非線形工学的手法による主観的森林情報の解析

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書誌事項

タイトル別名
  • An analysis of subjective forest information with nonlinear engineering methods
  • 非線形工学的手法による主観的森林情報の解析--ニューラルネットワークを用いた間伐木選定の試み
  • ヒセンケイ コウガクテキ シュホウ ニ ヨル シュカンテキ シンリン ジョウホウ ノ カイセキ ニューラル ネットワーク オ モチイタ カンバツボク センテイ ノ ココロミ
  • ニューラルネットワークを用いた間伐木選定の試み
  • Selection of trees to be thinned using artificial neural network

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説明

本研究では林業技術の中でも「経験則」や「勘」といった主観的要素が大きいと思われる間伐木の選定をニューラルネットワークを用いて行った。入力データとして直径•樹高•樹冠量•幹形質•欠点の5要因24項目を{0,1}のマトリックスで与え,「間伐する•間伐しない」を出力として学習させた。なお,学習アルゴリズムは3層階層型バックプロパゲーション法で,入力•中間•出力各層のニューロン数や学習条件を変えて学習を行った。間伐木を三っの強度に分けて推定を行った場合(すなわち出力層が4),推定精度は必ずしも良くないが,出力が「間伐する•間伐しない」といった2値判断であれば,正答率が90%以上となった。実際の間伐木の選定では,立木の位置情報は重要な選定要因の一つであるが,それらの情報がなくても,ニューラルネットワークが間伐木選定の有効な手段であることが示された。

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