| 基于SPOT5遥感影像分类的抽样技术研究 |
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| 引用本文： | 蒋仟,林辉,严恩萍,罗攀.基于SPOT5遥感影像分类的抽样技术研究[J].西南林业大学学报,2018(3). |
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| 作者姓名： | 蒋仟 林辉 严恩萍 罗攀 |
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| 作者单位： | 中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心;湖南省科学技术厅林业遥感大数据与生态安全重点实验室;中南林业科技大学林学院 |
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| 摘 要： | 以湖南省攸县为研究区,利用2009、2010年SPOT5影像,在抽样可靠性指标为95%的情况下,设计系统抽样方案、分层抽样方案和简单随机抽样,通过SVM进行图像分类,并结合2009年湖南省连续清查数据对方案进行精度验证,得到适合研究区的抽样方案。结果表明:3种抽样方案中,适宜攸县森林资源调查的最优方案为,以抽样间隔为4 km×6 km(第Ⅰ层)、4 km×4 km(第Ⅱ层)、4 km×4 km(第Ⅲ层)进行的分层抽样,总体分类精度达到90.48%。其中,在系统抽样中,抽样间隔为4 km×4 km和2 km×2 km的方案总体精度均为88.10%,但前者训练样本数较少,表明在实际调查中,训练样本的数量与抽样的总体精度不是一直呈正相关。在分层抽样中,适合各层的最优抽样方案不一定相同,并且与系统抽样的最优方案也不一定相同。当抽样间隔相同时,分层抽样的总体精度要高于系统抽样的总体精度,但训练样本数少于系统抽样的训练样本数。所以在实际调查中,采用分层抽样较系统抽样,得到的精度较高,并且耗费的人力物力较少,较为高效。
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