Principal component analysis of Mul ti-temporal image pairs
Joint Authors
al-Ani, Layth A.
al-Ani, Iyad Abd al-Aziz
Ali, Alya H.
Source
Issue
Vol. 47, Issue 1 (31 Dec. 2006), pp.220-226, 7 p.
Publisher
University of Baghdad College of Science
Publication Date
2006-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
7
Main Subjects
Topics
Abstract AR
تحليل المركبات الأساسية تقنية إحصائية تقوم بتحويل مجموعة المتغيرات المترابطة إلى مجموعة خطية غير مترابطة.
في بحثنا هذا تم تطبيق تقنية المركبات الأساسية باستخدام مجموعتين من الحزم و بتوقيتين مختلفين (الحزم 1، 5، 7 في عام 1988 و الحزم 1، 5، 7 في عام 1990).
إن القنوات الست الناتجة من تحليل المركبات الأساسية للحزم الأصلية نوع Land Sat-TM تصف مقدار التغيرات الحاصلة في الحزم الأصلية عن طريق التباين في التدرجات اللونية و في قنوات المركبات الأساسية ذات الرتب العليا.
بالرغم من أن صورة المركبة الأساسية الأولى تمثل المعدل لجميع الحزم الأصلية, كذلك يمكن ملاحظة أن المركبة الأساسية الأولى تمثل أعلى مساهمة للحزمة التحت الحمراء (حزمة 7).
النتائج تشير أيضاً إلى أن 73.5 %، 83.7 % من المتغيرات تعطى بالمركبة الأساسية الأولى و الثانية على التوالي.
Abstract EN
The PCA is statistical technique that transforms a multivariate data set consisting of inter-correlated variables into a data set consisting of variables that are uncorrelated linear combination.
In our project principal component analysis “PCA” was applied for two set of original bands in two dates (bands 1, 5, and 7 in 1988 and bands 1, 5, and 7 in 1990).
In this method the PCA of six channel data sets consisting of multi-temporal LANDSAT TM image pairs often generates higher order principal components that are related to the changes in brightness.
Although the image produced by the first component summarizes the information’s that are common to all channels, we can see that the first principal component is dominated by the contribution of the infrared band (band 7) in1988.
Our result also, show that over 73.
5 % and 83.
7 % of the variability lies in the direction defined by the first and second principal component images respectively.
American Psychological Association (APA)
al-Ani, Layth A.& al-Ani, Iyad Abd al-Aziz& Ali, Alya H.. 2006. Principal component analysis of Mul ti-temporal image pairs. Iraqi Journal of Science،Vol. 47, no. 1, pp.220-226.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-398994
Modern Language Association (MLA)
al-Ani, Layth A.…[et al.]. Principal component analysis of Mul ti-temporal image pairs. Iraqi Journal of Science Vol. 47, no. 1 (2006), pp.220-226.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-398994
American Medical Association (AMA)
al-Ani, Layth A.& al-Ani, Iyad Abd al-Aziz& Ali, Alya H.. Principal component analysis of Mul ti-temporal image pairs. Iraqi Journal of Science. 2006. Vol. 47, no. 1, pp.220-226.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-398994
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 226
Record ID
BIM-398994