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基于SPOT5遥感影像分类的抽样技术研究
被引量：
5
1
作者
蒋仟
林辉
+1 位作者
严恩萍
罗攀
《西南林业大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2018年第3期145-150,共6页
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...
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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关键词
森林
资源调查
系统抽样
分层抽样
支持向量机
SPOT5影像
攸县
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职称材料
题名
基于SPOT5遥感影像分类的抽样技术研究
被引量：
5
1
作者
蒋仟
林辉
严恩萍
罗攀
机构
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
出处
《西南林业大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2018年第3期145-150,共6页
基金
国家十三五重点研发计划子课题(2017YFD0600902-4)资助
湖南省科技厅项目(2016TP1014)资助
中南林业科技大学青年自然科学基金(QJ2017002B)资助
文摘
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。
关键词
森林
资源调查
系统抽样
分层抽样
支持向量机
SPOT5影像
攸县
Keywords
forest
resource survey
systematic sampling
stratified sampling
Support Vector Machine
SPOT5 images
You County
分类号
S757.21 [农业科学—森林经理学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于SPOT5遥感影像分类的抽样技术研究
蒋仟
林辉
严恩萍
罗攀
《西南林业大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2018
5
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