Digital repository of Slovenian research organisations

Show document
A+ | A- | Help | SLO | ENG

Title:Ocena modelov globokega učenja za razvrščanje gozdnih lesnih sortimentov po tržni vrednosti na podlagi slik
Authors:ID Triplat, Matevž (Author)
ID Lukančič, Žiga (Author)
ID Kavčič, Vasja (Author)
Files:.pdf PDF - Presentation file, download (157,06 KB)
MD5: 122AA6121895CF8D97E573664B5E615C
 
Language:Slovenian
Typology:1.08 - Published Scientific Conference Contribution
Organization:Logo SciVie - Slovenian Forestry Institute
Abstract:Prispevek obravnava uporabo modelov globokega učenja oziroma slikovnih vgraditev za razvrščanje gozdnih lesnih sortimentov (v nadaljevanju sortimentov) glede na tržno vrednost. Analiza temelji na slikah sortimentov, posnetih na 17. licitaciji vrednejših sortimentov lesa v Slovenj Gradcu, ter na pripadajočih podatkih o drevesni vrsti, dimenzijah, prostornini in doseženi prodajni ceni. Sortimenti štirih bolje zastopanih drevesnih vrst (evropski macesen, navadna smreka, hrast graden in gorski javor) so bile vrednosti preračunane na m³ in razvrščene v tri vrednostne razrede: nižji kvartil, srednji razred ter zgornji kvartil. Za analizo je bilo uporabljeno programsko okolje Orange. Slike so bile najprej pretvorjene v vektorje značilnosti z vnaprej naučenim modelom Inception v3, nato pa je bila klasifikacija izvedena z logistično regresijo in 10-kratno stratificirano navzkrižno validacijo. Rezultati kažejo zmerno uspešnost razvrščanja. Najvišja natančnost je bila dosežena pri evropskem macesnu in hrastu gradnu, približno 55 %, najnižja pa pri navadni smreki, približno 40 %. Rezultati potrjujejo, da analiza slik lahko prispeva k avtomatiziranemu vrednotenju sortimentov, vendar trenutna metodologija še ne omogoča zanesljive operativne uporabe brez dodatnih podatkov, izboljšav modelov in vključitve drugih informacij o sortimentih. Študija je pomembna, ker odpira vprašanje, ali je mogoče tržno vrednost lesa vsaj deloma napovedovati iz slikovnih podatkov. Hkrati jasno pokaže, da je vrednost sortimentov odvisna od številnih dejavnikov, ki jih sama slika pogosto ne zajame dovolj dobro, na primer notranjih napak, porekla, dimenzij, kakovostnega razreda, ponudbe in povpraševanja ter posebnosti licitacijskega trga.
Keywords:razvrščanje slik, kakovost lesa, strojno učenje, gozdarstvo
Publication status:Published
Publication version:Version of Record
Publication date:22.05.2026
Year of publishing:2026
Number of pages:Str. 68-72
PID:20.500.12556/DiRROS-29539 New window
UDC:630*3
DOI:10.20315/SFS.191.12 New window
COBISS.SI-ID:279102211 New window
Publication date in DiRROS:22.05.2026
Views:146
Downloads:33
Metadata:XML DC-XML DC-RDF
:
Copy citation
  
Share:Bookmark and Share


Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click on the title to get all document metadata.

Record is a part of a monograph

Title:Gozd in les : prihodnost biogospodarstva
Editors:Hojka Kraigher, Jožica Gričar, Miha Humar
Place of publishing:Ljubljana
Publisher:Gozdarski inštitut Slovenije, Založba Silva Slovenica
Year of publishing:2026
ISBN:978-961-6993-94-4
COBISS.SI-ID:277854467 New window
Collection title:Studia Forestalia Slovenica (Tiskana izd.)
Collection numbering:191
Collection ISSN:0353-6025

Document is financed by a project

Funder:ARIS - Slovenian Research and Innovation Agency
Project number:V4-2013-2020
Name:Učinkovitejše gospodarjenje z zasebnimi gozdovi v podporo večji mobilizaciji lesa

Funder:ARIS - Slovenian Research and Innovation Agency
Project number:P4-0107-2020
Name:Gozdna biologija, ekologija in tehnologija

Licences

License:CC BY-SA 4.0, Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International
Link:http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Description:This Creative Commons license is very similar to the regular Attribution license, but requires the release of all derivative works under this same license.

Back