![](/images/graphics-bg.png)
Clouds height classification using texture analysis of meteosat images
Other Title(s)
تصنيف ارتفاع الغيوم باستخدام التحليل النسيجي لصور القمر الصناعي الميتيوسات
Joint Authors
Ali, Alya Husayn
Jurj, Luayy Edwar
al-Ani, Layth Abd al-Aziz Abbas
Source
Issue
Vol. 11, Issue 2(s) (30 Jun. 2014), pp.652-659, 8 p.
Publisher
University of Baghdad College of Science for Women
Publication Date
2014-06-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
8
Main Subjects
Topics
Abstract AR
في هذا البحث، يمكن الحصول على تميز الأنماط بواسطة التباين و حساب التغاير لصور الغيوم.
حيث يتم تطبيق عملية تجميع K-كوسيلة لتصنيف أنواع الغيوم، لقد تم اعتماد تحليل النسيج لاستخراج بعض الخصائص التي تستخدم في عملية تصنيف أنواع الغيوم.
الصور التي تم استخدامها في عملية التصنيف هي صور القمر الصناعي الأنوائي المتيوسات-7 حيث الصورة المأخوذة هي لمنطقة-D3 التي تشمل العراق و منطقة الخليج و المناطق المحيطة به.
لقد تم اعتماد طريقة التصنيف الغير موجه و هي طريقة عنقدة k و يتم اختيار البذور الأولية بشكل عشوائي، عملية عنقدة k تم تطبيقها على حزمة بخار الماء و الحزمة التحت الحمراء، إن طريقة التحليل النسيجي هي أحد الطرق المهمة لتخفيف ارتفاعات الغيوم حيث تم استخدم مصفوفة التدرج اللوني و من خلالها تم حساب بعض الخصائص الإحصائية، عملية المزج بين طريقة التحليل النسيجي و طريقة تجميع k ساعدت باختيار أفضل الخصائص الإحصائية لتصنيف ارتفاعات الغيوم حيث اعتبر العزم الثنائي الزاوي هو أفضل الخصائص الإحصائية لتصنيف ارتفاعات الغيوم.
Abstract EN
In the present work, pattern recognition is carried out by the contrast and relative variance of clouds.
The K-mean clustering process is then applied to classify the cloud type; also, texture analysis being adopted to extract the textural features and using them in cloud classification process.
The test image used in the classification process is the Meteosat-7 image for the D3 region.The K-mean method is adopted as an unsupervised classification.
This method depends on the initial chosen seeds of cluster.
Since, the initial seeds are chosen randomly, the user supply a set of means, or cluster centers in the n-dimensional space.The K-mean cluster has been applied on two bands (IR2 band) and (water vapour band).The textural analysis is used where six parameters are calculated from the Co-occurrence matrix.
These parameter were inserted in the K-mean.
The best classifier feature is the angular second moment.
When we use the angular second moment is used with any textural feature a good result were obtained for cloud classification, since the angular second moment gives indications on cloud homogeneity.
American Psychological Association (APA)
Jurj, Luayy Edwar& al-Ani, Layth Abd al-Aziz Abbas& Ali, Alya Husayn. 2014. Clouds height classification using texture analysis of meteosat images. Baghdad Science Journal،Vol. 11, no. 2(s), pp.652-659.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-644611
Modern Language Association (MLA)
Jurj, Luayy Edwar…[et al.]. Clouds height classification using texture analysis of meteosat images. Baghdad Science Journal Vol. 11, no. 2 (2014), pp.652-659.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-644611
American Medical Association (AMA)
Jurj, Luayy Edwar& al-Ani, Layth Abd al-Aziz Abbas& Ali, Alya Husayn. Clouds height classification using texture analysis of meteosat images. Baghdad Science Journal. 2014. Vol. 11, no. 2(s), pp.652-659.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-644611
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 658-659
Record ID
BIM-644611