[发明专利]遥感分类精度评价的样本点优化布设方法、系统和设备在审
| 申请号： | 201710812484.3 | 申请日： | 2017-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN107590514A | 公开（公告）日： | 2018-01-16 |
| 发明（设计）人： | 董士伟;潘瑜春;高秉博;郜允兵;李晓岚;刘玉;唐秀美;李淑华;周艳兵;郝星耀 | 申请（专利权）人： | 北京农业信息技术研究中心 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司11002 | 代理人： | 王莹,吴欢燕 |
| 地址： | 100097 北京市海淀区曙*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种遥感分类精度评价的样本点优化布设方法、系统和设备，其中，所述方法包括S1，基于研究区的遥感分类数据，对若干个样本点进行特征空间代表性优化，获取研究区中的若干个空间分层和各空间分层中的样本点数量；S2，基于平均最短距离最小化准则，对所有样本点进行地理空间代表性优化，获取研究区中所述空间分层中样本点的优化布局；S3，集成研究区中所有空间分层中样本点的优化布局，获取研究区的遥感分类精度评价样本点的优化布局。本发明提供的一种遥感分类精度评价的样本点优化布设方法、系统和设备，兼顾了评价样本点在特征空间和地理空间的均匀性和代表性，保证了遥感分类精度评价的准确性和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 遥感 分类 精度 评价 样本 优化 布设 方法 系统 设备 | ||
【主权项】：
一种遥感分类精度评价的样本点优化布设方法，其特征在于，包括：S1，基于研究区的遥感分类数据，对所述研究区中若干个样本点进行特征空间代表性优化，获取所述研究区中的若干个空间分层和各所述空间分层中的样本点数量；S2，基于平均最短距离最小化准则，对所有所述样本点进行地理空间代表性优化，根据地理空间代表性优化函数获取所述研究区中所有所述空间分层中样本点的优化布局，所述地理空间代表性优化函数计算公式如下：Ors=1NtΣi=1NtD(Xi,S(Xi))]]>其中，Ors为平均最短距离，所述地理空间代表性优化函数的目标为获取平均最短距离最小化值；Nt为第t个空间分层中的样本点数量；t为1至L间的整数，L为所述空间分层的数量；Xi为所述空间分层中的任一一点，S(Xi)为距Xi最近的样本点，D(Xi,S(Xi))是Xi与S(Xi)间的距离；S3，集成所述研究区中所有空间分层中样本点的优化布局，获取所述研究区的遥感分类精度评价样本点的优化布局。
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