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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。
基于猫群算法的高光谱图像森林类型识别1）
【摘 要】
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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
【机 构】
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东北林业大学，哈尔滨，150040
【出 处】
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东北林业大学学报
【发表日期】
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2015年7期
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