Metsävaratiedon hallinta yli ajan ja mittakaavojen

During the last decades there has been a global shift in forest management from a focus solely on timber management to ecosystem management that endorses all aspects of forest functions: ecological, economic and social. This has resulted in a shift in paradigm from sustained yield to sustained diversity of values, goods and benefits obtained at the same time, introducing new temporal and spatial scales into forest resource management. The purpose of the present dissertation was to develop methods that would enable spatial and temporal scales to be introduced into the storage, processing, access and utilization of forest resource data. The methods developed are based on a conceptual view of a forest as a hierarchically nested collection of objects that can have a dynamically changing set of attributes. The temporal aspect of the methods consists of lifetime management for the objects and their attributes and of a temporal succession linking the objects together. Development of the forest resource data processing method concentrated on the extensibility and configurability of the data content and model calculations, allowing for a diverse set of processing operations to be executed using the same framework. The contribution of this dissertation to the utilisation of multi-scale forest resource data lies in the development of a reference data generation method to support forest inventory methods in approaching single-tree resolution.Perinteisesti metsävarojen hyödyntämisessä on keskitytty puuvarantoon, mutta viimeisimpinä vuosikymmeninä myös ekologiset, taloudelliset ja sosiaaliset ulottuvuudet ovat saaneet painoarvoa. Metsävarojen hallinnan kannalta tämä tarkoittaa uusien ajallisten ja tilallisten ulottuvuuksien lisäämistä osaksi toimintaa. Jotta voitaisiin arvioida, onko metsävarojen käyttö vastannut sille asetettuja tavoitteita, tulisi olla mahdollista seurata metsien muuttumista ajan myötä. Tämän tutkimuksen tavoitteena olikin kehittää tiedonhallinnallisia menetelmiä ajan ja eri mittakaavojen yhdistämiseksi osaksi metsävaratietojen hallintaa. Tutkimuksessa pyrittiin vastaamaan kysymykseen kuinka nykyhetken tiedot voitaisiin säilöä käytettävässä muodossa niiden muuttuessa historiatiedoiksi, toisin sanoen tutkimuksessa etsittiin menetelmiä säilyttää ajantasaisen puustotiedon lisäksi tieto metsän menneisyydestä. Lisäksi tutkittiin kuinka metsää voitaisiin tarkastella useammista näkökulmista samanaikaisesti, esimerkiksi puiden, puuryhmien, metsäkuvioiden tai suurempien alueiden tasolla, ja kuinka nämä aikaan ja paikkaan sidotut tiedonhallinnan tarpeet voitaisiin yhdistää. Menetelmäkehitys jakaantui neljään osaan: aika-paikkatiedon tallentamisen, laskennallisen käsittelyn, tiedonhaun ja hyödyntämisen menetelmiin. Kehitetyt tiedonhallinnan menetelmät perustuvat työssä kehitettyyn käsitteelliseen malliin, jossa metsä kuvataan joukkona hierarkisia kohteita. Toisin sanoen, kullakin kohteella voi olla joukko alikohteita, joilla taas voi olla omat alikohteensa ja niin edelleen. Esimerkkinä tästä toimii edellä mainittu suuralue-metsäkuvio-puuryhmä-puu hierarkia. Oleellista menetelmien kannalta oli mahdollistaa tietosisällön ja tiedon käsittelyyn käytettävien mallien mahdollisimman vapaa muokattavuus, sillä aika tuo väistämättä mukanaan muutoksia siinä, mitä metsästä mitataan ja miten mittaustietoa malleilla käsitellään. Monimittakaavaisen metsävaratiedon hyödyntämisen menetelmien osalta tässä väitöksessä kehitettiin menetelmä, jolla voidaan tuottaa hakkuukoneen tuottamasta mittaustiedosta kustannustehokkaasti yksittäisen puun tasoa lähestyvää maastotietoa kaukokartoitusmenetelmien käyttöön

Proceedings of the GIS Research UK 18th Annual Conference GISRUK 2010

This volume holds the papers from the 18th annual GIS Research UK (GISRUK). This year the conference, hosted at University College London (UCL), from Wednesday 14 to Friday 16 April 2010. The conference covered the areas of core geographic information science research as well as applications domains such as crime and health and technological developments in LBS and the geoweb. UCL’s research mission as a global university is based around a series of Grand Challenges that affect us all, and these were accommodated in GISRUK 2010. The overarching theme this year was “Global Challenges”, with specific focus on the following themes: * Crime and Place * Environmental Change * Intelligent Transport * Public Health and Epidemiology * Simulation and Modelling * London as a global city * The geoweb and neo-geography * Open GIS and Volunteered Geographic Information * Human-Computer Interaction and GIS Traditionally, GISRUK has provided a platform for early career researchers as well as those with a significant track record of achievement in the area. As such, the conference provides a welcome blend of innovative thinking and mature reflection. GISRUK is the premier academic GIS conference in the UK and we are keen to maintain its outstanding record of achievement in developing GIS in the UK and beyond

Bioinspired metaheuristic algorithms for global optimization

This paper presents concise comparison study of newly developed bioinspired algorithms for global optimization problems. Three different metaheuristic techniques, namely Accelerated Particle Swarm Optimization (APSO), Firefly Algorithm (FA), and Grey Wolf Optimizer (GWO) are investigated and implemented in Matlab environment. These methods are compared on four unimodal and multimodal nonlinear functions in order to find global optimum values. Computational results indicate that GWO outperforms other intelligent techniques, and that all aforementioned algorithms can be successfully used for optimization of continuous functions

Experimental Evaluation of Growing and Pruning Hyper Basis Function Neural Networks Trained with Extended Information Filter

In this paper we test Extended Information Filter (EIF) for sequential training of Hyper Basis Function Neural Networks with growing and pruning ability (HBF-GP). The HBF neuron allows different scaling of input dimensions to provide better generalization property when dealing with complex nonlinear problems in engineering practice. The main intuition behind HBF is in generalization of Gaussian type of neuron that applies Mahalanobis-like distance as a distance metrics between input training sample and prototype vector. We exploit concept of neuron’s significance and allow growing and pruning of HBF neurons during sequential learning process. From engineer’s perspective, EIF is attractive for training of neural networks because it allows a designer to have scarce initial knowledge of the system/problem. Extensive experimental study shows that HBF neural network trained with EIF achieves same prediction error and compactness of network topology when compared to EKF, but without the need to know initial state uncertainty, which is its main advantage over EKF

EG-ICE 2021 Workshop on Intelligent Computing in Engineering

The 28th EG-ICE International Workshop 2021 brings together international experts working at the interface between advanced computing and modern engineering challenges. Many engineering tasks require open-world resolutions to support multi-actor collaboration, coping with approximate models, providing effective engineer-computer interaction, search in multi-dimensional solution spaces, accommodating uncertainty, including specialist domain knowledge, performing sensor-data interpretation and dealing with incomplete knowledge. While results from computer science provide much initial support for resolution, adaptation is unavoidable and most importantly, feedback from addressing engineering challenges drives fundamental computer-science research. Competence and knowledge transfer goes both ways