Exploring the efficacy of hyperspectral data analysis using support vector machines
المؤلفون المشاركون
Faraj, M. A.
Abd al-Wahhab, M. S.
Ramadan, H. H.
Yahya, M. A.
Najib, A. M.
المصدر
International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences
العدد
المجلد 7، العدد 2 (31 يوليو/تموز 2007)12ص.
الناشر
جامعة عين شمس كلية الحاسبات و المعلومات
تاريخ النشر
2007-07-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Remote sensing hyper spectral data has matured over the past ten years especially in the field of earth science.
Utilization of this technology has shown a rapid increase in many areas of economic and scientific significance.
Hyper spectral sensors capture the detailed spectral signatures that uniquely characterize a great number of diverse surface materials.
Classification, clustering, and visualization of these very high-dimensional signatures need untraditional methods.
Different approaches for spectral image interpretation are studied using Artificial Neural Networks (ANNs) namely Support Vector Machines (SVM) to meet the challenge of high-dimensionality.
Precisely the study used SVM for geological mapping of hyper spectral imagery at Abu Zenima area, western Sinai, Egypt, the hyper spectral data has been captured in 2003 by Hyperion instrument on the United States Geological Survey (USGS) Earth Observing 1 (EO-1) satellite.
The hyper spectral imagery contains 224 bands ; the study used 174 bands excluding overlapped and not calibrated bands.
More than 10 different geological units were well classified and recognized by the proposed SVM using different data sets with different sizes for training as well as for testing.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Najib, A. M.& Abd al-Wahhab, M. S.& Faraj, M. A.& Yahya, M. A.& Ramadan, H. H.. 2007. Exploring the efficacy of hyperspectral data analysis using support vector machines. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences،Vol. 7, no. 2.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-284941
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Najib, A. M.…[et al.]. Exploring the efficacy of hyperspectral data analysis using support vector machines. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences Vol. 7, no. 2 (Jul. 2007).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-284941
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Najib, A. M.& Abd al-Wahhab, M. S.& Faraj, M. A.& Yahya, M. A.& Ramadan, H. H.. Exploring the efficacy of hyperspectral data analysis using support vector machines. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences. 2007. Vol. 7, no. 2.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-284941
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references.
رقم السجل
BIM-284941
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر