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多源遥感影像土地覆盖分类结果一致性评价与集成应用
引用本文:李光丽,杜培军,王小美,袁林山.多源遥感影像土地覆盖分类结果一致性评价与集成应用[J].地理与地理信息科学,2009,25(4).
作者姓名:李光丽  杜培军  王小美  袁林山
作者单位:中国矿业大学测绘与空间信息工程研究所,江苏,徐州,221116
基金项目:国家863计划项目(2007AA12Z162);;教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-06-0476);;江苏省高等学校“青蓝工程”中青年学术带头人培养计划资助项目
摘    要:针对多源遥感影像土地覆盖分类结果一致性与分类精度改进的要求,对两组中等空间分辨率的光学影像进行土地覆盖分类,以支持向量机分类结果为基础,采用Kappa统计量、双错误测量、Q统计量、相同错误率从不同角度评价了不同分类结果的一致性。实验表明,多源遥感数据分类结果总体上常规一致性程度较好,二值先验一致性程度尚可,错误一致性程度较小;不同土地覆盖类别的一致性程度并不相同,有的类别甚至出现不一致现象。提出组合法和替换法两种策略以综合数据优点、实现多传感器数据集成应用,能够有效提高分类精度。

关 键 词:一致性评价  土地覆盖分类  支持向量机  Kappa统计量  Q统计量  

Consistency Evaluation and Integration Application of Land Cover Classification Results from Multi-source Remotely Sensed Images
LI Guang-li,DU Pei-jun,WANG Xiao-mei,YUAN Lin-shan.Consistency Evaluation and Integration Application of Land Cover Classification Results from Multi-source Remotely Sensed Images[J].Geography and Geo-Information Science,2009,25(4).
Authors:LI Guang-li  DU Pei-jun  WANG Xiao-mei  YUAN Lin-shan
Institution:Institute of Surveying and Spatial Information Engineering;China University of Mining and Technology;Xuzhou 221116;China
Abstract:In order to evaluate the consistency of land cover classification results derived from multi-source remotely sensed images,two groups of medium spatial resolution optical data are respectively classified by Maximum Likelihood Classification(MLC),Support Vector Machines(SVM)and Decision Tree(DT).The results of SVM classifier are used for consistency evaluation owing to its higher accuracy than other classifiers.Kappa statistic,Double-fault,Q statistic,Same-fault are used to evaluate classification consistenc...
Keywords:consistency evaluation  land cover classification  support vector machine  Kappa statistic  Q statistic  
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