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4种人工林下可燃物的计算机图像分类
引用本文:金森,王亮.4种人工林下可燃物的计算机图像分类[J].东北林业大学学报,2003,31(5):1-3.
作者姓名:金森  王亮
作者单位:1. 东北林业大学,哈尔滨,150040
2. 大连市林业勘察设计室
基金项目:国家自然科学基金青年基金项目 (30 0 0 0 1 35),哈尔滨市学科后备带头人基金项目资助
摘    要:对水曲柳(Fraxinus mandshurica)、胡桃楸(Juglans mandshurica)、蒙古栎(Quercus mongolica)和落叶松(Larix gemlini)人工林下的可燃物的图像进行特征提取,建立了以距离为5个像素的自相关系数、距离为10个像素的自相关系数和行程长度为8的频数这三个特征为变量的线性分类器,将落叶松、蒙古栎、胡桃楸和水曲柳人工林下的可燃物较好地区分开来,分类准确率达91%,而且分类能力比较稳定。

关 键 词:人工林  可燃物  计算机图像  图像分类  水曲柳  胡桃楸  蒙古栎  落叶松
修稿时间:2003年4月5日

Classification of 4 Fuels under different Plantations by Their Computer Images
Jin Sen,Wang Liang.Classification of 4 Fuels under different Plantations by Their Computer Images[J].Journal of Northeast Forestry University,2003,31(5):1-3.
Authors:Jin Sen  Wang Liang
Abstract:Characteristics of images for four kinds of fuels under different plantations, namely, Manchurian ash, Manchurian walnut , Mongolian oak and larch, were extracted, including Euler number, autocorrelation coefficients at different distance and travel length frequency. A linear classification machine was established based on the autocorrelation coefficients at the distance of 5 and 10 pixels and the number of travel length of 8. The results indicate that the classification machine can group the four fuels well with 91% correctness and steady performance.
Keywords:Forest fuel  Image  Classification  Pattern recognition  
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