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基于像元分解与不确定性分析的遥感分类评估方法

袁路  
【摘要】:随着空间对地观测技术的不断发展,遥感处理技术已由定性分析逐步向定量分析深化,遥感处理系统已由功能型逐步向高精确型转化。地表分类技术是遥感数据处理与应用中的一个重要组成部分,统一标准下的地表分类算法验证与精度评测问题已成为遥感处理领域亟待解决的基础问题之一。 本论文结合 863 项目“标准遥感图像数据平台建设”的目标,重点针对若干典型地表分类处理过程,建立了面向新算法验证与分类精度评测的遥感分类数据平台,系统性地研究了像元级分类评估、像元分解和亚像元级分类评估等关键技术,主要研究成果与创新点体现在以下四个方面。 首先,利用多种类型的卫星遥感数据,建立了面向地表分类算法验证与精度评测的数据平台,该数据平台为地表分类算法提供了统一的对象数据,并为算法的精度评估提供了相应的地表真值数据。 其次,在深入分析地表分类处理过程中所存在不确定性因素的基础上,给出了基于不确定性分析的像元级分类评估方法,并通过常用遥感处理软件中典型分类算法的定量评估验证了该方法的有效性。 同时,论文针对遥感数据中所存在的混合像元现象,提出了特征端元的概念与特征端元提取算法,以及基于特征端元的像元分解方法,设计开发了一套基于像元分解与模糊集误差矩阵分析的新型亚像元级分类评估方法。该方法将针对高光谱数据的纯像元概念扩展到了包含多光谱和全色光谱在内的多种遥感数据,实现了更为客观、准确的定量评估。 最后,论文针对若干代表性遥感数据处理过程,设计实现了包括前处理精度评估、像元级分类评估以及亚像元级分类评估等功能在内的软件评估系统,形成了统一标准下的遥感处理算法评估体系。


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