遥感影像分类结果的空间抽样精度检验方法研究

摘要

高分四号的成功发射（2016年），实现了遥感卫星高稳定一体化结构，观测技术的发展使遥感影像的分辨率越来越高，遥感影像分类结果作为数据产品，其数据量和更新速率极速增加，故此，对遥感影像分类结果精度的快速检验成为研究热点之一。抽样方法作为一种简单、高效的调查手段已经被运用到遥感影像分类结果的精度检验中，而传统抽样方式下的遥感影像分类结果的精度检验方法受样本量及空间布样的影响，存在效率低和信息冗余等问题。如何针对遥感影像信息量大、多时相、多光谱等特点，研究适合于遥感影像分类结果的快速检验方法是遥感数据投入使用的重要保障。 本文旨在研究一种高效的遥感影像分类结果精度检验方法，将空间抽样理论应用于遥感影像分类结果的精度检验中，首先，将遥感影像像元进行空间相关性分析，通过基于Moran’s I的空间布样模型对影像中遥感数据像元之间的距离与相关性之间的关系进行量化，并根据量化结果分析遥感数据的聚类程度，了解遥感影像中各土地类型空间分布情况；其次，根据基于Moran’s I的空间布样算法进行计算分析确定空间布样方案，解决空间布样中遥感影像数据样本点分布的难题；通过将基于Moran’s I的空间布样方法与基于误差矩阵的精度检验方法相结合，对遥感影像分类结果进行精度检验计算，解决遥感影像分类结果精度检验结果准确性低的难题；最后利用某区域真实遥感数据验证该方法的合理性以及其可行性。本文的主要内容如下： （1）介绍了遥感影像分类结果的空间抽样精度检验方法研究背景和意义 分析了遥感影像分类结果精度检验的必要性；综述了遥感影像分类结果精度检验的国内外研究现状；归纳了空间抽样理论应用于遥感影像分类结果精度检验的优劣性，以及精度检验方案研究中存在的难点和不足之处。 （2）解释了遥感影像分类精度检验中的理论基础及背景知识 通过分析遥感影像数据的特征，引出了在遥感影像分类结果精度检验中利用空间布样方法的必要性，并对本文所涉及的空间抽样理论、精度检验方法相关背景知识和理论基础进行了解释和定义。 （3）设计了基于Moran’s I的遥感影像分类结果精度检验模型 基于Moran’s I实现遥感数据像元之间距离与相关性的定量化分析，确定用于遥感影像分类的抽样精度检验的最佳样本量和优化布样方式；通过误差矩阵等，对精度检验方法的效率进行评价。 （4）实证分析 利用上海和武汉某地区遥感影像进行实验，通过传统抽样方法与设计方法的比较，验证了基于Moran’s I空间布样的遥感影像分类结果精度检验方法的可行性和合理性。实验结果表明：基于Moran’s I空间布样的遥感影像分类精度检验结果与全精度检验结果相近，该方法不仅保证遥感影像分类结果精度检验的准确性，而且有效地减少样本冗余，提高检验的时效性。

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第一章 引 言

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 主要研究内容与创新点

1.4 论文组织结构

第二章 遥感数据分类与精度检验理论基础

2.1 遥感分类精度检验的基础理论

2.2 遥感分类精度检验方法

2.3 本章小结

第三章基于Moran’s I的遥感影像分类结果精度检验模型

3.1 遥感分类结果精度检验流程

3.2基于Moran’s I的空间布样方法设计

3.3 遥感分类结果检验精度判定

3.4 本章小结

第四章 遥感影像分类结果精度检验实证分析

4.1 实验数据

4.2 模型验证

4.3 结果分析

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 研究工作总结

5.2 研究展望

参考文献

附录

致谢