【摘 要】
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以柏木、雷竹和无患子野外高光谱数据为基础,在统计学理论和实践分析的基础上,提出了利用均值置信区间带筛选树种间最佳特征区分波段及利用Manhattan距离和Min-Max区间相似度
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以柏木、雷竹和无患子野外高光谱数据为基础,在统计学理论和实践分析的基础上,提出了利用均值置信区间带筛选树种间最佳特征区分波段及利用Manhattan距离和Min-Max区间相似度识别树种的问题。研究结果表明:(1)柏木与雷竹之间的最佳区分波段为358～386,452～1 145和1 314～2 500 nm,柏木与无患子之间的最佳区分波段为350～446,497～527,553～1 330,1 355～2 400和2 436～2 500 nm,雷竹与无患子之间的最佳区分波段为434～555,580～1 903,1 914～2 089,2 172～2 457和2 475～2 500 nm;(2)在最佳区分波段内,同种树种间的Manhattan距离远小于异种树种间的Manhattan距离,同种树种间的Min～Max区间相似度远大于异种树种间的Min～Max区间相似度,Manhattan距离和Min～Max区间相似度可以有效区分和识别不同类型的树种。
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