ناشر تخصصی کنفرانس های ایران

لطفا کمی صبر نمایید

Publisher of Iranian Journals and Conference Proceedings

Please waite ..
CIVILICAWe Respect the Science
ناشر تخصصی کنفرانسهای ایران
عنوان
مقاله

روشی نوین به منظور طبقه بندی داده های چند بازگشتی لایدار با استفاده از اطلاعات هندسی مجاورتی و فضای پدیده

سال انتشار: 1395
کد COI مقاله: JR_SEPEHR-25-98_002
زبان مقاله: فارسیمشاهد این مقاله: 221
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

خرید و دانلود فایل مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای 10 صفحه است به صورت فایل PDF در اختیار داشته باشید.
آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:

مشخصات نویسندگان مقاله روشی نوین به منظور طبقه بندی داده های چند بازگشتی لایدار با استفاده از اطلاعات هندسی مجاورتی و فضای پدیده

علیرضا صفدری نژاد - دانشجوی دکترای مهندسی نقشه برداری، دانشکده مهندسی ژیوماتیک، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
مهدی مختارزاده - استادیار گروه فتوگرامتری و سنجش از دور، دانشکده مهندسی ژیوماتیک، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
محمدجواد ولدان زوج - استاد گروه فتوگرامتری و سنجش از دور، دانشکده مهندسی ژیوماتیک، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی

چکیده مقاله:

داده های اخذ شده توسط سیستم های لیزر اسکنر هوایی به دلیل برخورداری از مزایایی نظیر دقت هندسی نسبتا بالا و تراکم مکانی بالای نقاط، اطلاعات هندسی متنوع و منحصر به فردی از سطوح فیزیکی عوارض فراهم می آورند. طبقه بندی و تفکیک داده های ابر نقطه به عوارض سازنده ی محیط، نقش مهمی در روند مدلسازی سه بعدی عوارض ایفا می کند. در مقاله پیش رو، مسیله ی تفکیک ابر نقاط بعنوان یک فرایند طبقه بندی نظارت شده مدنظر قرار گرفته شده است؛ روند اجرایی در روش پیشنهادی مبتنی بر سه گام بوده که در گام نخست، برای هر نقطه از ابر نقاط مجموعه ای از ویژگی ها مبتنی بر تحلیل های مجاورتی تولید می گردد. در گام دوم، ویژگی های بهینه به کمک داده های آموزشی و فضای پدیده استخراج شده و در نهایت، طی یک الگوریتم خوشه بندی، با استفاده از ویژگی های استخراج شده، داده های ابر نقطه به کلاس های مدنظر طبقه بندی می گردند. از این روش بمنظور طبقه بندی ابر نقاط چند بازگشتی لایدار مربوط به یک منطقه ی شهری استفاده شد که نتایج طبقه بندی، دقت کلی معادل 93/15 درصد و ضریب کاپای 0/89 را نشان دادند.

کلیدواژه ها:

لیزر اسکنر هوایی، خوشه بندی، تحلیل مجاورت، انتخاب ویژگی، فضای پدیده، فضای ویژگی

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

برای لینک دهی به این مقاله می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:

https://civilica.com/doc/589054/

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
صفدری نژاد، علیرضا و مختارزاده، مهدی و ولدان زوج، محمدجواد،1395،روشی نوین به منظور طبقه بندی داده های چند بازگشتی لایدار با استفاده از اطلاعات هندسی مجاورتی و فضای پدیده،،،،،https://civilica.com/doc/589054

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (1395، صفدری نژاد، علیرضا؛ مهدی مختارزاده و محمدجواد ولدان زوج)
برای بار دوم به بعد: (1395، صفدری نژاد؛ مختارزاده و ولدان زوج)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

مدیریت اطلاعات پژوهشی

صدور گواهی نمایه سازی | گزارش اشکال مقاله | من نویسنده این مقاله هستم

اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

علم سنجی و رتبه بندی مقاله

مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
نوع مرکز: دانشگاه دولتی
تعداد مقالات: 10,191
در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

مقالات مرتبط جدید

به اشتراک گذاری این صفحه

اطلاعات بیشتر درباره COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.

پشتیبانی