典型文献
基于不确定性迭代优化的山地植被遥感制图
文献摘要：
山地因其较高的异质性和特殊的环境特征给遥感科学及其应用带来了诸多问题和挑战.为实现山地植被信息的精准提取,本研究选择部分滇西北山地区域作为研究区开展方法实验,利用高分辨率遥感影像数据和数字高程模型,结合分区分层感知思想,提出一种基于不确定性理论的山地植被型组分类制图方法.首先结合地形对研究区影像进行多尺度分割制作图斑;然后根据图斑特征使用随机森林方法进行分类,将分类结果与对应类别样本间的相似性作为优化目标,并构建混合熵模型定量计算图斑推测类型的不确定性,据此进行针对性的样本补充和分类模型的迭代优化.实验总体分类精度达90.8％,较迭代前提升了29.4％,Kappa系数达到0.875.在高不确定性区域,该方法相比使用一次性补样和随机补样方法的分类结果,精度分别提高了17％和13％.研究结果表明,通过人机交互的方式,基于不确定性理论为样本库融入增量信息的迭代优化方法能够有效提高植被型组分类的精度,相较于传统的样本选择方法具有更高的效率和更低的不确定性.
文献关键词：
山地植被信息;植被型组分类;多尺度分割;随机森林;不确定性理论;相似性度量;样本补充;迭代优化
中图分类号：
作者姓名：
郭逸飞;吴田军;骆剑承;石含宁;郜丽静
作者机构：
中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室,北京100101;中国科学院大学,北京100049;长安大学理学院,西安710064;兰州交通大学测绘与地理信息学院,兰州730070
文献出处：
引用格式：
[1]郭逸飞;吴田军;骆剑承;石含宁;郜丽静-.基于不确定性迭代优化的山地植被遥感制图)[J].地球信息科学学报,2022(07):1406-1419
A类：
山地植被信息,植被型组分类,样本补充
B类：
迭代优化,植被遥感,遥感制图,环境特征,精准提取,滇西北,西北山地,北山地区,开展方法,高分辨率遥感影像,遥感影像数据,数字高程模型,不确定性理论,制图方法,多尺度分割,作图,图斑,随机森林方法,别样,优化目标,熵模型,定量计算,计算图,行针,分类模型,分类精度,Kappa,人机交互,样本库,增量信息,样本选择,选择方法,相似性度量
AB值：
0.28493
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