| 基于猫群算法的高光谱图像森林类型识别1） |
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| 引用本文： | 李琰,王立海,邢艳秋. 基于猫群算法的高光谱图像森林类型识别1）[J]. 东北林业大学学报, 2015, 0(7): 110-115. DOI: 10.3969/j.issn.1000-5382.2015.07.024 |
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| 作者姓名： | 李琰 王立海 邢艳秋 |
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| 作者单位： | 东北林业大学,哈尔滨,150040 |
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| 基金项目： | 1)国家林业局“948”项目(2014－4－78);国家自然科学基金面上项目(41171274)。 |
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| 摘 要： | 以吉林省汪清林业局为研究区,通过猫群位置寻优的过程对阔叶林、针叶林和混交林进行聚类分析。结果表明：森林类型区分精度达到83．5％,Kappa系数0．793,与传统高光谱聚类方法相比,能较好的识别森林类型。
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| 关 键 词： | 猫群优化算法 高光谱图像 森林类型 |
Forest Type Clustering Based on Cat Swarm Algorithm and Hypersp ectral Image |
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| Abstract: | In Wangqing Forestry Bureau of Jilin Province, by location optimization process of cat swarm algorithm, we clustered the forest types between broad-leaved forest, coniferous forest and mixed forest with better effect compared with traditional hyperspectral clustering method, and the classification accuracy of forest type clustering was 83.5%, and Kappa coefficient was 0.793. |
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| Keywords: | Cat swarm algorithm Hyperspectral image Forest type |
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