【摘 要】
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地表覆盖是最常用的表征人类活动或自然过程的指标,而遥感是大范围地表覆盖数据获取的唯一有效手段。但由于光谱混淆、影像分辨率限制以及地物本身的复杂性,从遥感影像分类获得的土地覆盖土地利用(LULC)产品必然包含大量的错误分类或称不确定性像素,分类的精度普遍不高,二级分类更难以得到可靠结果,局部精度评价体系缺失。因此定量评估精度分布情况、修正分类错误,对于全球变化研究、地理国情普查、社会环境规划、生态资
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地表覆盖是最常用的表征人类活动或自然过程的指标,而遥感是大范围地表覆盖数据获取的唯一有效手段。但由于光谱混淆、影像分辨率限制以及地物本身的复杂性,从遥感影像分类获得的土地覆盖土地利用(LULC)产品必然包含大量的错误分类或称不确定性像素,分类的精度普遍不高,二级分类更难以得到可靠结果,局部精度评价体系缺失。因此定量评估精度分布情况、修正分类错误,对于全球变化研究、地理国情普查、社会环境规划、生态资源管理等工作均具有重大意义。目前常用的提高分类精度的方法主要分为两类,一类是利用地学知识规则,一类是应用地统计学。常用的评价分类精度的混淆矩阵只能给出总体精度,并不能反映分类精度的空间变化,提供给地表覆盖产品用户的信息是不完整和不确定的,可能会导致不良的应用效果。因此,在常规分类算法获得了地表覆盖分类产品的基础上,如何有效地进一步评价地表覆盖产品精度随空间变化的情况和提升其精度,量化分类的不确定性是十分迫切和必要的。本文针对以往地表覆盖分类产品精度存在的问题,提出了一种耦合生态地理分区专家知识和马尔可夫链地学统计模拟来提高地表覆盖分类产品精度的方法。首先,从网络上收集来源于各个渠道的验证点,并人工解译部分验证点作为补充形成样本数据集;将需要进行精度改善的地表覆盖分类产品作为辅助数据(本研究选择Globeland30-2015年分类产品数据),与生态地理分区专家知识共同作为辅助数据以供协同仿真。其次,样本数据集和辅助数据集生成转移概率图模型进行马尔可夫链协同仿真。最后,对仿真结果进行精度验证。结果表明,利用耦合生态地理分区和马尔可夫链地学统计模拟协同仿真的方法可以将Globeland30数据精度提高10%以上。
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