HIGH RESOLUTION IMAGE CLASSIFICATION

المصدر:	المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر:	جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي:	Saalih, Wasfi Taher (Author)
المجلد/العدد:	ع 8
محكمة:	نعم
الدولة:	العراق
التاريخ الميلادي:	2005
الصفحات:	15 - 21
ISSN:	1680-855X
رقم MD:	419286
نوع المحتوى:	بحوث ومقالات
اللغة:	الإنجليزية
قواعد المعلومات:	EcoLink
مواضيع:	الاقمار الصناعية \| مستخلصات الابحاث \| اربيل \| العراق \| الصور الجوية \| الخرائط الجغرافية \| الاساليب الاحصائية \| التحليل الاحصائى
رابط المحتوى:	PDF (صورة)

7

المستخلص:	يعد التصنيف حقلا مهما في عدة نواح تطبيقية. وعلى وجه الخصوص، لتصنيف الصور الرقمية دور مهم في محيط الخرائط. في هذا البحث تمت مقارنة ثلاث طرائق للتصنيف على صورة لمدينة أربيل التقطت بالأقمار الاصطناعية: networks, nearest-neighbor, و discriminant analysis neural من بين الطرائق الثلاث كانت nearest-neighbor الأفضل وتليها neural networks وأخيرا discriminant analysis. Classification is an important field with many applications. In particular, the classification of digital imagery has important applications in the mapping community. In this paper the comparison of three different classification methods on LANDSAT imagery of Erbil City - IRAQ: neural networks, nearest-neighbor, and discriminant analysis are made. Out of the three approaches, k-nearest neighbors performed the best; next in accuracy was neural networks, and then discriminant analysis.
وصف العنصر:	ملخص لبحث منشور باللغة الانجليزية
ISSN:	1680-855X