• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      基于不同抽樣方法的安義縣土地資源遙感監(jiān)測精度評價研究

      2010-11-15 03:11:52王玲燕鐘永輝
      測繪通報 2010年9期
      關鍵詞:安義縣樣本數(shù)林地

      王玲燕,鐘永輝

      (1.江西省第三測繪院,江西南昌 330046;2.江西省測繪局,江西南昌 330046)

      基于不同抽樣方法的安義縣土地資源遙感監(jiān)測精度評價研究

      王玲燕1,鐘永輝2

      (1.江西省第三測繪院,江西南昌 330046;2.江西省測繪局,江西南昌 330046)

      遙感已成為土地資源監(jiān)測的主要手段,土地資源遙感監(jiān)測結果在使用前,必須進行客觀可靠的精度驗證和分析,以保持遙感監(jiān)測結果的可靠性。其中,抽樣方法是影響土地資源遙感精度評價的一個重要因素。利用不同分辨率遙感數(shù)據(jù)獲取的安義縣土地利用/覆蓋信息,進行簡單隨機抽樣、分層抽樣和等距抽樣三種不同抽樣方式下的精度檢驗分析,評估不同抽樣方式下的精度檢驗效果。

      精度評價;簡單隨機抽樣;分層抽樣;等距抽樣

      一、引 言

      遙感(RS)對地觀測技術的發(fā)展促進了信息獲取技術的提高,已經(jīng)成為土地資源監(jiān)測的主要手段。遙感監(jiān)測結果在使用前,必須進行客觀可靠的精度驗證和分析,以保持遙感監(jiān)測結果的可靠性。同一遙感監(jiān)測結果,精度評價的方式不同,評價結果就有可能不同,因此很有必要對遙感精度評價過程中影響精度評價結果的各種因素進行細致深入的分析。一般的,目前影響遙感精度評價的因素主要包括抽樣方法、參考數(shù)據(jù)和評估參數(shù)三個方面[1],其中,抽樣樣本的設計和選擇尤為關鍵。

      目前,國內(nèi)外研究者作了大量遙感監(jiān)測精度檢驗的理論研究和實踐探討[2-7],為遙感監(jiān)測成果的應用提供了有力保障。但是,關于不同抽樣方法對土地資源遙感監(jiān)測精度評價的影響的定量研究還比較欠缺。本文嘗試利用同一地區(qū)不同空間分辨率的遙感數(shù)據(jù),采用不同的抽樣方法,分別對其土地遙感監(jiān)測成果進行精度評價,定量分析不同抽樣方法對土地資源遙感監(jiān)測精度評價結果的影響。

      二、研究方法

      1.試驗區(qū)及數(shù)據(jù)來源

      本研究所用的試驗數(shù)據(jù)為江西省安義縣 2002年的土地資源遙感監(jiān)測成果,該監(jiān)測成果的遙感數(shù)據(jù)源為 2002年安義縣的 ET M+遙感數(shù)據(jù)。

      本研究所用的精度分析參考數(shù)據(jù)是基于同期的 SPOT 5 2.5m空間分辨率的遙感影像解譯獲得的試驗區(qū)的土地利用現(xiàn)狀圖。利用 SPOT 5遙感數(shù)據(jù)解譯的土地利用/覆蓋現(xiàn)狀圖的精度遠高于基于ET M+數(shù)據(jù)的土地利用/覆蓋分類圖,可以基本反映研究區(qū)土地利用/覆蓋的實際狀況,因此能夠作為進行精度評價的基本參考數(shù)據(jù)。

      2.土地資源遙感信息提取

      在幾何糾正、圖像匹配等相關圖像預處理的基礎上,利用 2002年 ET M+和 SPOT遙感影像,結合土地、地形等輔助資料信息,通過研究區(qū)的野外實地調(diào)查,按照《土地分類(試行)》,以人機交互方式解譯判讀二級土地利用的 6個類型。

      3.基于不同抽樣方法的精度評價

      (1)全樣本精度評價

      首先分別將安義縣的基于 SPOT和 ET M+數(shù)據(jù)的土地利用現(xiàn)狀矢量圖柵格化。為確定柵格圖的像元大小,筆者對基于 SPOT的土地利用現(xiàn)狀矢量圖的各個圖斑進行了統(tǒng)計,其中最小的圖斑面積為200.43m2,因此,將基于 SPOT的土地利用現(xiàn)狀矢量圖柵格化后的像元大小確定為 15m×15m。

      按照確定好的像元大小,分別把基于 SPOT和ET M+數(shù)據(jù)的土地利用現(xiàn)狀矢量圖重采樣為 15 m分辨率的柵格圖,然后以基于 SPOT的土地利用現(xiàn)狀柵格圖為參考數(shù)據(jù),對基于 ET M+的土地利用現(xiàn)狀柵格圖進行像元對像元的精度評價分析。

      (2)簡單隨機抽樣精度評價

      以基于 SPOT的土地利用二級地類現(xiàn)狀柵格圖(圖 1(a))為參考數(shù)據(jù),對基于 ET M+的土地利用二級地類現(xiàn)狀柵格圖 (圖 1(b))進行精度分析,在研究區(qū)最小抽樣樣本數(shù)的基礎上,分別取抽樣樣本數(shù)為 500、1 000、1 500和 2 000的四種情況對安義縣土地利用二級地類進行了精度評價。

      (3)分層隨機抽樣精度評價

      本研究按照土地利用類型進行分層,二級地類共有 6個,因此分層隨機抽樣分為 6個層,即耕地層、林地層、草地層、建設用地層、水體層和未利用地層。然后采取等比分層抽樣,即各層子樣本在總體樣本中所占比例與本層在總體中所占的比例相同。安義縣各層的比例分別為:耕地層占 56.1%,林地層占 6.6%,草地層占 30.9%,建設用地占2.7%,水體層占 1.4%,未利用地占 2.3%。

      (4)等距隨機抽樣精度評價

      在簡單隨機抽樣精度分析中,安義縣在樣本數(shù)為 1 000時與真實精度最接近、精度最高,因此,在等距隨機抽樣精度檢驗中,通過兩種方法進行試驗:①將總樣本數(shù)定為 1 080,則每個地類的樣本數(shù)為 180進行抽樣分析;②將每個地類的樣本數(shù)定為1 000,則總樣本數(shù)為 6 000。

      圖1 安義縣土地利用二級地類現(xiàn)狀圖

      三、結果分析

      1.全樣本精度評價

      從表 1可以看出,安義縣全樣本總體分類精度為 74.82%,Kappa系數(shù)為 0.633。在各地類的分類精度中,水體的分類精度最高,達 88.53%,林地的分類精度最低,為 63.04%。耕地、林地和草地的精度在 74%左右,未利用地的精度比林地的精度稍高,為67.09%。

      表1 安義縣土地資源遙感監(jiān)測全樣本精度評價結果 畝*

      耕地的誤分中,劃分成林地和草地的居多,安義縣林地和草地占誤分總量的 89.38%,耕地誤分成其他地類的比率分別為:建設用地占 7.59%,水體和未利用地占 2.03%。林地的誤分中,劃分成耕地和草地的居多,安義縣耕地和草地占誤分總量的94.28%,林地誤分成其他地類的比率分別為:建設用地占 3.99%,水體和未利用地占 1.73%。草地的誤分中,劃分成耕地和林地的居多,安義縣耕地和林地占誤分總量的 87.72%,草地誤分成其他地類的比率分別為:建設用地占 5.74%,水體占 3.51%,未利用地占 3.03%。建設用地的誤分中,安義縣中誤分成耕地的比率最大,為 45.61%;誤分成林地、草地和未利用地的比率分別為 14.92%、17.66%和19.72%;誤分成水體的比率最小,為 2.09%。水體的誤分中,安義縣中誤分成草地的比率最大,為49.06%,其他誤分比率依次為:未利用地占31.31%,建設用地占 9.09%,耕地占 8.98%,林地占 1.56%。未利用地的誤分中,安義縣中誤分成水體的比率最大,為 32.74%,其次是耕地占 29.17%,草地占22.76%,林地占 11.55%,建設用地占 3.78%。

      2.簡單隨機抽樣精度評價

      在簡單隨機抽樣方法中 (表 2),安義縣的樣本數(shù)為 500時精度最低,分類精度為 71.60%,Kappa系數(shù)為 0.607;樣本數(shù)為 1 000時精度最高,分類精度為 75.90%,Kappa系數(shù)為 0.635,而且從各地類的分類精度和總體分類精度綜合來看,其精度評價結果與全樣本的評價結果最接近。

      通過分析安義縣二級地類不同樣本數(shù)的分類精度,可以得出,簡單隨機抽樣方法得到的精度并不是隨著樣本數(shù)的增加而遞增或遞減的,與樣本個數(shù)不成線性相關,而是在不同的區(qū)域內(nèi),有其最佳的抽樣樣本個數(shù)與真實精度最接近。在簡單隨機抽樣的精度檢驗中,不同樣本數(shù)的抽樣檢驗與真實精度相比,精度或是低估,或是高估,評價中精度最高的并不一定是與真實精度最接近的。因此在簡單隨機抽樣的精度檢驗中,應該選取不同的樣本數(shù)進行比較,然后選取最佳樣本數(shù)進行精度評價。

      3.分層隨機抽樣精度評價

      在分層隨機抽樣方法中 (表 2),安義縣二級地類的總體分類精度為 74.97%,Kappa系數(shù)為 0.634。在各地類的分類精度中,水體的分類精度最高,達88.65%,林地的分類精度最低,為 62.77%。耕地、林地和草地的精度在 75%左右,未利用地的精度比林地的精度稍高,為 64.61%。

      從安義縣二級地類的精度評價結果來看,分層隨機抽樣無論在總體分類精度,還是在各地類的分類精度上,與全樣本的評價結果都很接近。說明分層隨機抽樣比較適合于安義縣的土地利用二級地類現(xiàn)狀的精度檢驗。

      4.等距隨機抽樣精度評價

      在安義縣,等距隨機抽樣不管是哪種方法,其總體分類精度都比較低(表 2),不到 60%,Kappa系數(shù)也比較低。各地類的分類精度與真實精度相比,差異也比較大,精度低估和高估現(xiàn)象都比較嚴重。

      四、結 論

      通過對以上三種不同抽樣方式下的精度檢驗分析,得出如下結論:

      1)不同抽樣方式下的精度檢驗結果都存在一定的波動。說明抽樣方式對最終精度評價結果的影響是存在的,不同抽樣方式下的精度檢驗結果都存在一定的隨機性。

      2)簡單隨機抽樣方法得到的精度并不是隨著樣本數(shù)的增加而遞增的,而是在不同面積的區(qū)域內(nèi),有其最佳的抽樣樣本個數(shù)與真實精度最接近。因此在簡單隨機抽樣的精度檢驗中,應該選取不同的樣本數(shù)進行比較,然后選取最佳樣本數(shù)進行精度評價。

      3)分層隨機抽樣無論在總體分類精度,還是在各地類的分類精度上,與全樣本的真實評價結果都很接近。說明分層隨機抽樣比較適合于安義縣土地利用現(xiàn)狀的精度檢驗。

      4)等距抽樣最適用于同質(zhì)性較高的總體,當總體內(nèi)個體類別之間的數(shù)目差距過大時,樣本的代表性可能較差。由于安義縣各地類的像元個數(shù)差別較大,從評價結果可以看出,該縣的精度評價不適合用等距抽樣方法。

      [1] STEHMAN SV,CZAP LEWSKIR L.Design and Analysis for ThematicMap AccuracyAssessment:Fundamental Principles[J].Remote Sensing of Environment,1998 (64):331-334.

      [2] STE IN A,VAN DER MEER F,BEN G.Spatial Statistics for Remote Sensing[M].[s.l.]:Springer Press,1999.

      [3] 劉正軍,王長耀,延昊,等.基于 FuzzyART MAP神經(jīng)網(wǎng)絡的高分辨率圖像土地覆蓋分類及其評價[J].中國圖象圖形學報,2003,8(2):151-154.

      [4] 冉有華,李文君,陳賢章.T M圖像土地利用分類精度驗證與評估:以定西縣為例 [J].遙感技術與應用, 2003,18(2):81-86.

      [5] 劉旭攏,何春陽,潘耀忠,等.遙感圖像分類精度的點、群樣本檢驗與評估 [J].遙感學報,2006,10(3): 366-372.

      [6] 孫曉霞,張繼賢.土地利用動態(tài)遙感監(jiān)測的誤差分析[J].測繪科學,2003,28(4):45-46.

      [7] 梁進社,張華.土地利用變化遙感監(jiān)測精度評價系統(tǒng)[J].地理研究,2004,23(1):29-37.

      The Impact of SamplingM ethod on Accuracy Assessment Result of Land Resources Remote SensingM on itoring

      WANGLingyan,ZHONG Yonghui

      0494-0911(2010)09-0032-03

      P237

      B

      2010-07-26

      王玲燕(1969—),女,江西豐城人,工程師,主要從事地圖制圖以及遙感監(jiān)測在土地資源方面的應用工作。

      猜你喜歡
      安義縣樣本數(shù)林地
      新鄉(xiāng)賢群體助推鄉(xiāng)村振興研究
      勘 誤 聲 明
      丹東市林地分類研究
      淺談林地保護及恢復措施
      祥云肥效獲農(nóng)民點贊
      基于極限條件法與指數(shù)和法的耕地后備資源評價研究
      ——以江西省安義縣為例
      三時間間隔圓錐補償姿態(tài)更新算法性能分析
      田間鑒定雜交棉品種純度的適宜時期和樣本數(shù)
      棉花科學(2014年4期)2014-04-29 00:44:03
      林地流轉(zhuǎn)模式的選擇機理及其政策啟示
      小型無人飛行器用于林地監(jiān)視的嘗試
      东辽县| 万宁市| 龙山县| 灌云县| 泰兴市| 乌鲁木齐县| 西华县| 即墨市| 富阳市| 奉贤区| 武夷山市| 利津县| 舟曲县| 寿光市| 叙永县| 景洪市| 陵水| 梅河口市| 红安县| 九龙城区| 常山县| 滨州市| 宝丰县| 临沧市| 东兰县| 南华县| 格尔木市| 瑞金市| 石泉县| 舞钢市| 磴口县| 朝阳市| 常山县| 松溪县| 嘉义市| 和静县| 洪洞县| 洛南县| 德安县| 克山县| 兴山县|