Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Evaluering och optimering av automatisk beståndsindelning
Linköping University, Department of Computer and Information Science, Software and Systems.
2016 (Swedish)Independent thesis Basic level (university diploma), 10,5 credits / 16 HE creditsStudent thesis
Abstract [sv]

Beståndsindelning av skog är till stor den en manuell process som kräver mycket tid. De senaste 20 åren har tekniker som Airborne Laser Scanning (ALS) bidragit till en effektivisering av processen genom att generera laserdata som möjliggör skapandet av lättolkade bilder av skogsområden. Ur laser- och bilddata kan skogliga attribut så som trädhöjd, trädtäthet och markhöjd extraheras. Studiens syfte var att utvärdera vilka attribut som var mest relevanta för att särskilja skogsbestånd i ett system som delade in skog i bestånd automatiskt. Vid analys av attributens relevans användes klassificeringsmodeller. Fackmän intervjuades och litteratur studerades. Under studien modifierades systemets algoritmer med ambitionen att höja dess resultat till en tillfredsställande nivå. Studien visade att attribut som är kopplade till skogssköstel har störst relevans vid automatisk beståndsindelning. Trots modifieringar och använding av relevanta attribut lyckades studien inte påvisa att systemet kunde fungera som en egen lösning för beståndsindelning av skog. Däremot var den resulterande beståndsindelningen lämplig att använda som ett komplement vid manuell beståndsindelning.

Place, publisher, year, edition, pages
2016. , 32 p.
Keyword [sv]
Beståndsindelning, Airborne Laser Scanning, ALS, Supervised Learning, Random Forest
National Category
Computer Science
Identifiers
URN: urn:nbn:se:liu:diva-127636ISRN: LIU-IDA/LITH-EX-G--15/029--SEOAI: oai:DiVA.org:liu-127636DiVA: diva2:926258
Subject / course
Computer Engineering
Supervisors
Examiners
Available from: 2016-05-13 Created: 2016-05-04 Last updated: 2016-05-13Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(9780 kB)56 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 9780 kBChecksum SHA-512
044c8828fe6105749ecfb2c2328e397d4df31fba88d7f175f9b0eb7bbe163fd41721bd860f50bef0b49eef4603322f7d890a6718dafd6317795cacdc891fce32
Type fulltextMimetype application/pdf

Search in DiVA

By author/editor
Brehmer, Dan
By organisation
Software and Systems
Computer Science

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 56 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 291 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf