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    林地信息提取與精度評(píng)價(jià)空間抽樣方法研究

    2018-03-28 08:27:45董士偉
    測(cè)繪學(xué)報(bào) 2018年10期
    關(guān)鍵詞:空間布局分形林地

    董士偉

    北京農(nóng)業(yè)信息技術(shù)研究中心,北京 100097

    林地是自然資源的重要組成部分,在減緩全球氣候變化、維護(hù)生態(tài)平衡、改善生態(tài)環(huán)境等方面發(fā)揮著重要作用。遙感數(shù)據(jù)能夠在不同尺度范圍內(nèi)開(kāi)展林地資源的信息探測(cè)、目標(biāo)識(shí)別和調(diào)查評(píng)估等。針對(duì)當(dāng)前林地資源遙感制圖的新需求,本文以北京市為例,綜合利用MODIS、Landsat TM及各類(lèi)遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品,開(kāi)展了林地信息提取與精度評(píng)價(jià)空間抽樣方法研究,采用林地遙感信息提取方法和遙感分類(lèi)精度評(píng)價(jià)的采樣點(diǎn)空間布局優(yōu)化方法,分別解決區(qū)域林地資源遙感制圖的信息獲取及精度評(píng)價(jià)的可靠性問(wèn)題。主要研究成果如下:

    (1) 基于分形特征的林地信息提取。基于MODIS NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分形特征,提出了一種林地遙感信息提取方法。研究結(jié)果表明:分形可以揭示不同尺度下不同目標(biāo)地物顯著的分離性;北京市林地信息提取結(jié)果的總體精度、Kappa系數(shù)和誤差系數(shù)分別為90.54%、0.74和8.17%;與直接采用MODIS NDVI時(shí)間序列的林地提取結(jié)果相比,該方法林地信息提取的平均誤差系數(shù)從30.2%下降到7.38%。研發(fā)的信息提取方法能夠準(zhǔn)確、有效地提取林地信息。

    (2) 多維采樣空間構(gòu)建及采樣點(diǎn)空間布局優(yōu)化。提出了融合特征空間和地理空間的多維采樣空間構(gòu)建方法,采用空間分層和采樣點(diǎn)類(lèi)別劃分進(jìn)行精度評(píng)價(jià)的采樣點(diǎn)特征空間優(yōu)化,采用平均最短距離最小化準(zhǔn)則構(gòu)建采樣點(diǎn)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),結(jié)合空間模擬退火算法對(duì)采樣點(diǎn)進(jìn)行地理空間優(yōu)化,最終綜合集成精度評(píng)價(jià)的采樣點(diǎn)空間布局優(yōu)化方法。北京市應(yīng)用案例結(jié)果表明,該優(yōu)化方法兼顧了精度評(píng)價(jià)采樣點(diǎn)在特征空間和地理空間的均勻性和代表性,保證了遙感分類(lèi)精度評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和可靠性。

    (3) 面向遙感分類(lèi)精度評(píng)價(jià)的不同空間布局優(yōu)化方法對(duì)比。研究設(shè)置不同空間布局優(yōu)化方法的對(duì)比試驗(yàn),結(jié)果表明本文提出的分層均勻方法總體精度、均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)偏差分別為71.36%~73.91%,13.46%和0.96%,優(yōu)于空間均勻方法、分層隨機(jī)方法和簡(jiǎn)單隨機(jī)方法?;谠摲椒▽?duì)北京市林地信息分形提取結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià),總體精度、相對(duì)精度、均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)偏差分別為78.67%~81.76%、86.89%~90.30%、10.66%和1.16%。對(duì)比試驗(yàn)和應(yīng)用案例結(jié)果同時(shí)證實(shí),本文研發(fā)的分層均勻方法對(duì)于精度評(píng)價(jià)非常準(zhǔn)確、有效,研發(fā)的優(yōu)化設(shè)計(jì)方案在采樣點(diǎn)特征空間和地理空間具有較好的代表性和均衡性。

    (4) 研發(fā)的林地信息提取方法和精度評(píng)價(jià)采樣點(diǎn)空間布局優(yōu)化方法正在應(yīng)用于京津冀土地利用與土地覆被變化監(jiān)測(cè)、重大林業(yè)生態(tài)工程效果評(píng)價(jià)等政府工程項(xiàng)目,以便獲取精度可靠的區(qū)域土地利用與土地覆被遙感分類(lèi)圖,輔助支撐自然資源監(jiān)測(cè)和監(jiān)管的政府決策和宏觀管理,取得了良好的應(yīng)用效果。

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