基于SPOT5遥感影像分类的抽样技术研究

摘要：

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

所属期刊栏目：38

分类号：S757.21;S771.8(森林经营学、森林计测学、森林经理学)

资助基金：国家十三五重点研发计划子课题2017YFD0600902-4;湖南省科技厅项目2016TP1014;中南林业科技大学青年自然科学基金QJ2017002B

在线出版日期：2018-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：145-150