وزارة التعليم العالي و البحث العلمي

Ministry of Higher Education and Scientific Research

جاري تحميل اخر الاخبار ...

2018/12/06 | 10:10:50 صباحاً | : 151

تدريسية في قسم علوم الحاسوب في كلية العلوم تنشر بحثاً علميا في مجلة عالمية رصينة

 

نشرت م.د. اسماء صادق عبد الجبار التدريسية في قسم  علوم الحاسوب  في كلية العلوم بالجامعة المستنصرية  مع مجموعة من الباحثين بحثاً علمياً رصيناً تحت عنوان  Recovering the large gaps in Landsat 7 SLC-off imagery using weighted multiple linear regression (WMLR)   في مجلة Arabian Journal of Geosciences والتي تدخل ضمن تصنيفThomson Reuters   ، ويهدف البحث إلى  إدخال طريقة مبتكرة لإعادة بناء مواقع الفجوة الكبيرة في صور Landsat 7 SLC-off باستخدام صورتين مساعدة بدل من صورة واحدة باستخدام نموذج الانحدار الخطي المتعدد (MLR) في خطوتين متتاليتين. في الخطوة الأولى ، تم استرجاع ما يقرب من نصف مواقع الفجوات باستخدام نموذج MLR ، ثم في الخطوة الثانية تم اقتراح خوارزمية انحراف خطي متعدد مرجح (WMLR) لاستعادة القيم المفقودة المتبقية. تم تطبيق الدراسة على حالات دراسية محاكاة وفعلية واثبتت النتائج ان النهج المقترح قد يوفر أداة قوية لاستعادة الفجوات الكبيرة في الصور SLC-off ، خاصة عندما يكون هناك فاصل زمني طويل بين الصور الملحقة المساعدة وصورة SLC الهدف.

 

 

 

تدريسية في قسم علوم الحاسوب في كلية العلوم تنشر بحثاً علميا في مجلة عالمية رصينة

تدريسية في قسم علوم الحاسوب في كلية العلوم تنشر بحثاً علميا في مجلة عالمية رصينة
تدريسية في قسم علوم الحاسوب في كلية العلوم تنشر بحثاً علميا في مجلة عالمية رصينة

 

نشرت م.د. اسماء صادق عبد الجبار التدريسية في قسم  علوم الحاسوب  في كلية العلوم بالجامعة المستنصرية  مع مجموعة من الباحثين بحثاً علمياً رصيناً تحت عنوان  Recovering the large gaps in Landsat 7 SLC-off imagery using weighted multiple linear regression (WMLR)   في مجلة Arabian Journal of Geosciences والتي تدخل ضمن تصنيفThomson Reuters   ، ويهدف البحث إلى  إدخال طريقة مبتكرة لإعادة بناء مواقع الفجوة الكبيرة في صور Landsat 7 SLC-off باستخدام صورتين مساعدة بدل من صورة واحدة باستخدام نموذج الانحدار الخطي المتعدد (MLR) في خطوتين متتاليتين. في الخطوة الأولى ، تم استرجاع ما يقرب من نصف مواقع الفجوات باستخدام نموذج MLR ، ثم في الخطوة الثانية تم اقتراح خوارزمية انحراف خطي متعدد مرجح (WMLR) لاستعادة القيم المفقودة المتبقية. تم تطبيق الدراسة على حالات دراسية محاكاة وفعلية واثبتت النتائج ان النهج المقترح قد يوفر أداة قوية لاستعادة الفجوات الكبيرة في الصور SLC-off ، خاصة عندما يكون هناك فاصل زمني طويل بين الصور الملحقة المساعدة وصورة SLC الهدف.

 

 

 

مشاركة الموضوع عبر Facebook Twitter Google Email Print