogu se podijeliti u dvije podgrupe. Histogrami prve podgrupe slični su histogramima sastojina normalnog obrasta, s tim da im je manja širina glavne dijagonale (slabije uočljivo), dok su značajno razvidnije manje “rešetke”. Histogrami druge podgrupe imaju širu glavnu dijagonalu i veće “rešetke” od histograma slabog obrasta. Histogrami sastojina slabog obrasta imaju najmanju mjeru razmazanosti (širinu) oko glavne dijagonale. Učestalost događaja prisutna je cijelom dužinom glavne dijagonale, s tim da je najmanja širina “rešetki”. Provedenim istraživanjem utvrđena je još jedna mogućnost primjene digitalne analize slike u procjeni obrasta i stanja sastojina. Postupci digitalne analize slike još su uvijek nesavršeni i ne mogu u potpunosti zamijeniti klasične postupke. Stoga se integracija digitalnih i vizualnih metoda u donošenju odluka (u cilju potrajnog gospodarenja šumama) smatra svrsishodnim postupkom. 6. LITERATURA – References Berberoglu, S., & P. J. Curran, 2006: Merging Spectral and Textural Information for Classifying Remotely Sensed Images. Remote sensing image analysis, 113–136, Springer, Netherlands. Bolduc, P., K. Lowell, & G. Edwards, 1999: Automated estimation of localized forest volumes from large-scale aerial photographs and ancillary cartographic information in a boreal forest. International Journal of Remote Sensing 20 (18), pp. 3611–3624. Cetin, M., T. K avzoglu, & N. Musaoglu, 2005: Classification of multi-spectral, multi-temporal and multi-sensor images using principal components analysis and artificial neural networks: Beykoz case. Cherkassky, V., V. Krasnopolsky, D. P. Solomatine, 2006: Computational intelligence in earth sciences and environmental applications: Issues and challenges. Neural Networks 19, 113–121. Coburn, C. A., &. A. C. B. Roberts, 2004: A multiscale texture analysis procedure for improved forest stand classification. International Journal of Remote Sensing 25 (20), pp. 4287–4308. |