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A Method to Simulate the Skew Normal Distribution

Applied Mathematics 2014年第13期5卷 2073-2076页

作者： Dariush Ghorbanzadeh luan jaupi Philippe Durand CANAM-Département IMATH Paris France

A new method is developed to simulate the skew normal distribution. The result is interesting from a practical as well as a theoretical viewpoint. The new method is simple to program and is more efficient than the sta... 详细信息

关键词： Normal Distribution Skew Normal Distribution

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Robust Classification of Remote Sensing Data for Green Space Analysis

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Journal of Mathematics and System Science 2013年第4期3卷 180-186页

作者： Dyah E. Herwindiati Maman A. Djauhari luan jaupi Faculty of Information Technology Tarumanagara University Jakarta 11440 Indonesia Department of Mathematical Sciences Faculty of Science Universiti Teknologi Malaysia Skudai Johor Bahru 81310 Malaysia Conservatoire National des Arts et Metiers 292 Rue Saint Martin Paris 75003 France

All of the Landsat 7 data collected after 2003 contains missing pixels in the form of unsightly stripes across the images. To recover missing data of a Landsat image, different methods may be used. However, the gap filling process creates inconsistencies on pixel intensity values. The incongruous pixel numbers are anomolous observations and their classification in the reference specter is challenging. In an effort to contribute to this need, we propose a reliable robust approach to classify inconsistent pixels after the gap filling process. To estimate multivariate location-scale parameters a new robust DMVV （depth minimum vector variance estimator） is presented. The DMVV algorithm does not require any matrix inversion for its calculation, consequently its computational time is highly reduced. The results show that it has a high breakdown point and is very efficient for large data set. Landsat remote sensing data of Jakarta Province across years 2002 and 2010 are used as case study.

关键词： Depth function minimum vector variance covariance matrix Mahalanobis distance.

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