Naslov
Predikcija SPAD vrijednosti lista bijelog žalosnog duda iz multispektralnog snimanja bespilotnim zrakoplovom i strojnog učenja
(Prediction of SPAD values of weeping white mulberry leaf from multispectral unmanned aerial vehicle (UAV) imaging and machine learning)

Autori
Radočaj, Dorijan ; Jurišić, Mladen ; Rapčan, Irena ; Plaščak, Ivan ; Galić Subašić, Daria

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Sažeci sa skupova, sažetak, znanstveni

Izvornik
Zbornik sažetaka 11. simpozija s međunarodnim sudjelovanjem Kopački rit jučer, danas, sutra 2022. / Ozimec, Siniša ; Bogut, Irella ; Bašić, Ivo ; Rožac, Vlatko ; Stević, Filip ; Popović, Željko - Osijek, 2022, 157-158

Skup
11. simpozij s međunarodnim sudjelovanjem: Kopački rit - jučer, danas, sutra = 11h Symposium with International Participation: Kopački rit - past, present, future

Mjesto i datum
Osijek, Hrvatska, 29.09.2022. - 30.09.2022

Vrsta sudjelovanja
Poster

Vrsta recenzije
Nije recenziran

Ključne riječi
urbana vegetacija ; vegetacijski indeksi ; klorofilmetar ; daljinska istraživanja ; geoprostorna analiza
(urban vegetation ; vegetation indices ; chlorofilmeter ; remote sensing ; geospatial analysis)

Sažetak
Urbana vegetacija ima pozitivan utjecaj na više elemenata mikroklime, kao što je smanjenje temperature zraka ljeti, pročišćavanje zraka te ublažavanje buke nastale uslijed prometa i industrije. Ovo istraživanje fokusira se na bijeli žalosni dud (Morus alba var. pendula), kao biljnu vrstu otpornu na sušu i onečišćenje zraka koja predstavlja stanište brojnim pticama. Cilj istraživanja je određivanje mogućnosti predikcije koncentracije klorofila u listu putem SPAD vrijednosti bijelog žalosnog duda, kao prediktora zdravlja urbane vegetacije iz multispektralnog snimanja bespilotnim zrakoplovom radi efikasnijeg praćenja zdravlja vegetacije gradskim službama. Terenski posao SPAD uzorkovanja i multispektralnog snimanja proveden je 11. svibnja 2022. godine u Perivoju kralja Petra Krešimira IV. Klorofilmetrom SPAD 502DL prikupljeno je 38 očitanja s pet jedinki bijelog žalosnog duda. Iz multispektralnih snimki DJI P4 Multispectral bespilotnog zrakoplova izračunato je pet spektralnih kanala te sedam spektralnih indeksa. Za predikciju SPAD vrijednosti regresijom temeljenom na strojnom učenju korištena su tri algoritma: random forest (rf), support vector machine (svm) i neural network (nnet). Ocjena točnosti provedena je 10- dijelnom krosvalidacijom iz koeficijenta determinacije (R²) i korijena srednje kvadratne pogreške (RMSE). Najpouzdanije rezultate proizvela je predikcija korištenjem algoritma nnet (R² = 0.636, RMSE = 2.318), ispred svm (R² = 0.479, RMSE = 2.312) i rf (R² = 0.455, RMSE = 2.526) algoritama. Najvišu relativnu važnost varijabli postigli su spektralni kanali i spektralni indeksi izvedeni iz vidljivog dijela spektra elektromagnetskih valova, što ukazuje na mogućnost pouzdanog korištenja jeftinije varijante bespilotnog zrakoplova s RGB kamerom. Buduća istraživanja fokusirat će se na terensko prikupljanje većeg broja uzoraka SPAD vrijednosti, kao i uključivanje više vrsta urbane vegetacije u istraživanje.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Interdisciplinarne prirodne znanosti, Poljoprivreda (agronomija), Interdisciplinarne biotehničke znanosti

POVEZANOST RADA