Assessment of principal component analysis (PCA) for moderate and hıgh resolution satellite data

dc.contributor.authorGenç, Levent
dc.contributor.authorSimith, Scot
dc.date.accessioned2025-01-27T19:41:35Z
dc.date.available2025-01-27T19:41:35Z
dc.date.issued2005
dc.departmentÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
dc.description.abstractÇalışmanin amacı, aynı çalışma alanında farklı uydu görüntüleri için ana bileşenlerin (PCs) belirlenmesi ve karşılaştırılmasıdır. Bu amaçla beş değişik uydu görüntüsü test edildi. Bunlar: (a) orta çözünürlükteki (20-30m) uydu görüntüleri: (1) Amerikan Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+), (2) Hindistan Remote Sensing Satellite (IRS), ve (3)Fransız Satellite Pour l'Observation de la Terre (SPOT) ve (b) yüksek çözünürlükteki uydu görüntüleri (1) (4m) Amerikan IKONOS ve (2) Kanada teknoloji yüksek çözünürlükteki çok kanallı hava görüntüsüdür (1m) (CASI). Orta ve yüksek çözünürlükteki görüntülerin ana bileşenler analizi (PCA) sonuçları karşılaştırıldığında, ilk üç bileşenlerinin orijinal uydu görüntüsünün % 99.9’unu temsil ettiği tespit edilmiştir, geri kalan kanalların ise gürültü sinyallerinden oluştuğu görülmüştür. Bu veriler doğrultusunda, tarım ve ıslak alanlar için yapılacak bitki örtüsü sınıflandırmalarında ilk üç bileşenin, orijinal görüntülerin yerine kullanılmasının tercih edilebileceği belirlenmiştir.
dc.identifier.endpage58
dc.identifier.issn1305-6468
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage39
dc.identifier.trdizinid91361
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/91361
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12428/17744
dc.identifier.volume6
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofTrakya Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_TRD_20250125
dc.subjectMatematik
dc.subjectGörüntüleme Bilimi ve Fotoğraf Teknolojisi
dc.subjectBilgisayar Bilimleri
dc.subjectTeori ve Metotlar
dc.titleAssessment of principal component analysis (PCA) for moderate and hıgh resolution satellite data
dc.typeArticle

Dosyalar