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申请/专利权人：中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
摘要：本发明属于测绘遥感技术领域，涉及遥感图像土地分类精度评估抽样方法、装置及电子设备。该方法包括：将图像区域划分为若干个网格；获取遥感图像，得到土地分类图；确定分层所需的网格大小，得到网格总数；获取各个网格对应的Moran'sI指数；确定单位面积的样本数量；根据样本数量、网格总数以及各个网格对应的Moran'sI指数，将样本分配给各个网格。本发明通过各个网格对应的Moran'sI指数表征景观异质性，评估了分层大小、样本数量和样本分配与景观异质性的关系，通过将土地分类精度结果与随机抽样策略进行了比较，结果表明，该方法能够有效地筛选出更具代表性的样本点，用于土地分类地图的精度评估。
主权项：1.遥感图像土地分类精度评估抽样方法，其特征在于，包括：将图像区域划分为若干个网格；获取遥感图像，根据遥感图像，分析土地覆盖数据，得到土地分类图；计算土地分类图的Moran'sI指数；Moran'sI指数用于表征土地分类图中图像区域的景观异质性；根据各个土地分类在网格内的面积，计算各个土地分类的局部方差变化率，确定分层所需的网格大小，得到网格总数；获取各个网格对应的Moran'sI指数；根据参考地图精度与土地分类图的分辨率大小，确定单位面积的样本数量；根据样本数量、网格总数以及各个网格对应的Moran'sI指数，将样本分配给各个网格，包括：设表示第个网格，为分配给第个网格的样本数量，为样本数量，为第个网格的Moran'sI指数的值，为网格总数，则： ；每个网格作为一个分层，按照分配结果完成分层抽样。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 遥感图像土地分类精度评估抽样方法、装置及电子设备
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