基于亚分数混淆矩阵的中国典型区大尺度土地覆盖数据集评价

摘要：

在中国东北、华北、华中、华南、西北、青藏、内蒙古7个自然地区分别选择典型区A、B、C、D、E、F、G,以Landsat TM/ETM+影像分类结果为参考数据,采用亚分数混淆矩阵对5种大尺度土地覆盖数据集的精度进行定量评价,为数据集的使用提供科学依据.亚分数混淆矩阵可避免参考数据与待评价数据尺度转换时引入的误差,能反映不同优势类比重情况下数据集的总体精度和分类方法误差.结果表明:GLC2000在全部典型区的总体精度最高,为65.64％;UMD总体精度最低,为43.06％.GLC2000在主要土地覆盖类型为林地和耕地以及草地区域具有较高的分类精度;UMD在各区域的分类精度均最低或较低.5种土地覆盖数据集对于城镇、其他的分类精度在各典型区均较低;对于草地和水体的分类精度则是在西北干旱区和青藏高原区的典型区较高.

关键词：亚分数混淆矩阵、大尺度、土地覆盖数据集、精度评价

所属期刊栏目：30

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：国家973计划项目2011CB952001资助.

在线出版日期：2015-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：353-363