【摘 要】
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大范围地表覆盖常常具有极强的空间异质性,直接影响着检验样本的数量计算与空间布设.致使传统抽样方法在区域样本量确定、地类间样本量分配和样本空间分布方面存在着较大局限
【机 构】
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中南大学地球科学与信息物理学院; 国家基础地理信息中心;
【基金项目】
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国家国际科技合作专项项目(编号:2015DFA11360);国家自然科学基金重点项目(批准号:41231172)资助
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大范围地表覆盖常常具有极强的空间异质性,直接影响着检验样本的数量计算与空间布设.致使传统抽样方法在区域样本量确定、地类间样本量分配和样本空间分布方面存在着较大局限性.本文提出了一种顾及地表覆盖空间异质性的样本抽样方法,计算验证区域、区内地类和抽样格网三个层级的景观形状指数,推导出基于区域级景观形状指数及面积的区域样本量解析计算公式,建立了顾及地类级景观形状指数的样本量内曼分配公式,提出了基于格网级景观形状指数曲线的样点抽取方法,为大范围地表覆盖验证提供了定量化的自适应抽样方法.以毛里塔尼亚、西班牙和孟加拉三个国家为验证区域进行的实验表明:(1)基于区域级景观形状指数的样本量解析计算,较好地顾及了地表覆盖空间异质性强弱的影响,有效实现了区域样本量的自动调整;(2)引入地类级景观形状指数的内曼分配计算,有效提高了稀少类的抽样比例,解决了现有抽样方法难以顾及稀少类的问题;(3)在格网级景观形状指数曲线所构成的异质性强度空间中抽取样点,可使样本分布兼顾破碎与均质地域.此外,在西班牙区域进行了精度对比,发现本文提出的自适应抽样方法的精度评价结果更接近真实精度,尤其是稀少类的精度评价准确度平均提高了10%以上.
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