Pretražite po imenu i prezimenu autora, mentora, urednika, prevoditelja

Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 406414

UMJETNE NEURONSKE MREŽE U PROCJENI SASTOJINSKIH OBRASTA S CIKLIČKIH SNIMAKA


Klobučar, Damir; Pernar, Renata
UMJETNE NEURONSKE MREŽE U PROCJENI SASTOJINSKIH OBRASTA S CIKLIČKIH SNIMAKA // Šumarski list, 133 (2009), 3-4; 145-155 (međunarodna recenzija, članak, znanstveni)


CROSBI ID: 406414 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca

Naslov
UMJETNE NEURONSKE MREŽE U PROCJENI SASTOJINSKIH OBRASTA S CIKLIČKIH SNIMAKA
(ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN THE ESTIMATION OF STAND DENSITY FROM CYCLIC AERIAL PHOTOGRAPHS)

Autori
Klobučar, Damir ; Pernar, Renata

Izvornik
Šumarski list (0373-1332) 133 (2009), 3-4; 145-155

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Radovi u časopisima, članak, znanstveni

Ključne riječi
umjetne neuronske mreže; daljinska istraživanja; cikličke
(artificial neural networks; remote sensing; cyclic aerial)

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” , 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.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Šumarstvo, Biotehnologija, Informacijske i komunikacijske znanosti



POVEZANOST RADA


Projekti:
068-0681966-2786 - Praćenje zdravstvenog stanja šuma metodama daljinskih istraživanja (Pernar, Renata, MZOS ) ( CroRIS)

Ustanove:
Fakultet šumarstva i drvne tehnologije

Profili:

Avatar Url Renata Pernar (autor)

Avatar Url Damir Klobučar (autor)


Citiraj ovu publikaciju:

Klobučar, Damir; Pernar, Renata
UMJETNE NEURONSKE MREŽE U PROCJENI SASTOJINSKIH OBRASTA S CIKLIČKIH SNIMAKA // Šumarski list, 133 (2009), 3-4; 145-155 (međunarodna recenzija, članak, znanstveni)
Klobučar, D. & Pernar, R. (2009) UMJETNE NEURONSKE MREŽE U PROCJENI SASTOJINSKIH OBRASTA S CIKLIČKIH SNIMAKA. Šumarski list, 133 (3-4), 145-155.
@article{article, author = {Klobu\v{c}ar, Damir and Pernar, Renata}, year = {2009}, pages = {145-155}, keywords = {umjetne neuronske mre\v{z}e, daljinska istra\v{z}ivanja, cikli\v{c}ke}, journal = {\v{S}umarski list}, volume = {133}, number = {3-4}, issn = {0373-1332}, title = {UMJETNE NEURONSKE MRE\v{Z}E U PROCJENI SASTOJINSKIH OBRASTA S CIKLI\v{C}KIH SNIMAKA}, keyword = {umjetne neuronske mre\v{z}e, daljinska istra\v{z}ivanja, cikli\v{c}ke} }
@article{article, author = {Klobu\v{c}ar, Damir and Pernar, Renata}, year = {2009}, pages = {145-155}, keywords = {artificial neural networks, remote sensing, cyclic aerial}, journal = {\v{S}umarski list}, volume = {133}, number = {3-4}, issn = {0373-1332}, title = {ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN THE ESTIMATION OF STAND DENSITY FROM CYCLIC AERIAL PHOTOGRAPHS}, keyword = {artificial neural networks, remote sensing, cyclic aerial} }

Časopis indeksira:


  • Web of Science Core Collection (WoSCC)
    • Science Citation Index Expanded (SCI-EXP)
    • SCI-EXP, SSCI i/ili A&HCI
  • Scopus


Uključenost u ostale bibliografske baze podataka::


  • AGRICOLA
  • CAB Abstracts
  • Geobase
  • Forestry Abstracts
  • Pascal
  • SCOPUS





Contrast
Increase Font
Decrease Font
Dyslexic Font