سیویلیکا را در شبکه های اجتماعی دنبال نمایید.

Study of Agricultural Land Using Remote Sensing

Publish Year: 1392
Type: Conference paper
Language: English
View: 739

متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دانلود نمایند.

Export:

Link to this Paper:

Document National Code:

FNCAES01_015

Index date: 15 May 2014

Study of Agricultural Land Using Remote Sensing abstract

One of the main applications of remote sensing is recognizing and evaluating vegetation distribution patterns during different periods that can be resulted from analyzing andinterpreting satellite images. In this study, Landsat ETM+ 2002 image was applied for irrigated land area determination in one ofsub-watersheds of Hablehrood watershed whereas Independent Component Analysis and Tasseled Cap techniques were compared to each other. Independent Component Analysis technique extracts the higher-order statistical properties of multispectral images; such as skewness and kurtosis. TasseledCap is one of enhancement techniques which different bands in a multispectral image can be visualized as defining an Ndimensionalspace. The results of this study revealed that the Independent Component Analysis accuracy is higher than that of Tasseled Cap for irrigated land area estimation.

Study of Agricultural Land Using Remote Sensing Keywords:

Study of Agricultural Land Using Remote Sensing authors

Marzieh Alikhah-Asl

Natural Resources and Environmental Engineering Department Faculty of Agricultural Sciences, Payame Noor University Tehran, Islamic republic of Iran

Elham Forootan

Natural Resources and Environmental Engineering Department Faculty of Agricultural Sciences, Payame Noor University Qom, Islamic republic of Iran

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :
Journal of Geographic Information System, vol. 3, 2011, pp. 173-194 ...
_ _ _ cover fraction in sparse vegetated areas, " ...
نمایش کامل مراجع