Potencial prostorskih informacij hiperspektralnega oslikovanja za prepoznavanje lesnih vrstKopač, Luka (Avtor) Humar, Miha (Avtor) anatomija lesaHiperspektralno oslikovanjetekstura lesalesne vrsteZ uporabo transformacije glavnih komponent je mogoče pretvoriti HSI slike v RGB format in jih vdelati s pomočjo konvolucijske nevronske mreže v nabor informativnih značilnic, ki kodirajo teksturo lesnih vrst. Nenadzorovani modeli zmanjšanja dimenzionalnosti, kot sta t-SNE in hierarhično grupiranje na osnovi kosinusne razdalje, ne zagotavljajo dovolj velike moči ločevanja za posamične lesne vrste. Glede na teksturo se posamične vrste razvrščajo v večje skupine na osnovi anatomije (iglavci, difuzno porozni listavci ter venčasto porozni listavci), kjer je razločevanje bolj enostavno. Logistična regresija omogoča klasifikacijo na osnovi prostorske informacije HSI z dokaj visoko točnostjo – 85,2 %, kjer so napačne razvrstitve predvsem med anatomsko podobnimi vrstami.20262026-05-22 13:58:36Znanstveno delo29538UDK: 630*8DOI: 10.20315/SFS.191.11COBISS_ID: 279099395OceCobissID: 277854467sl