ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Principal component analysis t...>الوصف
يجب تسجيل الدخول أولا

Principal component analysis transform for change dection to satellite imagery

المصدر: مجلة كلية التربية
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: Ali, H. I. (Author)
مؤلفين آخرين: Kadim, S. J. (Co-Author)
المجلد/العدد: ع 1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2011
الصفحات: 212
ISSN: 1812-0380
رقم MD: 423894
نوع المحتوى: عروض ابحاث
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
مستخلصات البحوث | الأقمار الاصطناعية | الصور
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: ان كشف التغاير في المناطق لصور متعددة مؤخوذة المنظر في أوقات مختلفة له أهمية كبيرة لتطبيقاته الواسعة في مجالات مختلفة مثل التحسس النائي، المراقبة، التشخيص والمعالجة الطبية، البناء التحتي المدني والتحسس تحت الماء.

Detecting the change in regions of multiple images of the same scene taken at different times is of widespread interest due to a large number of applications in diverse disciplines, including remote sensing, surveillance, medical diagnosis and treatment, civil infrastructure, and underwater sensing. Principal component analysis (PCA) involves a mathematical procedure that transforms a number of (possibly) correlated variables into a (smaller) number of uncorrelated variables called principal components. The first principal component accounts for as much of the variability in the data as possible, and each succeeding component accounts for as much of the remaining variability as possible .Change detection from PCA shows a good result and fast method. In this paper, (PCA) method is used and its experimental results demonstrate the interest of the approach as another method.
ISSN: 1812-0380

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.