一种新的土地覆盖类别面积估计方法及其在最大似然分类法中的应用

被引:8
作者
郑明国
蔡强国
机构
[1] 中国科学院地理科学与资源研究所
[2] 中国科学院地理科学与资源研究所 北京
[3] 中国科学院陆地水循环和地表过程实验室
[4] 中国科学院研究生院
[5] 北京
关键词
土地覆盖; 面积估计; 先验概率; 最大似然法;
D O I
暂无
中图分类号
F301 [土地经济学];
学科分类号
082802 ; 1204 ; 120405 ;
摘要
首先根据生产者精度和使用者精度的概念,提出生产者精度和使用者精度的条件概率表达式,然后根据概率乘积公式,推导出生产者精度和使用者精度之间的关系式。该关系式表明:①使用者精度和生产者精度的比值可作为类别真实面积与分类结果中类别面积的比值的估计;②利用使用者精度和生产者精度的比值可对遥感分类结果进行修正,产生更接近于真实值的土地覆盖类别面积值,且该方法的计算结果仅取决于使用者精度和生产者精度数据的可靠性,与分类算法的优劣无关。该方法可用于最大似然分类方法中先验概率的估计。对ErdasImagine软件所附带lanier.img文件的实验结果表明,各种分类结果包括一种对常规最大似然分类结果进行任意修改后的分类结果,利用文中提出方法修正后均产生了接近于真实值的类别面积比例。由于作为标准的精度检验方法,几乎所有的分类影像都会产生误差矩阵用于精度报告,这保证了该方法具有很好的应用价值,可以帮助土地利用/土地覆盖研究中获取更准确的土地利用/土地覆盖的面积数据。
引用
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