Data Mining and Pixel Distribution Approach for Wood Density Prediction

Authors : Timuçin BARDAK, Selahattin BARDAK, Eser SÖZEN

Pages : 386-396

View : 57 | Download : 14

Publication Date : 2019-08-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Ahşap ekonomik kalkınmada stratejik bir öneme sahiptir. Yenilikler, tüm endüstrilerde olduğu gibi ahşap endüstrisinde de ticari başarının temelini oluşturur. Ahşabın yoğunluğu, ahşabın fiziksel ve mekanik özellikleri hakkında değerli bilgiler sağlar ve ayrıca orman endüstrisindeki verim ile de doğrudan ilgilidir. Ahşap yapıların fiziksel özelliklerini değerlendirmek için birçok tahribatsız test çalışmaları yapılmıştır. Bu çalışma, gri tonlamalı görüntüdeki piksel sayısı ve veri madenciliğini kullanarak meşe ( Quercus robur ) ve kayın ( Fagus orientalis L.) ağacının yoğunluğunu tahmin etmek için yapıldı. Bu amaçla, ahşap görüntülerden elde edilen piksel yoğunluğu verileri kaydedildi. Bu veriler yapay sinir ağları ve rastgele orman algoritmalarında tanımlayıcı değişkenler olarak kullanılmıştır. Tasarlanan yapay sinir ağı ve rastgele orman algoritmaları, test aşamasında sırasıyla % 95,19 ve          % 96,36 doğrulukla yoğunluk tahmini sağladı. Sonuç olarak, bu çalışma piksel yoğunluğunun ve veri madenciliğinin ahşabın yoğunluğunu öngörmede bir araç olarak kullanılma potansiyeline sahip olduğunu göstermiştir.
Keywords : Veri madenciliği, yapay sinir ağları, rastgele orman, dijital görüntüler, odun

ORIGINAL ARTICLE URL