基于猫群算法的高光谱图像森林类型识别1）

• 作者: 李琰 王立海 邢艳秋
• 来源期刊: 东北林业大学学报
• 关键词: 猫群优化算法 高光谱图像 森林类型
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 页码范围: 110-115
• 页数: 6页
• 分类号: S771.8
• 语种: 中文

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王立海		230	2904	28.0	40.0
2	邢艳秋		78	768	16.0	24.0
3	李琰		6	20	2.0	4.0