Ekstraksi Fitur Data Remote Sensing Menggunakan Principal Component Analysis
| Main Author: | Ismail Djakaria |
|---|---|
| Format: | Proceeding |
| Terbitan: |
Departemen Matematika UI
, 2016
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ung.ac.id/karyailmiah/show/557/ekstraksi-fitur-data-remote-sensing-menggunakan-principal-component-analysis.html |
Daftar Isi:
- Klasifikasi data citra hasil penginderaan jauh (remote sensing) menjadi suatu persoalan yang menantang, dalam hubungannya dengan kemajuan teknologi terbaru remote sensor. Persoalan mendeteksi atau mengklasifikasi wilayah perkotaan (padat) pada citra penginderaan jauh dengan resolusi rendah akan menemukan persoalan yang lebih besar dalam hal analisis, terutama permasalahan dimensionalitas. Pada makalah ini disajikan penggunaan Principal Component Analysis (PCA) dalam mengekstraksi fitur dan mereduksi dimensi data remote sensing, serta kaitannya dengan metode-metode lain dalam hal identifikasi dan klasifikasi. Keywords: klasifikasi, remote sensing, wilayah perkotaan, PCA