عناصر مشابهة
استخدام تقنية تحليل الارتباط القويم لتقليل الأبعاد الصورية لصور الأقمار الصناعية متعددة المصادر
| العنوان بلغة أخرى: | Using the canonical correlation analysis technique for imaging dimensionality reduction in multisource land sat images |
|---|---|
| المصدر: | المجلة العراقية للعلوم الإحصائية |
| الناشر: |
جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
|
| المؤلف الرئيسي: | |
| مؤلفين آخرين: | |
| المجلد/العدد: | ع 23 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: | العراق |
| التاريخ الميلادي: | 2013 |
| الصفحات: | 1 - 18 |
| ISSN: | 1680-855X |
| رقم MD: | 492008 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
| المستخلص: | تم استخدام تقنية تحليل الارتباط القويم لتقليل الأبعاد الصورية لبيانات متعددة المصادر Multi Source في مجال التحسس النائي Remote Sensing بتحويل بيانات متعددة المتغيرات إلى متغيرات متعامدة جديدة يطلق عليها المتغيرات القويمة ((CVs. تم تطبيق تقنية تحليل الارتباط القويم لصور القمر الصناعي LANDSAT-5 TM لمجموعة متغيرات الترابط الطيفية Correlation Spectral لنقاط ثابتة من الزمن. أظهرت هذه التقنية الخواص المرغوب فيها نتيجة التشابه الكبير والعالي للمتغيرات ذوات الرتب الأدنى. والتشابه المنخفض المرئي للمتغيرات ذات الرتب الأدنى. The Canonical Correlations Analysis technique (CCA) was suggested in the dimensionality reduction images for the multivariate multisource data applied in remote sensing. These techniques transform multivariate multiset data into new orthogonal variables called Canonical Variates (CVs). This research uses the LANDSAT-5 TM data for the set of multivariate multispectral correlation at fixed points in time. The results show maximum similarity for the low- order canonical variates and minimum similarity for the high- order canonical variates. |
|---|
