استخدام تقنيه تحليل المركبات الرئيسيه لتقليل الابعاد الصورية متعددة المصادر
DOI:
https://doi.org/10.33095/jeas.v25i115.1778الكلمات المفتاحية:
الصور ,الصور الرقمية, المعالجة الصورية ,تقليل الابعاد ,تحليل المركبات الرئيسية .، images , images processing ,digital image ,dimensionality reduction , principal component analysis .الملخص
يتناول البحث طريقة تحليل المركبات الرئيسية لتقليل الابعاد في حال كون التراكيب خطيه لمعالجة وتحليل الصور الرقمية .تعمل خوارزمية تحليل المركبات الرئيسية على تقليص عدد كبير من المتغيرات الى عدد اقل من المتغيرات غير مترابطة مع ضمان اقل خسارة ممكنه من المعلومات المفيدة .وتم تطبيق هذه الطريقة على مجموعة من صور الاقمار الاصطناعية لمنطقة معينه في محافظة البصرة والتي تمثل مصب نهري دجلة والفرات في شط العرب في محافظة البصره .ولقد تبين من تطبيق تحليل المركبات الرئيسية والذي يعتمد على القيم الكامنة ان تطبيق خوارزمية تحليل المركبات الرئيسية اعطت نتائج عاليه ودقيقه في تحديد افضل حزمة صوريه من بين الحزم الصورية الستة .فقد تم التوصل الى ان الحزمة الرابعة والتي تمتلك اعلى قيمة كامنة هي الافضل وهذا يدل على انها تحتوي على اهم الخواص المستقلة في الصور والتي تستخدم للتحليل كعزل المناطق المائية ونوع التربه والمناطق الزراعيه وغيرها.
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
Articles submitted to the journal should not have been published before in their current or substantially similar form or be under consideration for publication with another journal. Please see JEAS originality guidelines for details. Use this in conjunction with the points below about references, before submission i.e. always attribute clearly using either indented text or quote marks as well as making use of the preferred Harvard style of formatting. Authors submitting articles for publication warrant that the work is not an infringement of any existing copyright and will indemnify the publisher against any breach of such warranty. For ease of dissemination and to ensure proper policing of use, papers and contributions become the legal copyright of the publisher unless otherwise agreed.
The editor may make use of Turtitin software for checking the originality of submissions received.
