DIGITALNA ARHIVA ŠUMARSKOG LISTA
prilagođeno pretraživanje po punom tekstu
| ŠUMARSKI LIST 3-4/2009 str. 36 <-- 36 --> PDF |
D. Klobučar, R. Pernar: UMJETNE NEURONSKE MREŽE U PROCJENI SASTOJINSKIH OBRASTA...Šumarski list br. 3–4, CXXXIII (2009), 145-155 Tablica 1.Rezultati procjene sastojinskih obrasta Table 1Results of stand density estimation Odjel Compart Odsjek Subcompart Površina (ha) Area (ha) Obrast Density Procjenjeni obrast Estimated density Razlika Difference 13b12.050.940.840.10 17a20.170.960.890.07 21a27.001.010.880.13 23b13.810.850.90-0.05 24b4.260.810.700.11 28a13.190.970.870.10 31a16.271.010.860.15 34a14.740.960.930.03 38a13.731.040.700.34 42a21.051.020.910.11 50a10.800.950.740.21 58a30.240.840.94-0.10 62a19.060.850.800.05 66a20.490.840.98-0.14 68b18.790.830.87-0.04 45b4.620.510.67-0.16 51a26.850.760.86-0.10 61b1.810.640.68-0.04 70a25.660.780.85-0.07 50c0.920.310.85-0.54 Najveće odstupanje odnosi se na odsjek(50c – 0,92 ha)sa Vertical bars denote 0,95 confidence intervals slabim obrastom. Smatra se da je glavni razlog odstupa 0.96 nju mala površina ovog odsjeka, čime se potvrđuju i pret 0.94 hodna istraživanja (HyyppäiHyyppä2001,Kušan 0.92 i Pernar2001, Klobučar2004) u kojima je utvr 0.90 đeno da odsjeci malih površina nisu najpogodniji za da 0.88 ljinska istraživanja. Obrast 0.86 0.84 Tablica 2.Rezultati analize varijance ponovljenih mjerenja Table 2Results of repeated measures analysis of variance0.82 G. J. “Jamaričko brdo” –M. U. “Jamaričko brdo” SSDfMSFp Intercept28.22508128.22508 1097.6810.000000 Error0.48855190.02571 Model0.0006310.000630.039 0.844770 Error0.30618190.01611 0.80 0.78 0.76 0.74 Osnova gospodarenjaProcjenjeni obrast Management planEstimated density Slika 3.Aritmetičke sredine i 95 % intervali pouzdanosti obrasta Figure 3Arithmetic means and 95 % reliability intervals of density –80 odsjeka/odjela G. J. “Jamaričko Brdo” na kojima Provedena analiza varijanci ponovljenih mjerenja (Tablica 2) ukazuje da ne postoji statistički značajna raz lika između vrijednosti obrasta utvrđenih Osnovom gos podarenja i optimalnog modela. Iz grafičkih podataka (Slika 3) uočljivo je da podaci Osnove gospodarenja imaju nešto veći raspon vrijednosti, ali ta razlika nije značajna.Također, dobiveni rezultati potvrđuju da su obrasti za gospodarsku jedinicu dobro utvrđeni, te da optimalni model neuronske mreže ima dobra generalizacijska svojstva. Razlozi odstupanja procjene nalaze se u nekoliko objektivnih činjenica: je provedena metoda ranijeg zaustavljanja predstavlja relativno mali skup podataka; utjecaj metodnih pogrešaka u uređajnoj inventuri (Levaković 1919,Levaković1923,Klobučar2002); relativno dugo razdoblje terestičke izmjere; nedostaci neuronskih mreža; vremenski razmak između utvrđivanja obrasta Osnovom gospodarenja i aerosnimanja. Naime, u području daljinskih istraživanja, često puta teško je raspolagati aero i satelitskim scenama, odnosno terestičkim podacima, koji su prikupljeni u istom razdoblju (FoodyiCurran1994, Ingrami dr.2005). |