Algoritam za modeliranje i procjenu opsega debla na temelju fotogrametrijskog oblaka to？aka

Sa？etak Potrajno gospodarenje ？umama zahtijeva prostorno i vremenski odre？ene informacije o stanju ？ume koje se jo？ uvijek u mnogim zemljama svijeta, uklju？uju？i i Hrvatsku, prikupljaju na tradicionalan na？in, terenskom izmjerom. Iako terenska izmjera pru？a informacije zadovoljavaju？e to？nosti, ona zahtijeva dugotrajan i intenzivan rad. Stoga se u novije vrijeme intenzivno istra？uju mogu？nosti upotrebe laserskih skenera i fotogrametrijskih metoda kao brza i efektivna alternativa klasi？nom pristupu izmjere ？uma. U ovom je radu prikazan algoritam za ekstrakciju opsega i modeliranje debla iz fotogrametrijskog oblaka to？aka baziran na RANSAC (engl. Random Sample Consensus) algoritmu i metodi rastavljanja na glavne komponente (engl. PCA – Principal Component Analysis). Analizirana je to？nost ekstrakcije opsegā na jednom deblu u ovisnosti o tipu kalibracije kamere (predkalibrirana, samokalibracija s inicijalnim parametrima, samokalibracija). Najmanja pogre？ka dobivena je predkalibriranom kamerom (RMSE=1,23 cm), slijede samokalibracija s inicijalnim parametrima (RMSE=1,35 cm) i samokalibracija (RMSE=1,63 cm). Predstavljeni algoritam pokazuje veliki potencijal primjene fotogrametrijskih mjerenja pri odre？ivanju opsega debla, uz odre？ene preinake u pristupu