21. Ocenjevanje razlik v fenološkem razvoju dreves v nižinskem poplavnem gozdu na podlagi satelitskih posnetkovDavid Hladnik, 2018, izvirni znanstveni članek Povzetek: Na območju Krakovskega pragozdnega rezervata smo ocenjevali fenološke razlike prevladujočih drevesnih vrst na podlagi satelitskih posnetkov Sentinel-2. Ocenili smo vrednosti normiranega diferencialnega vegetacijskega indeksa NDVI v obdobju med 29. marcem in 5. oktobrom 2017. Razlike v fenološkem razvoju doba, belega gabra in črne jelše smo potrdili s štirimi zaporednimi satelitskimi posnetki v aprilu in maju. Ocene NDVI iz tretje dekade aprila, druge in tretje dekade v maju 2017 je bilo mogoče uporabiti za razlikovanje razvoja najzgodnej- šega olistanja belega gabra, kasnejšega olistanja doba in in poznega končnega olistanja črne jelše. S primerjavo vzorčnih ploskev v dobovih sestojih je mogoče sklepati o mikrorastiščnih razlikah, ki vplivajo tudi na oceno vegetacijskih indeksov.
Ključne besede: fenološki razvoj dreves, NDVI, Sentinel-2, Krakovski gozd
Objavljeno v DiRROS: 22.05.2018; Ogledov: 3358; Prenosov: 744
 Celotno besedilo (428,57 KB) |
22. Kdaj bomo uspeli resnično omejiti vožnje z motornimi vozili v naravnem okolju?Mitja Skudnik, 2018, predgovor, uvodnik, spremna beseda Ključne besede: ohranjanje narave, varovalni gozdovi, motorna vozila, varovanje okolja, erozijski procesi, fenološki razvoj dreves
Objavljeno v DiRROS: 22.05.2018; Ogledov: 2856; Prenosov: 705
Celotno besedilo (44,26 KB) |
23. |
24. |
25. |
26. Uporaba metod strojnega učenja za preučevanje odnosov med značilnostmi branik in okoljemJernej Jevšenak, Sašo Džeroski, Tom Levanič, 2017, izvirni znanstveni članek Povzetek: Različne študije so pokazale, da lahko z nelinearnimi metodami bolje opišemo (modeliramo) odnos med branikami in okoljem. V naši študiji smo primerjali (multiplo) linearno regresijo (MLR) in štiri nelinearne metode strojnega učenja: modelna drevesa (MT), ansambel bagging modelnih dreves (BMT), umetne nevronske mreže (ANN) in metodo naključnih gozdov (RF). Za primerjavo teh metod modeliranja smo uporabili štiri množice podatkov. Natančnost naučenih modelov smo ocenili z metodo 10-kratnega prečnega preverjanja (ang. 10-fold cross-validation) na naši množici in preverjanjem na dodatni testni množici. Na vseh množicah smo dobili boljše statistične kazalce za nelinearne metode s področja strojnega učenja, s katerimi lahko pojasnimo večji delež variance oz. dobimo manjšo napako. Nobena metoda se ni pokazala kot najboljša v vseh primerih, zato je smiselno predhodno primerjati več različnih metod in nato uporabiti najprimernejšo, npr. za rekonstrukcijo klime.
Ključne besede: strojno učenje, primerjava metod, dendroklimatologija, umetne nevronske mreže, modelna drevesa, ansambel modelnih dreves, naključni gozdovi, linearna regresija
Objavljeno v DiRROS: 21.02.2018; Ogledov: 5325; Prenosov: 3304
Celotno besedilo (1,18 MB)
Gradivo ima več datotek! Več... |
27. |
28. Razmestitev dreves v sestojuAnton Cedilnik, Marijan Kotar, 1992, izvirni znanstveni članek Povzetek: V sestavku najprej pojasnimo, da sta sistematičnost/naključnost in enakomernost/šopastost dve v splošnem nekorelirani lastnosti sestoja. Nadalje izračunamo povprečni minimalni razdalji od stojišča do drevesa in od drevesa do soseda pri nekaterih ekstremnih razmestitvah dreves. Ti računi so utemeljitev definicije dveh parametrov, ki ju predlagamo kot meri za stopnjo enakomernosti in stopnjo naključnosti. Glavna odlika teh parametrov je neodvisnost - tako od izbire merskih enot kot od ocene gostote sestoja.
Ključne besede: matematika, verjetnostni račun, gozdarstvo, razmestitev dreves, minimalna razdalja
Objavljeno v DiRROS: 12.07.2017; Ogledov: 4342; Prenosov: 1802
Celotno besedilo (935,61 KB) |
29. |
30. Zanesljivost volumenskih funkcij na primeru drevesne vrste smreke v SlovenijiGal Kušar, David Hladnik, Milan Hočevar, 2013, izvirni znanstveni članek Povzetek: Primerjali smo različne volumenske funkcije za ocenjevanje volumnov dreves. S pomočjo sekcijskih meritev (Newtonova metoda) smo izračunali prave ocene volumnov dreves 88 posekanih smrek na Pokljuki. Te smo uporabili za izdelavo regionalnih trovhodnih volumenskih funkcij, (dvovhodnih) deblovnic in tarif. Standardna napaka ocene povprečne vrednosti volumna drevesa je najmanjša pri trovhodnih volumenskih funkcijah (5,0 %), nato pri deblovnicah (11,7 %) in največja pri tarifah (15,1 %). Zanesljivost in uporabnost izdelanih regionalnih ter drugih volumenskih funkcij smo preverili na dveh hektarskih raziskovalnih ploskvah. Ugotovili smo, da s prirejenimi nemškimi deblovnicami smrekam določimo previsoke volumne. Ker volumne iz teh deblovnic uporabljamo tudi pri določanju prirejenih tarif na Slovenskem, je s takim postopkom določen tarifni razred z vsaj za 5 % previsokimi volumni dreves.
Ključne besede: volumenske funkcije, volumen dreves, lesna zaloga, smreka, Picea abies, Pokljuka
Objavljeno v DiRROS: 12.07.2017; Ogledov: 4479; Prenosov: 2169
Celotno besedilo (791,99 KB) |
