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混淆矩阵校正和回归估算是2类常用的,以遥感数据作为辅助的区域面积总量估算方法,但它们的相对效果及适用条件并不明确。该文根据遥感影像分类误差的分布规律模拟生成不同总体分类精度的图像,并在此数据的基础上,采用统一的抽样方案,以简单抽样反推方法为对比基准,探讨在不同的总体分类精度和不同的样本量下区域面积总量遥感估算方法的精度及稳定性。试验得到以下结论:1)相比于简单抽样反推方法,混淆矩阵校正和回归估算具有更好的准确性和稳定性;2)在各总体分类精度和样本量下,简单回归估计、比估计均具有良好的准确性和稳定性,相比于混淆矩阵校正,回归类方法略具优势;3)当遥感数据分类精度较低(≤60%)时,混淆矩阵逆校正的准确性和稳定性与简单抽样反推方法无明显区别,因此在此种情况下应尽量避免使用混淆矩阵逆校正方法。 相似文献
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AquaCrop作物模型研究和应用进展 总被引：8，自引：2，他引：6
AquaCrop是由国际粮农组织(FAO)开发并向全球免费推广的一款新的作物生长模型,自从2009年发布以来,已经受到各国研究者的重视,而国内对该模型的应用尚处于起步阶段。为国内同仁更深入的了解该模型以及在中国的进一步验证和应用该模型提供有用的背景和参考信息,对模型原理、模型计算方案、模型应用现状和存在问题进行介绍和探讨。众多研究结果证明,AquaCrop模型有很好的模拟精度,可以辅助灌溉管理决策等。AquaCrop作为一个新发展的模型,其适应性还有待进一步验证,研究领域也有待进一步拓宽。 相似文献
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