【摘 要】
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该文主要探讨考虑区域边界线数字化误差的遥感影像最大似然分类误差下的不确定性处理方法.在分析了地理数据的误差分类和来源之后,进行了两个方面的不确定性的讨论:1.在考虑
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该文主要探讨考虑区域边界线数字化误差的遥感影像最大似然分类误差下的不确定性处理方法.在分析了地理数据的误差分类和来源之后,进行了两个方面的不确定性的讨论:1.在考虑不确定性的情况下,影像有类属统计的表达.分别从分类和数字化都没有误差,仅分类有误差,仅数字化有误差,分类和数字化都有误差四个步骤渐进讨论.其中分类误差的解决办法是考虑最大似然法模型本身,以概率矢量的概念加以解决;数字化误差的解决办法是由位置误差模型,提供不同置信度下的统计面积.该方法给出了自成体系的统计面积误差的分析体系.2.考虑遥感分类以及数字化边界共同影响下的在确定性的空间分布情况.每一像素的属性不确定性由最大似然分类推概率矢量的最大分量来确定;而位置不确定性由误差模型推导出来,它也是在[0,1]之间的连续值,该推导充分利用了误差模型的密度函数,是在ε-带基础上的更进一步的探讨.最终可叠加属性误差与位置意味着来获得总误差的空间分布.文章的最后通过实例说明了不同置信度下区域的面积,以及区域位置误差的空间分布情况.
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