Temat: principal component analysis PCA - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Eksploracyjna analiza czynnikowa w badaniach struktury zespołu zmiennych obserwowanych
Exploratory factor analysis in studying the structure of multivariate observations
Autorzy:: Laudański, Zbigniew
Mańkowski, Dariusz R.
Flaszka, Małgorzata
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2198130.pdf
Data publikacji:: 2012-03-29
Wydawca:: Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:: analiza czynnikowa EFA
analiza składowych głównych PCA
PCA
korelacje
EFA
factor analysis EFA
principal component analysis PCA
correlations
Opis:: W pracy przedstawiono podstawy i zastosowania praktyczne w naukach rolniczych eksplora¬cyjnej analizy czynnikowej, EFA. Opisano zagadnienia numeryczne związane z prowadzeniem niezbędnych obliczeń. Na przykładach przedstawiono sposób interpretacji wyników EFA oraz przykłady jej wykorzystania w badaniach rolniczych.
The paper presents the basic principles and practical applications in agricultural sciences of exploratory factor analysis, EFA. We described the numerical issues related to conducting the necessary calculations. Presented examples demonstrated how to interpret the results of EFA and examples of its use in agricultural research.
Źródło:: Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2012, 263; 75-89
0373-7837
2657-8913
Pojawia się w:: Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Physicochemical characterization of synclinal spring water of Taoura, region of Souk Ahras – North East Algeria
Autorzy:: Bouhafs, Fatma
Laraba, Abdelaziz
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1841971.pdf
Data publikacji:: 2021
Wydawca:: Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:: chemistry
principal component analysis
PCA
pollution
springs
Taoura
water quality
Opis:: The springs of the Taoura region flow from a syncline shaped structure. All resources in the region were mobilized as a result of increased demand. However, the development of anthropic activities and population growth in the area pose risk for groundwater. Analytical results obtained from a series of samplings in November 2017–April 2018, express the quality of water suitable for the irrigation of agricultural land. The highest values are recorded in April 2018 at 20.5 to 21.6°C and pH of 8.0 to 8.2. The study recorded high electrical conductivity from 1390 to 1495 μS∙cm–1 and TDS from 1270 to 1500 mg∙dm–3 in November 2017, which shows important mineralization that characterizes spring water. Physical parameters were measured in situ using a HORIBA multi-parameter probe. Chemical analyses were carried out using NFT 90-005 titration, and nitrogen parameters by DIN 38405-D92 spectrophotometry. Maximum levels of nitrates and phosphates were recorded at 228 and 18.4 mg∙dm–3 respectively. The principal component analysis (PCA) showed a good correlation of the November 2017 period with mineralization parameters. Moreover, there is a strong correlation between the wet period and pollution factors. The two methods of analysis has allowed to distinguish three groups of geochemical water types: a bicarbonate calcium group typical for waters having transited in carbonate horizons. A second chloride calcium group shows basic exchange between water and clay levels, and the third chloride bicarbonate calcium group reveals an enrichment in calcium and chloride, which reflects water circulation with an exchange of the carbonated and evaporitic sedimentary rock matrix.
Źródło:: Journal of Water and Land Development; 2021, 50; 27-37
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:: Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Interrelationship and Determining Factors of Water Quality Dynamics in Whiteleg Shrimp Ponds in Tropical Eco-Green Aquaculture System
Autorzy:: Musa, Muhammad
Mahmudi, Mohammad
Arsad, Sulastri
Lusiana, Evellin Dewi
Sunadji
Wardana, Wisnu Angga
Ompusunggu, Magdalena Florensia
Damayanti, Dhea Novita
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2202326.pdf
Data publikacji:: 2023
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
Tematy:: aquaculture wastewater
intensive system
Litopenaeus vannamei
mangrove
PCA
principal component analysis
Opis:: Whiteleg shrimp (Litopenaeus vannamei) farming is a major activity in the coastal areas of many tropical countries. To meet the demand in this market, the culture system has expanded using intensive technology, which has resulted in the emission of effluents that threaten the surrounding aquatic ecosystem. Therefore, proper aquaculture management is needed to ensure both economic and ecological benefits. This led to the emergence of eco-green aquaculture. Water quality monitoring is a critical part of aquaculture management and when performed regularly, it yields a large and complex dataset. In this study, the authors aimed to analyse the dynamics of water quality characteristics and the relationships between these variables in whiteleg shrimp ponds in a tropical eco-green aquaculture system from 2020 to 2022. Since the data includes nine parameters and is quite complex, the principal component analysis (PCA) approach was used. This method enables to identify the factors that determine water quality, which will help ensure effective and efficient aquaculture management. Consequently, the water quality variables in the studied area were reduced to five dimensions and salinity, ammonia, and pH were found to be the key factors responsible for the changes in water quality characteristics. Hence, these variables should be the focus of farming management systems.
Źródło:: Journal of Ecological Engineering; 2023, 24, 1; 19--27
2299-8993
Pojawia się w:: Journal of Ecological Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: The impact of water quality on the availability of phytoplankton and growth of Litopenaeus vannamei
Autorzy:: Musa, Muhammad
Thoyibah, Auliarifka A.
Puspitaningtyas, Dyah A.
Arsad, Sulastri
Mahmudi, Mohammad
Lusiana, Evellin D.
Maftuch, Maftuch
Huda, Agus S.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2203547.pdf
Data publikacji:: 2023
Wydawca:: Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:: algae
aquaculture
canonical correspondence analysis
CCA
dynamics of water quality
principal component analysis
PCA
vannamei shrimp
Opis:: This research analysed the availability of phytoplankton and the growth rate of Vannamei shrimp in relation to water quality changes. The research was carried out in February-March 2021 for a half cycle of shrimp cultivation in two ponds of the Brackish Water Fish Culture Probolinggo Laboratory in Probolinggo, East Java, Indonesia. The research used a descriptive method and included a survey. Sampling was made every two weeks for two months. Nine parameters were measured and ten shrimps were taken for a specific growth rate (SGR) measurement once per sampling. Data were analysed using the principal component analysis (PCA) and canonical correspondence analysis (CCA). Secondary data of water quality were added for the PCA. The results show that the phytoplankton found in the first pond consisted of Chlorophyta, Chrysophyta, and Cyanophyta, whereas the phytoplankton in the other pond included Chlorophyta, Chrysophyta, Cyanophyta, and Dinophyta. The abundance of phytoplankton ranged from 12-80∙103 cell∙cm-3, which indicated eutrophic waters. The PCA demonstrated that pH, nitrate, and total organic matter (TOM) significantly influenced phytoplankton abundance in the pond. In addition, water quality parameters, such as temperature, transparency, salinity, nitrite and phosphate levels, were tolerable in both ponds for the growth of shrimps. However, the level of pH was lower than the aquaculture quality standard, whereas those of nitrate, ammonia, and TOM were higher. The growth rate of Vannamei shrimp increased by 0.76–7.34%∙day-1.
Źródło:: Journal of Water and Land Development; 2023, 56; 127--135
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:: Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Identification of changes of machine technical state on the basis of results of principle component analysis of a sequence of thermographic images
Identyfikacja zmian stanu obiektów technicznych na podstawie wyników analizy głównych składowych sekwencji zdjęć termograficznych
Autorzy:: Fidali, M.
Bzymek, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/327752.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: diagnostyka
maszyna
termowizja
termografia
analiza głównych składowych
machine
diagnostics
thermovision
thermography
principal component analysis
PCA
Opis:: During continuous object observation with the use of a thermographic device, a sequence of thermographic images can be recorded in time function. On the basis of an acquired series of thermograms, determination of diagnostic signals and identification of changes of a machine technical state is possible. An approach presented in the paper concerns application of a Principal Component Analysis (PCA) method. In order to verify the method, an active diagnostic experiment, during which sequences of thermographic images were recorded and analyzed according to their components, was carried out. The obtained results showed that diagnostic signals provided by PCA could be used for identification of changes of a technical state as well as classification of the state with considerably high efficiency.
Podczas ciągłej obserwacji termowizyjnej obiektu technicznego rejestrowana jest sekwencja obrazów w czasie. Na podstawie zarejestrowanej sekwencji obrazów możliwe jest wyznaczenie sygnałów diagnostycznych pozwalających na identyfikację stanu technicznego obserwowanego obiektu. W artykule zaproponowano metodę diagnozowania maszyn na podstawie wyników analizy składowych głównych (PCA) sekwencji obrazów termowizyjnych. W celu weryfikacji metody przeprowadzono czynny eksperyment diagnostyczny, podczas którego rejestrowano sekwencje obrazów, które poddano analizie składowych. Uzyskane wyniki wykazały, że metoda składowych głównych pozwala na identyfikację zmian stanu technicznego oraz efektywną klasyfikację stanu technicznego maszyny.
Źródło:: Diagnostyka; 2009, 3(51); 45-48
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Multivariate Statistical Analysis of Groundwater Quality of Hassi Rmel, Algeria
Autorzy:: Mehdi, Metaiche
Hakim, Djafer Khodja
Amina, Aichour
Nourredine, Gaci
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/24201762.pdf
Data publikacji:: 2023
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
Tematy:: groundwater
water quality
principal component analysis
PCA
ascending hierarchical classification
HAC
diagram analysis
Hassi R'mel region
Opis:: The quality of Groundwater is characterized by physico-chemical parameters. They determine the way in which this water is used (water supply, irrigation, industry, etc.). This present study gives the highlighting of the hydrogeological and physico-chemical characteristics of aquifer waters in question resulting from the various wells, which aims to; gather, exploit and analyze the data, in order to determine their conformity with potability standards and their suitability for irrigation. Using multivariate statistical techniques including Principal Component Analysis (PCA), Hierarchical Cluster Analysis (ACH) and Diagram Analysis. They are applied to a dataset composed of 17 boreholes with 12 chemical variables over the entire study area, they were sampled in 2020. These boreholes are the principal water resources suppling Hassi R'mel w. Laghouat region in terms of drinking water and irrigation. Obtained results showed that the majority of groundwater in the Hassi R’mel region is hard; where approximately 20% of boreholes are characterized by fairly soft water, and approximately 5% are characterized by very hard water.
Źródło:: Journal of Ecological Engineering; 2023, 24, 5; 22--31
2299-8993
Pojawia się w:: Journal of Ecological Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: A principal component analysis in concrete design
Autorzy:: Kobaka, Janusz
Katzer, Jacek
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/31342619.pdf
Data publikacji:: 2022
Wydawca:: Politechnika Częstochowska
Tematy:: principal component analysis
PCA
concrete designing
concrete mix
analiza głównych składowych
projektowanie betonu
mieszanka betonowa
Opis:: Over the last 200 years, ordinary concrete has evolved from four basic ingredient materials (gravel, sand, cement, and water) to multicomponent complex composites. The number and variety of the additives, admixtures, non-conventional aggregates, fillers, and fibres currently used for concrete production have continued to grow rapidly. Regrettably, the methods for de-signing concrete mixes have not evolved at a similarly fast pace. Keeping the above facts in mind, the authors utilised a principal component analysis (PCA) to design modern concrete mixes. As an initial approach, 550 cast and tested concrete mixes were analysed. The main aim of the presented study was to prove the usefulness of the PCA methodology for the fast classification of concrete mix compositions. The acquired knowledge should be useful for the effective design of multicomponent modern concrete mixes.
Źródło:: Budownictwo o Zoptymalizowanym Potencjale Energetycznym; 2022, 11; 203-219
2299-8535
2544-963X
Pojawia się w:: Budownictwo o Zoptymalizowanym Potencjale Energetycznym
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Multi-parameter data visualization by means of principal component analysis (PCA) in qualitative evaluation of various coal types
Autorzy:: Niedoba, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/109595.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:: principal component analysis
PCA
multi-parameter data visualization
coal
identification of data
covariance matrix
pattern recognition
Opis:: Multi-parameter data visualization methods are a modern tool allowing to classify some analyzed objects. When it comes to grained materials, e.g. coal, many characteristics have an influence on the material quality. Besides the most obvious features like particle size, particle density or ash contents, coal has many other qualities which show significant differences between the studied types of material. The paper presents the possibility of applying visualization techniques for coal type identification and determination of significant differences between various types of coal. The Principal Component Analysis was applied to achieve this purpose. Three types of coal 31, 34.2 and 35 (according to Polish classification of coal types) were investigated, which were initially screened on sieves and subsequently divided into density fractions. Next, each size-density fraction was analyzed chemically to obtain other characteristics. It was pointed out that the applied methodology allowed to identify certain coal types efficiently, which makes it useful as a qualitative criterion for grained materials. However, it was impossible to provide such identification based on contrastive comparisons of all three types of coal. The presented methodology is a new way of analyzing data concerning widely understood mineral processing.
Źródło:: Physicochemical Problems of Mineral Processing; 2014, 50, 2; 575-589
1643-1049
2084-4735
Pojawia się w:: Physicochemical Problems of Mineral Processing
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Principal components of innovation performance in European Union countries
Główne składowe innowacyjności w krajach Unii Europejskiej
Autorzy:: Kleszcz, Agnieszka
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1813754.pdf
Data publikacji:: 2021-08-31
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: innovation
European Innovation Scoreboard
EIS
principal component analysis
PCA
innowacje
Europejski Ranking Innowacyjności
analiza głównych składowych
Opis:: Innovation is one of the main determinants of economic development. Innovative activity is very complex, thus difficult to measure. The complexity of the phenomenon poses a great challenge for researchers to understand its determinants. The article focuses on the problem of innovation-related geographical disparities among European Union countries. Moreover, it analyses the principal components of innovation determined on the basis of the European Innovation Scoreboard (EIS) dimensions. The aim of the paper is to identify the principal components of the innovation index which differentiate countries by analysing the structure of the correlation between its components. All calculations were based on indicators included in the EIS 2020 Database, containing data from the years 2012–2019. A comparative analysis of the studied countries’ innovation performance was carried out, based on the principal component analysis (PCA) method, with the purpose of finding the uncorrelated principal components of innovation which differentiate the studied countries. The results were achieved by reducing a 10-dimensional data set to a 2-dimensional one, for a simpler interpretation. The first principal component (PC1) consisted of the human resources, attractive research systems, and finance and support dimensions (understood as academia and finance). The second principal component (PC2), involving the employment impacts and linkages dimensions, was interpreted as business-related. PC1 and PC2 jointly explained 68% of the observed variance, and similar results were obtained for the 27 detailed indicators outlined in the EIS. We can therefore assume that we have an accurate representation of the information contained in the EIS data, which allows for an alternative assessment and ranking of innovation performance. The proposed simplified index, described in a 2-dimensional space, based on PC1 and PC2, makes it possible to group countries in a new way, according to their level of innovation, which offers a wide range of application, e.g. PC1 captures geographic disparities in innovation corresponding to the division between the old and new EU member states.
Innowacyjność należy do głównych wyznaczników rozwoju gospodarczego. Działalność innowacyjna jest bardzo złożona, a przez to trudna do zmierzenia. Dużym wyzwaniem dla badaczy jest także poznanie uwarunkowań tego zjawiska. W artykule skupiono się na problemie zróżnicowania terytorialnego innowacyjności wśród krajów Unii Europejskiej, a także a Uniwersytet Jana Kochanowskiego w Kielcach, Wydział Nauk Ścisłych i Przyrodniczych, Instytut Geografii i Nauk o Środowisku, Polska / Jan Kochanowski University of Kielce, Faculty of Natural Sciences, Institute of Geography and Environmental Sciences, Poland. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0450-5247. E-mail: agakleszcz87@gmail.com. © Główny Urząd Statystyczny A. KLESZCZ Principal components of innovation performance in European Union countries 25 na analizie głównych składowych innowacyjności wyznaczonych przy wykorzystaniu wskaźników uwzględnianych w Europejskim Rankingu Innowacyjności (European Innovation Scoreboard – EIS). Celem badania omawianego w artykule jest identyfikacja głównych składowych innowacyjności różnicujących kraje na podstawie analizy struktury korelacji. Obliczenia oparto na wskaźnikach zawartych w bazie EIS 2020, obejmujących 2012–2019. Przeprowadzono analizę porównawczą krajów pod kątem wydajności innowacyjnej przy użyciu metody analizy głównych składowych (PCA), aby znaleźć nieskorelowane główne składowe innowacji różnicujące kraje. Wyniki uzyskano dzięki zredukowaniu 10-wymiarowego zestawu danych do zestawu 2-wymiarowego, łatwiejszego do interpretacji. Pozwoliło to wyróżnić pierwszą główną składową (PC1) zawierającą zasoby ludzkie, atrakcyjne systemy badawcze, finanse i wsparcie rozumiane jako środowisko akademickie i finanse. Druga główna składowa (PC2), obejmująca wpływ na zatrudnienie i sieć powiązań, jest interpretowana jako związana z biznesem. Składowe PC1 i PC2 wyjaśniły łącznie 68% wariancji; podobne wyniki uzyskano dla zestawu 27 szczegółowych wskaźników uwzględnianych w EIS. Można zatem uznać, że daje to dokładną reprezentację danych EIS, która zapewnia alternatywną ocenę i ranking wyników w zakresie innowacji. Zaproponowany uproszczony indeks innowacyjności, opisany w przestrzeni dwuwymiarowej, opierający się na PC1 i PC2, umożliwia nowy sposób grupowania krajów i może mieć szerokie zastosowanie, np. PC1 przedstawia geograficzne zróżnicowanie innowacji odpowiadające podziałowi na kraje członkowskie starej i nowej Unii.
Źródło:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2021, 66, 8; 24-45
0043-518X
Pojawia się w:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Chatter detection using principal component analysis in cold rolling mill
Autorzy:: Usmani, N. I.
Kumar, S.
Velisatti, S.
Tiwari, P. K.
Mishra, S. K.
Patnaik, U. S.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/329460.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: chatter
principal component analysis
PCA
cold rolling
vibration
drgania samowzbudne
analiza składowych głównych
walcowanie na zimno
drgania
Opis:: Most cold rolling mills are prone to chatter problem. Chatter marks are often observed on the strip surface in cold rolling mill leading to downgrade and rejection of rolled material. Chatter impact product quality as well as productivity of mill. In absence of online chatter detection no corrective action can be taken immediately and whole campaign gets affected. Most conventional approach for online chatter detection is by using vibration measurement of mill stands in time & frequency domain. Present work proposes two approaches to detect chatter in cold rolling mill using a statistical technique called Principal Component Analysis (PCA). In this paper two methods are used for chatter detection. First method applies PCA on Fast Fourier Transform (FFT) to differentiate between chatter and non-chatter condition. Second method applies PCA on statistical parameters calculated from raw vibration data to detect chatter.
Źródło:: Diagnostyka; 2018, 19, 1; 73-81
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:: Dimensionality reduction of dynamic mesh animations using HO-SVD
Autorzy:: Romaszewski, M.
Gawron, P.
Opozda, S.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/91573.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:: Higher Order Singular Value Decomposition
HOSVD
dimensionality reduction
mesh animation
MSE
Hausdorff metric
MSDM
principal component analysis
PCA
Opis:: This work presents an analysis of Higher Order Singular Value Decomposition (HOSVD) applied to reduction of dimensionality of 3D mesh animations. Compression error is measured using three metrics (MSE, Hausdorff, MSDM). Results are compared with a method based on Principal Component Analysis (PCA) and presented on a set of animations with typical mesh deformations.
Źródło:: Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2013, 3, 4; 277-289
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:: Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:: Land clayey deposits compressibility investigation using principal component analysis and multiple regression tools
Autorzy:: Berrah, Yacine
Chegrouche, Aymen
Brahmi, Serhane
Boumezbeur, Abderrahmane
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2201674.pdf
Data publikacji:: 2022
Wydawca:: Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie
Tematy:: compressibility index
geotechnical parameters
principal component analysis
PCA
multiple regression models
indeks ściśliwości
parametry geotechniczne
analiza głównych składowych
regresja wielokrotna
Opis:: The settlement and compressibility magnitude of the major clayey and marly sediments in Tebessa area (N-E of Algeria) depends on several geotechnical parameters such as compression Cc and recompression Cs indices. The aim of this study was to investigate the parameters related to soil compressibility through tools of statistical analysis, which save time in comparison to multiply repeated laboratory tests. The study also adopted the principal component analysis (PCA) method to eliminate a number of uncorrelated variables that have no influence on the compressibility magnitude, or their impact is insignificant. The highest mean correlation coefficients were obtained for different contributing parameters. Multiple regression analysis has been performed to obtain the best fit model of the output Cc parameter taking into account the best correlation by adding parameters as regressors to reach the highest coefficient of regression R2 . The final obtained model of the present case study gives the best fit model with R2 of 0.92 which is a better value compared to different published models in the literature (R2 of 0.7 as maximum). The chosen input parameters using PCA combined with multiple regression analysis allow identifying the most important input parameters that noticeably affect the soil compression index, and provide with the best model for estimating the Cc index.
Źródło:: Geomatics, Landmanagement and Landscape; 2022, 4; 95--107
2300-1496
Pojawia się w:: Geomatics, Landmanagement and Landscape
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:: Utilization of ASTER data in lithological and lineament mapping of the southern flank of the Central High Atlas in Morocco
Autorzy:: Errami, Maryam
Algouti, Ahmed
Algouti, Abdellah
Farah, Abdelouhed
Agli, Saloua
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2204372.pdf
Data publikacji:: 2023
Wydawca:: Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
Tematy:: Amezri-Amassine area
PCA
Principal Component Analysis
band ratio
MNF
Minimum Noise Fraction
automatic lineament extraction
Amezri
Amassine
analiza głównych składowych
Opis:: Geological mapping undoubtedly plays an important role in several studies and remote sensing data are of great significance in geological mapping, particularly in poorly mapped areas situated in inaccessible regions. In the present study, Principal Component Analysis (PCA), Band Rationing (BR) and Minimum Noise Fraction (MNF) algorithms are applied to map lithological units and extract lineaments in the Amezri-Amassine area, by using multispectral ASTER image and global digital elevation model (GDEM) data for the first time. Following preprocessing of ASTER images, advanced image algorithms such as PCA, BR and MNF analyses are applied to the 9ASTER bands. Validation of the resultant maps has relied on matching lithological boundaries and faults in the study area and on the basis of pre-existing geological maps. In addition to the PCA image, a new band-ratio image, 4/6–5/8–4/5, as adopted in the present work, provides high accuracy in discriminating lithological units. The MNF transformation reveals improvement over previous enhancement techniques, in detailing most rock units in the area. Hence, results derived from the enhancement techniques show a good correlation with the existing litho-structural map of the study area. In addition, the present results have allowed to update this map by identifying new lithological units and structural lineaments. Consequently, the methodology followed here has provided satisfactory results and has demonstrated the high potential of multispectral ASTER data for improving lithological discrimination and lineament extraction.
Źródło:: Geologos; 2023, 29, 1; 1--20
1426-8981
2080-6574
Pojawia się w:: Geologos
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:: Changes in the flow and quality of water in the dam reservoir of the Mała Panew catchment (South Poland) characterized by multidimensional data analysis
Zmiany przepływów i jakości wód zbiornika zaporowego w zlewni rzeki Mała Panew (południowa Polska) określone z zastosowaniem wielowymiarowych analiz danych
Autorzy:: Wiatkowski, Mirosław
Wiatkowska, Barbara
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/204806.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: water reservoir
river
water flow
water quality
multidimensional data analysis
principal component analysis
PCA
zbiornik wodny
rzeka
przepływ wody
jakość wody
wielowymiarowa analiza danych
analiza głównych składowych
Opis:: Multidimensional exploratory techniques, such as the Principal Component Analysis (PCA), have been used to analyze long-term changes in the flow regime and quality of water of the lowland dam reservoir Turawa (south-west Poland) in the catchment of the Mała Panew river (a tributary of the Odra). The paper proves that during the period of 1998–2016 the Turawa reservoir was equalizing the river’s water flow. Moreover, various physicochemical water quality indicators were analyzed at three measurement points (at the tributary’s mouth into the reservoir, in the reservoir itself and at the outflow from the reservoir). The water quality assessment was performed by analyzing physicochemical indicators such as water temperature, TSS, pH, dissolved oxygen, BOD₅, NH₄⁺, NOˉ₃, NOˉ₂, N, PO₄^3-, P, electrolytic conductivity, DS, SO₄^2- and Clˉ. Furthermore, the correlations between all these water quality indicators were analyzed statistically at each measurement point, at the statistical signifi cance level of p ≤ 0.05. PCA was used to determine the structures between these water quality variables at each measurement point. As a result, a theoretical model was obtained that describes the regularities in the relationships between the indicators. PCA has shown that biogenic indicators have the strongest infl uence on the water quality in the Mała Panew. Lastly, the differences between the averages of the water quality indicators of the infl owing and of the outflowing water were considered and their signifi cance was analyzed. PCA unveiled structure and complexity of interconnections between river flow and water quality. The paper shows that such statistical methods can be valuable tools for developing suitable water management strategies for the catchment and the reservoir itself.
Eksploracyjne techniki wielowymiarowe, takie jak analiza składowych głównych (PCA), zostały zastosowane w celu analizy wieloletnich (lata 1998-2016) zmian przepływów i jakości wód nizinnego zbiornika zaporowego Turawa (południowo-zachodnia Polska) w zlewni rzeki Mała Panew (dopływ rzeki Odry). W pracy wykazano, że w okresie 1998-2016 zbiornik Turawa w znacznym stopniu wyrównywał przepływy wód rzeki Mała Panew. Analizowano również wskaźniki fizykochemiczne jakości wód na trzech stanowiskach pomiarowych (dopływ do zbiornika, w zbiorniku i na odpływie ze zbiornika). Ocenę jakości wody wykonano analizując wskaźniki fizykochemiczne takie jak: temperaturę wody, zawiesinę ogólną, pH, tlen rozpuszczony,BOD₅, NH₄⁺, NOˉ₃, NOˉ₂, N, PO₄^3-, P, przewodność elektrolityczną, substancje rozpuszczone, siarczany SO₄^2- - i chlorki Clˉ. Analizie statystycznej poddano również związki korelacyjne pomiędzy wszystkimi wskaźnikami jakości wody na poszczególnych stanowiskach pomiarowych, istotne statystycznie na poziomie p<0,05. W celu wykrycia struktur zachodzących między wskaźnikami jakości wody na każdym stanowisku pomiarowym, zastosowano analizę składowych głównych (PCA) (Principal Components Analysis), w efekcie której otrzymano teoretyczny model opisujący prawidłowości w zależnościach między analizowanymi wskaźnikami jakości wód. Analiza składowych głównych (PCA) wykazała, że jakość wody rzeki Mała Panew najsilniej determinowały wskaźniki biogenne. Analizowano również istotność różnic między średnimi stężeniami wskaźników jakości wody dopływającej do zbiornika i wody odpływającej ze zbiornika. Na podstawie zastosowanych metod eksploracyjnej analizy danych możliwe było rozpoznanie struktur i złożoności powiązań zachodzących pomiędzy przepływami wód oraz wskaźnikami jakości wód w rzece Mała Panew. W pracy wykazano, że metody te mogą stanowić niezbędne narzędzie w zakresie podejmowania strategicznych decyzji i rozwiązań w zakresie racjonalnego gospodarowania wodą zarówno w zlewni zbiornika jak i w zbiorniku wodnym.
Źródło:: Archives of Environmental Protection; 2019, 45, 1; 26-41
2083-4772
2083-4810
Pojawia się w:: Archives of Environmental Protection
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:: Comparison of selected methods of multi-parameter data visualization used for classification of coals
Autorzy:: Jamroz, D.
Niedoba, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/110329.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:: multidimensional visualization
observational tunnels method
multidimensional scaling
MDS
principal component analysis
PCA
relevance maps
autoassociative neural networks
Kohonen maps
parallel coordinates method
grained material
coal
Opis:: Methods of multi-parameter data visualization through the transformation of multidimensional space into two-dimensional one allow to present multidimensional data on computer screen, thus making it possible to conduct a qualitative analysis of this data in the most natural way for human – by a sense of sight. In the paper a comparison was made to show the efficiency of selected seven methods of multidimensional visualization and further, to analyze data describing various coal type samples. Each of the methods was verified by checking how precisely a coal type can be classified when a given method is applied. For this purpose, a special criterion was designed to allow an evaluation of the results obtained by means of each of these methods. Detailed information included presentation of methods, elaborated algorithms, accepted parameters for best results as well the results. The framework for the comparison of the analyzed multi-parameter visualization methods includes: observational tunnels method multidimensional scaling MDS, principal component analysis PCA, relevance maps, autoassociative neural networks, Kohonen maps and parallel coordinates method.
Źródło:: Physicochemical Problems of Mineral Processing; 2015, 51, 2; 769-784
1643-1049
2084-4735
Pojawia się w:: Physicochemical Problems of Mineral Processing
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "principal component analysis PCA" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język