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2014年27期
基于改進的粒子群和蟻群算法的高光譜森林聚類研究
| 作 者 | 李琰，邢艷秋，王立海 |
| 第一作者 | 李琰 |
| 作者單位 | 東北林業大學信息與計算機工程學院，黑龍江哈爾濱 |
| 卷 號 | 42 |
| 發表年份 | 2014 |
| 發表刊期 | 27 |
| 發表頁面 | 9615-9618 |
| 關 鍵 字 | 粒子群優化算法；蟻群算法；遙感圖像；高光譜；聚類；森林類型 |
| 摘 要 |
高光譜圖像分類可分為監督分類與非監督分類，聚類分析進行非監督分類是一種現今比較受研究者廣泛關注的技術。粒子群算法具有自適應、自組織性、可同時進行局部和全局搜索等特點；蟻群算法通過智能個體間不斷進行信息交流和傳遞，具有較強的發現最優解的能力。提出一種基于改進的粒子群和蟻群算法的高光譜圖像聚類方法，設計其模型并將其應用在森林類型分類問題上，提高分類精度，減少人工干預。以吉林省汪清林業局為研究區，通過修改粒子群的慣性系數，得出最優解集，然后利用蟻群尋優的過程對闊葉林、針葉林、混交林、水體進行聚類分析，區分精度達到85%證明，該方法能較好地識別森林類型。 |
| 附 件 |
基于改進的粒子群和蟻群算法的高光譜森林聚類研究
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