文献

J-GLOBAL ID：201602213856003265   整理番号：15A1251140

ネコ群アルゴリズムとハイパースペクトル画像に基づく森林型クラスタリング【Powered by NICT】

Forest Type Clustering Based on Cat Swarm Algorithm and Hyperspectral Image

著者 (3件)： Li Yan (Northeast Forestry Univ., Harbin) ,  Wang Lihai (Northeast Forestry Univ., Harbin) ,  Xing Yanqiu (Northeast Forestry Univ., Harbin)
資料名： Dongbei Linye Daxue Xuebao  (Dongbei Linye Daxue Xuebao)
巻： 43  号： 7  ページ： 110-115  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2441A  ISSN： 1000-5382  CODEN： DLDXEU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 吉林省のWangqing林業局では,ネコ群アルゴリズムの位置最適化プロセスにより,従来のハイパースペクトルクラスタリング手法と比較して優れた効果を有する広葉樹林,針葉樹林と混交林の森林タイプをクラスター化しており,森林タイプクラスタリングの分類精度は83.5%,カッパ係数は0.793であった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  混交林 ,  林業 ,  広葉樹林 ,  *クラスタ化 ,  銅 ,  最適化 ,  針葉樹林
準シソーラス用語： 分類精度 ,  クラスタリング法 ,  *ハイパースペクトル ,  吉林省 ,  *森林型 ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 森林生物学一般  (FF02010T) ,  森林経営・経理  (FF01030I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ネコ ,  アルゴリズム ,  ハイパースペクトル画像 ,  森林型 ,  クラスタリング