Masinõppe mudelite rakendamine hariliku kuuse (Picea abies) peenjuurte kasvu mõõtmiseks erinevatel mullatüüpidel erinevates kliimatingimustes
Date
2023
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Tartu Ülikool
Abstract
Masinõppe mudelite rakendamine hariliku kuuse (Picea abies) peenjuurte kasvu
mõõtmiseks erinevatel mullatüüpidel erinevates kliimatingimustes
Kliimamuutused, näiteks temperatuuri tõus, mõjutavad puude kasvu. Mõjutatud on nii
maapealsed kui -alused taime osad, millest viimase oluliseks osaks on peenjuured. Kuidas
kliimamuutused Eesti puuliikide, näiteks hariliku kuuse (Picea abies), juurte kasvu ja
talitlust muudavad, ei ole eriti hästi teada. Tänapäeval on tehisintellekti kasutades võimalik
lihtsalt ja kiirelt analüüsida pildimaterjali ning õpetada masinõppe programme piltidelt
peenjuuri tuvastama ja mõõtma. Käesolev töö viidi läbi kliimakambrites, kus manipuleeriti
õhutemperatuuri ja -niiskust. Kuuse istikud kasvasid läbipaistvates pottides, tänu millele
sai nutitelefoniga juurte kasvamist pildistada. Töö eesmärk oli testida erinevate masinõppe
mudelite võimekust hinnata kuuse peenjuurte projektsioonpindala erinevatel mullatüüpidel
– orgaanilisel- ja mineraalmullal. Selgus, et puude peenjuured kasvasid kõige paremini
orgaanilisel mullal, kuid õhutemperatuuri tõustes juurte pind vähenes. Kui mudeli
treenimisel kasutada mõlemas mullas kasvanud taimede juurepilte, on juurte
projektsioonpindala ligilähedane referentsile ehk mullatüübi spetsiifilisele mudelile.