顾及空间组成与构型的地表覆盖样本量计算方法技术

本发明专利技术涉及一种顾及空间组成与构型的地表覆盖样本量计算方法，包括1）将待验证区域划分为多个等面积的矩形规则格网；2）计算每一个矩形规则格网的空间组成与构型的综合指数MFI；3）每一个矩形规则格网的空间组成与构型的综合指数MFI，进而计算待验证区域的总体空间组成与构型rMFI；4）获取所有待验证区域的样本总量N；5）将步骤4）获取得到的所有待验证区域的样本总量

【技术实现步骤摘要】
顾及空间组成与构型的地表覆盖样本量计算方法
本专利技术属于空间分析
，涉及地表覆盖样本量计算方法，尤其涉及一种通过对比不同区域内地表覆盖空间异质性强弱进而可计算检验样本的样本量的顾及空间组成与构型的地表覆盖样本量计算方法。
技术介绍
地表覆盖数据生产是利用航天、航空遥感影像中蕴含的丰富光谱、纹理特征及其时空关系，结合各种参考资料和相关知识，采用数理统计、交互解译等方法，提取其类型的属性信息和空间分布(参见陈军，陈晋，廖安平，等.2016全球地表覆盖遥感制图.科学出版社)。在数据生产时，往往因不适宜的遥感数据、制图技术与工具的限制，导致大尺度地表覆盖数据的质量问题，常常存在错分、漏分现象，造成地表覆盖数据的不确定性(参见宫鹏，张伟，俞乐，等.2016.全球地表覆盖制图研究新范式.遥感学报，20(5)：1002-1016)。为了检核地表覆盖数据生产的质量，往往将验证作为其生产最后一环，没有验证的地表覆盖生产是不完整的。验证是确定其生产质量的过程，通过比较地表覆盖数据与地面真实数据之间的一致性，对地表覆盖数据进行评价与定量描述，得出精度评价指标(参见OlofssonP，StehmanSV，WoodcockCE，etal.2012.Agloballand-covervalidationdataset，partI：Fundamentaldesignprinciples.InternationalJournalofRemoteSensing，33(18)：5768-5788.)。基本方法是据统计学原理，在地理空间上布设若干有代表性的样本点，采集能反映地面相对真值的参考数据，利用混淆矩阵(confusionmatrix)等，去计算总体精度和Kappa系数等指标，进行地表覆盖数据的精度评估(参见陈军，张俊，张委伟，等.2016.地表覆盖遥感产品更新完善的研究动向.遥感学报，20(5)：991-1001.)。检验样本的抽样是地表覆盖验证的基础环节，其主要任务是：一确定验证区域的样本量；二、计算样本的地理位置。地表覆盖检验样本的数量与空间分布直接影响着其数据精度评价的科学性与准确性。现有的样本量计算方法主要依据验证费用、专家经验、经典抽样理论中的公式、基于验证AQL(接收质量限)计算样本量。在大区域地表覆盖验证时，采集样本的真实信息是极其昂贵的，因此验证的经费往往决定这样本量的大小(参见ZimmermanPL，HousmanIW，PerryCH，etal.2013.AnaccuracyassessmentofforestdisturbancemappinginthewesternGreatLakes.RemoteSensingofEnvironment，128(1)：176-185)。而当验证区域内的地面情况比较复杂时，很难准确估算验证样本信息收集的单位费用，往往无法通过验证经费计算样本量。这种情况下，专家往往根据自己的经验，综合考虑精度评价的经费与其可靠性，给出一个经验的样本量(参见ScepanJ.1999.Thematicvalidationofhigh-resolutiongloballand-coverdatasets.PhotogrammetricEngineeringandRemoteSensing，65(9)：1051-1060)。随着Google高分影像的广泛应用，降低了验证样本参考信息的收集成本，不再以验证费用为标准，许多专家利用经典抽样理论中的样本量计算公式，依据精度评价的置信度与误差范围计算样本数量(参见FoodyGM，BoydDS.2013.UsingVolunteeredDatainLandCoverMapValidation：MappingWestAfricanForests[J].IEEEJournalofSelectedTopicsinAppliedEarthObservations&RemoteSensing，6(6)：1305-1312)。除了经典抽样中的计算公式之外，还有专家通过定义接收质量限AQL计算样本量，AQL为可接收的批数据的最大不合格品率，是一种先验数据。(参见TongXH，WangZH，XieH，LiangD，JiangZQ，LiJC，LiJ.2011.Designingatwo-rankacceptancesamplingplanforqualityinspectionofgeospatialdataproducts.ComputersandGeosciences，7(10)：1570–1583)。此外，还有两种区域样本量计算方法(基于SW指数计算法与基于LSI指数计算法)考虑地表覆盖的空间异质性，能够给予异质区域更多的样本量(参见MayauxP，EvaH，GallegoJ，etal.2006.Validationofthegloballandcover2000map[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing，44(7)：1728-1739.与ChenFei，ChenJun，WuHao，etal.2016.Alandscapeshapeindex-basedsamplingapproachforlandcoveraccuracyassessment.ScienceChinaEarthSciences，59(10)：2263-2274)。但是，地表覆盖的空间异质性是由空间组成与空间构型组成的，其中SW指数仅仅度量空间组成，LSI指数仅仅度量空间构型，这两种指数都不能全面反映地表覆盖的空间异质性强度，因此基于SW指数与LSI指数的计算结果仍不完善。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提出了一种通过对验证区域的地表覆盖空间组成与构型进行度量，描述其空间异质性，为验证区域样本量计算提供数据支持的顾及空间组成与构型的地表覆盖样本量计算方法。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种顾及空间组成与构型的地表覆盖样本量计算方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：1)将待验证区域划分为多个等面积的矩形规则格网，所述矩形规则格网的长宽相等；2)计算每一个矩形规则格网的空间组成与构型的综合指数MFI；所述空间组成与构型的综合指数MFI的计算公式如下：其中：a是矩形规则格网的面积；所述a是矩形规则格网中像元的数量与矩形规则格网中像元的面积的乘积；所述矩形规则格网中像元的面积是地表覆盖数据空间分辨率的平方；e是矩形规则格网中图斑的边长，所述矩形规则格网中图斑的边长的计算方法是：所述矩形规则格网中包括M行×N列个像元；首先随机找到矩形规则格网中的任一像元，判断该像元的类型与其相邻的上下左右四个像元的类型是否相同，若该像元与其相邻的上下左右四个像元的类型都相同，无需做出处理；若该像元与其相邻的上下左右四个像元的类型存在部分不同或全部不同，则计算类型不同的相邻像元的数量；然后根据类型不同的相邻像元的数量计算前述随机找到像元的边长；所述计算方式是类型不同的相邻像元的数量与地表覆盖数据空间分辨率的乘积；重复前述方法直至计算完成矩形规则格网中所有像元的边长；最后将矩形规则格网中所有像元的边长相加得到矩形规则格网中图斑的边长；本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种顾及空间组成与构型的地表覆盖样本量计算方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：1)将待验证区域划分为多个等面积的矩形规则格网，所述矩形规则格网的长宽相等；2)计算每一个矩形规则格网的空间组成与构型的综合指数MFI；所述空间组成与构型的综合指数MFI的计算公式如下：

【技术特征摘要】
1.一种顾及空间组成与构型的地表覆盖样本量计算方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：1)将待验证区域划分为多个等面积的矩形规则格网，所述矩形规则格网的长宽相等；2)计算每一个矩形规则格网的空间组成与构型的综合指数MFI；所述空间组成与构型的综合指数MFI的计算公式如下：其中：e是矩形规则格网中图斑的边长；所述矩形规则格网中图斑的边长e分为m类，每一类的长度是ek；3)根据步骤2)计算得到的每一个矩形规则格网的空间组成与构型的综合指数MFI，进而计算待验证区域的总体空间组成与构型rMFI；4)获取所有待验证区域的样本总量N；所述所有待验证区域包括一个或多个待验证区域；5)将步骤4)获取得到的所有待验证区域的样本总量N按照步骤3)计算得到的待验证区域的总体空间组成与构型rMFI进行分配，所述分配公式是：其中：rMFIi、rMFIj分别为第i、j个待验证区域的总体空间组成与构型；Ai、Aj分别为第i、j个待验证区域的面积；Ni为第i个待验证区域的样本量。2.根据权利要求1所述的顾及空间组成与构型的地表覆盖样本量计算方法，其特征在于：所述步骤3)的具体实现方式是：将待验证区域内的所有矩形规则格网的空间组成与构型综合指数MFI进行相加，继而计算平均数值，所述平均数值是待验证区域的总体空间组成与构型rMFI。3.根据权利要求2所述的顾及空间组成与构型的地表覆盖样本量计算方法，其特征在于：所述步骤4)中获取所有待验证区...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈军，陈斐，武昊，
申请(专利权)人：国家基础地理信息中心，
类型：发明
国别省市：北京,11