| LEADER |
04045nam a22002537a 4500 |
| 001 |
1766492 |
| 024 |
|
|
|3 10.34279/0923-009-002-007
|
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 044 |
|
|
|b العراق
|
| 100 |
|
|
|9 557476
|a Naji, Ghaidaa Waleed
|e Author
|
| 245 |
|
|
|a Satellite Images Multiple Data Using Clustering Techniques
|
| 260 |
|
|
|b الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات
|c 2018
|
| 300 |
|
|
|a 98 - 119
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a تعد العنقدة واحدة من المهام المعقدة وهي أحد فروع التنقيب عن البيانات حيث لها دور هام في كثير من التطبيقات منها المعالجة الصورية، تم التطرق في هذا البحث إلى نوعين من خوارزميات العنقدة وهي خوارزمية العنقدة بالوسطاء المتعددين وخوارزمية العنقدة الضبابية والوسطاء المتعددين حيث تم تطبيق هذه الخوارزميات على صور الأقمار الصناعية التابعة للقمر الصناعي النايل سات – 8. طبقت الخوارزميتين باستخدام مفهومين الأول قائم على البيكسل حيث يتم اعتماد ما يسمى بكثافة البيكسل لغرض العنقدة أما المفهوم الثاني فهو قائم على الكتلة أي بمعنى يتم هنا استخراج ميزات متعددة وهي ميزات اللون وميزات الملمس. وأخيراً النتائج المستخلصة ستستخدم للمقارنة بين الخوارزميتين التي تم اقتراحها، حيث بينت النتائج التي تم الحصول عليها طبقاً للطرق التي تم اقتراحها في هذا البحث بأن خوارزمية العنقدة بالوسطاء المتعددين كانت أفضل وبنتائج (74.2615، 83.5906) بينما خوارزمية العنقدة الضبابية والوسطاء المتعددين أعطت نتائج (71.06933، 81.7031).
|
| 520 |
|
|
|b Clustering is considered one of the complex tasks in data mining and plays an important role in many applications such as image processing. Different types of algorithms have been appeared for clustering. In this paper two unsupervised classification algorithms will apply on Landsat-8 satellite images, k-means clustering and fuzzy c-means with two approaches pixel based clustering and block based clustering. In block based clustering color features and texture features are extracted. In texture features gray level co-occurrence matrix (GLCM) is used. Finally, the results are used for comparison between the two algorithms. The obtained results according to the proposed method for the satellite images clustering shows that k-means clustering algorithm gave better results with (74.2615 and 83.5906), while fuzzy c-means algorithm gave results with (71.06933 and 81.7031).
|
| 653 |
|
|
|a العنقدة
|a الأقمار الصناعية
|a مصفوفة التواجد للمستويات الرمادي
|a التنقيب عن البيانات
|a خوارزميات العنقدة
|
| 692 |
|
|
|a العنقدة
|a الأقمار الصناعية
|a مصفوفة التواجد للمستويات الرمادي
|a خوارزمية العنقدة بالوسطاء المتعددين
|a خوارزمية العنقدة الضبابية والوسطاء المتعددين
|b Clustering
|b Satellite Imagery
|b GLCM
|b Fuzzy C-Means Clustering
|b K-Means Clustering
|
| 700 |
|
|
|9 369537
|a Al-Tuwaijari, Jamal Mustafa
|e Co-Author
|
| 773 |
|
|
|4 علوم المعلومات وعلوم المكتبات
|6 Information Science & Library Science
|c 007
|e Iraqi Journal of Information Technology
|f Al-Maǧallaẗ al-ʻirāqiyyaẗ li-tiknulūǧiyā al-maʻlūmāt
|l 002
|m مج9, ع2
|o 0923
|s المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات
|v 009
|x 1994-8638
|
| 856 |
|
|
|u 0923-009-002-007.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a HumanIndex
|
| 999 |
|
|
|c 1028902
|d 1028902
|
