- -

Principal component analysis applied to remote sensing

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

Compartir/Enviar a

Citas

Estadísticas

  • Estadisticas de Uso

Principal component analysis applied to remote sensing

Mostrar el registro sencillo del ítem

Ficheros en el ítem

dc.contributor.author Estornell, Javier es_ES
dc.contributor.author Martí-Gavliá, Jesus M. es_ES
dc.contributor.author Sebastiá, M. Teresa es_ES
dc.contributor.author Mengual, Jesus es_ES
dc.date.accessioned 2018-04-23T06:55:28Z
dc.date.available 2018-04-23T06:55:28Z
dc.date.issued 2013-06-02
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/100860
dc.description.abstract [EN] The main objective of this article was to show an application of principal component analysis (PCA) which is used in two science degrees. Particularly, PCA analysis was used to obtain information of the land cover from satellite images. Three Landsat images were selected from two areas which were located in the municipalities of Gandia and Vallat, both in the Valencia province (Spain). In the first study area, just one Landsat image of the 2005 year was used. In the second study area, two Landsat images were used taken in the 1994 and 2000 years to analyse the most significant changes in the land cover. According to the results, the second principal component of the Gandia area image allowed detecting the presence of vegetation. The same component in the Vallat area allowed detecting a forestry area affected by a forest fire. Consequently in this study we confirmed the feasibility of using PCA in remote sensing to extract land use information. es_ES
dc.description.abstract [ES] El objetivo principal de este artículo es mostrar una aplicación del análisis de componentes principales (PCA) que se utiliza en dos grados de la ciencia. En particular, se utilizó el análisis de PCA para obtener información de la cobertura del suelo a partir de imágenes de satélite. Tres imágenes Landsat fueron seleccionadas a partir de dos áreas que se encuentran en los municipios de Gandia y Vallat, ambos en la provincia de Valencia (España). En la primera área de estudio, se utilizó una sola imagen Landsat del año 2005. En la segunda área de estudio, se utilizaron dos imágenes Landsat tomadas en los años 1994 y 2000 para analizar los cambios más significativos en la cobertura de la tierra. Según los resultados, el segundo componente principal de la imagen de área Gandia permitió la detección de la presencia de vegetación. El mismo componente en el área de Vallat permitió detectar un área forestal afectada por un incendio forestal. En consecuencia, en este estudio se confirmó la viabilidad del uso de PCA en teledetección para extraer la información territorial. es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València
dc.relation.ispartof Modelling in Science Education and Learning
dc.rights Reconocimiento - No comercial (by-nc) es_ES
dc.subject ACP es_ES
dc.subject Información territorial es_ES
dc.subject Teledetección es_ES
dc.subject Landsat es_ES
dc.subject PCA es_ES
dc.subject Land use es_ES
dc.subject Remote sensing es_ES
dc.title Principal component analysis applied to remote sensing es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.date.updated 2018-04-20T07:46:15Z
dc.identifier.doi 10.4995/msel.2013.1905
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Estornell, J.; Martí-Gavliá, JM.; Sebastiá, MT.; Mengual, J. (2013). Principal component analysis applied to remote sensing. Modelling in Science Education and Learning. 6(2):83-89. https://doi.org/10.4995/msel.2013.1905 es_ES
dc.description.accrualMethod SWORD es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.4995/msel.2013.1905 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 83 es_ES
dc.description.upvformatpfin 89 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 6
dc.description.issue 2
dc.identifier.eissn 1988-3145
dc.description.references Xiuping Jia, & Richards, J. A. (1999). Segmented principal components transformation for efficient hyperspectral remote-sensing image display and classification. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 37(1), 538-542. doi:10.1109/36.739109 es_ES
dc.description.references J. R. Eastman, M. Filk. Long sequence time series evaluation using standardized principal components. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 59(6) 991-996. (1993). es_ES


Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem