DIGITALNA ARHIVA ŠUMARSKOG LISTA
prilagođeno pretraživanje po punom tekstu
| ŠUMARSKI LIST 3-4/2009 str. 31 <-- 31 --> PDF |
IZVORNI ZNANSTVENI ČLANCI – ORIGINAL SCIENTIFIC PAPERSŠumarski list br. 3–4, CXXXIII (2009), 145-155 UDK 630* 585 (001) UMJETNE NEURONSKE MREŽE U PROCJENI SASTOJINSKIH OBRASTAS CIKLIČKIH SNIMAKA ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN THE ESTIMATION OF STAND DENSITY FROM CYCLICAERIAL PHOTOGRAPHS Damir KLOBUČAR*, Renata PERNAR** 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:umjetne neuronske mreže, daljinska istraživanja, cikličke snimke, obrast, tekstura. 1. UVOD – Introduction Već gotovo dva desetljeća u istraživanju i proučavanju vegetacije dolazi do primjene naprednih tehnika po put umjetnih neuronskih mreža. Krajem 80-tih godi na prošloga stoljeća u SAD i Kanadi počeli su prvi eksperimenti primjene neuronskih mreža u šumarstvu (Scrinzii dr.2000), koje se razvijaju kao alternativni pri stup u modeliranju nelinearnih i kompleksnih pojava u šumarskoj znanosti (Gimbletti Ball1995, Leki dr. 1996, PengiWen1999, Liui dr. 2003). *Dr. sc. Damir Klobučar, dipl. ing. šum., UŠPZagreb,V. Nazora 7, 10 000 Zagreb, e-mail: damir.klobucar@ hrsume.hr **Izv. prof. dr. sc. Renata Pernar, dipl. ing. šum., Šumarski fakultet u Zagrebu, Svetošimunska 25, 10 000 Zagreb, e-mail: rpernar@sumfak.hr U dosadašnjimm istraživanjima neuronske mreže primjenjivane su za: Klasifikaciju i kartiranje zemljišta Analizu prostornih podataka i GIS modeliranje Primjena neuronskih mreža u daljinskim istraživanjima, Integracija neuronskih mreža u GIS sa svrhom prostornog modeliranja Rast šume i dinamičko modeliranje Dinamiku biljnih bolesti, praćenje insekata i zaštiti od šumskih požara. U daljinskim istraživanjima primjena umjetnih neu ron skih mreža počinje ranih devedesetih godina XX sto ljeća (Benediktssoni dr.1990,Hepneri dr.1990, |