![](/images/graphics-bg.png)
Random forest (RF) and artificial neural network (ANN) algorithms for LULC mapping
المؤلفون المشاركون
Hamzah, Ammar M.
Shihab, Tay H.
المصدر
Engineering and Technology Journal
العدد
المجلد 38، العدد 4A (30 إبريل/نيسان 2020)، ص ص. 510-514، 5ص.
الناشر
تاريخ النشر
2020-04-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
5
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص EN
In this paper to make use of complementary potential in the mapping of LULC spatial data is acquired from LandSat 8 OLI sensor images are taken in 2019.
They have been rectified, enhanced and then classified according to Random forest (RF) and artificial neural network (ANN) methods.
Optical remote sensing images have been used to get information on the status of LULC classification, and extraction details.
The classification of both satellite image types is used to extract features and to analyse LULC of the study area.
The results of the classification showed that the artificial neural network method outperforms the random forest method.
The required image processing has been made for Optical Remote Sensing Data to be used in LULC mapping, include the geometric correction, Image Enhancements, The overall accuracy when using the ANN methods 0.
91 and the kappa accuracy was found 0.
89 for the training data set.
While the overall accuracy and the kappa accuracy of the test dataset were found 0.
89 and 0.
87 respectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Shihab, Tay H.& al-Hamidawi, Amjad Nasir Muhsin& Hamzah, Ammar M.. 2020. Random forest (RF) and artificial neural network (ANN) algorithms for LULC mapping. Engineering and Technology Journal،Vol. 38, no. 4A, pp.510-514.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-972140
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Shihab, Tay H.…[et al.]. Random forest (RF) and artificial neural network (ANN) algorithms for LULC mapping. Engineering and Technology Journal Vol. 38, no. 4A (2020), pp.510-514.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-972140
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Shihab, Tay H.& al-Hamidawi, Amjad Nasir Muhsin& Hamzah, Ammar M.. Random forest (RF) and artificial neural network (ANN) algorithms for LULC mapping. Engineering and Technology Journal. 2020. Vol. 38, no. 4A, pp.510-514.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-972140
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 514
رقم السجل
BIM-972140
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)