Sammanfattning   Förutsättning   I examensarbetet har det ingått ett verkligt ärende som handläggs av mig som MBK-ingenjör inom Lantmäteriet. Det är ett naturvårdsuppdrag från Länsstyrelsen och innefattar bl a inmätning och utstakning av gräns på ett blivande naturreservat.   Naturvårdsuppdraget Huskeberget ligger ca 5 km norr om Södra Finnskoga och sydväst om Höljes i norra Värmland. Omkrets 2,38 km. Områdets höjd är ca 550 m över havet och ligger på sydöstra sluttningen av Huskeberget.   Fix   Lantmäteriet använder idag Leica Viva CS15/GS15 mätutrustning vid inmätning av brytpunkter och gränser. I detta fall det blivande naturreservatet. Under vissa omständigheter kan det ta tid att få fix-lösning eller helt utebli. Dessa omständigheter kan bero på ett flertal faktorer bl a kraftiga jonosfärsstörningar och/eller GPRS-nätets täckningsområde för mottagning av SWEPOS nätverks-RTK tjänst.   Inriktning   Fokus har lagts på att utvärdera ett alternativ till nätverks-RTK, en sk enkelstations-RTK med uppkoppling till en tillfällig referensstation.   Närmare undersökning har gjorts på tiden för initialisering vid varje enskild inmätning som sedan jämförts i de två mätmetoderna. Tiden för själva arbetet sätts sedan i relation till resultatet från undersökningen för att ge en helhetsbild av tidsåtgång i arbetet med vardera mätmetoden.   Resultat   Efter alla brytpunkter mätts in visade det sig att i just det här området inte fanns några anmärkningsvärda problem att få fix-lösning med någon av de valda mätmetoderna. Resultatet visar därmed små skillnader i tidsjämförelser.   En oplanerad testmätning med nätverks-RTK gjordes i tät skog alldeles intill en inmätt brytpunkt utan framgång att få fix-lösning. Detta för att belysa problematiken med att få fix-lösning vid mätning i tät skog.   Rapporten innehåller en kortfattad beskrivning av delar av arbetet i Lantmäteriets handläggning av naturvårdsuppdrag.

Deep neural networks (DNN) have been widely demonstrated to be more powerful than their shallower counterparts in a variety of computer vision tasks and remote sensing applications. However, as many techniques are based on trial-and-error experiments as opposed to systematic evaluation, scientific evidence for the superiority of DNN needs more theoretical and experimental foundations. Recent work has shown that the neural network expressivity, measured by the number of linear regions, is independent of the network structure, suggesting that the success of deep neural networks is attributed to its ease of training. Inspired by this, this project aims to investigate novel approaches to train neural networks and obtain desired properties of the regional properties of linear regions. In particular, it highlights the regional structure of linear regions in different decision regions and seeks to initialize the network in a better position that makes it easier to have this regional structure. By counting the total number of linear regions in the input space, we validated that the shallow wider networks and the deep narrow networks share the same upper-bound expressivity in different synthetic datasets. We also discovered that the linear regions along the decision boundary are larger in shape and fewer in number, while being denser and fitted to the data manifold when close to the data. Our experiments indicate that the proposed initialization method can generate more linear regions at initialization, make the training converge faster, and finally generate linear regions that better fit the data manifold on synthetic data. On the EuroSAT satellite dataset, the proposed initialization method does not facilitate the convergence of ResNet-18, but achieves better performance with an average increase of 0.14% on accuracy compared to pre-trained weights and 0.19% compared to He uniform initialization. / Djupa neurala nätverk (Deep Neural Networks, DNN) har i stor utsträckning visat sig vara mer kraftfulla än sina grunda motsvarigheter i en mängd olika datorseendeuppgifter och fjärranalystillämpningar. Många tekniker är dock baserade på försök och misstag snarare än systematisk utvärdering, och vetenskapliga bevis för DNN:s överlägsenhet behöver mer teoretiska och experimentella grunder. Nyligen utförda arbeten har visat att det neurala nätverkets uttrycksförmåga, mätt som antalet linjära regioner, är oberoende av nätverksstrukturen, vilket tyder på att framgången för djupa neurala nätverk beror på att de är lätta att träna. Inspirerat av detta syftar detta projekt till att undersöka nya metoder för att träna neurala nätverk och få önskade egenskaper hos de regionala egenskaperna hos linjära regioner. I synnerhet belyser det den regionala strukturen hos linjära regioner i olika beslutsregioner och försöker initiera nätverket i ett bättre läge som gör det lättare att få denna regionala struktur. Genom att räkna det totala antalet linjära regioner i ingångsutrymmet validerade vi att de grunda bredare nätverken och de djupa smala nätverken har samma övre gräns för uttrycklighet i olika syntetiska dataset. Vi upptäckte också att de linjära regionerna längs beslutsgränsen är större till formen och färre till antalet, samtidigt som de är tätare och anpassade till datamångfalden när de ligger nära data. Våra experiment visar att den föreslagna initialiseringsmetoden kan generera fler linjära regioner vid initialiseringen, få träningen att konvergera snabbare och slutligen generera linjära regioner som bättre passar datamångfalden på syntetiska data. På EuroSAT-satellitdatamängden underlättar den föreslagna initialiseringsmetoden inte konvergensen för ResNet-18, men uppnår bättre prestanda med en genomsnittlig ökning av noggrannheten med 0,14% jämfört med förtränade vikter och 0,19% jämfört med He uniform initialisering.