[快闪报告]基于代表性评价的遥感作物分类样本选择方法

基于代表性评价的遥感作物分类样本选择方法
编号:3275 稿件编号:3303 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-13 11:31:48 浏览:524次 快闪报告

报告开始:2024年05月18日 17:25 (Asia/Shanghai)

报告时间:5min

所在会议:[S7] 主题7、遥感与地理信息科学 » [S7-2] 主题7、遥感与地理信息科学 专题7.17、专题7.19(18日下午,303)

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摘要
样本是作物遥感分类模型训练的基础。考虑到无先验知识情况下,样本采集往往面临着“去哪采”、“采多少”的问题,研究提出了一种对象级样本选择方法,将多尺度分割、样本代表性评价与分层随机抽样相结合,通过挖掘原始影像信息,计算并比较多次随机抽样的样本代表性,选择出空间均衡与代表性高的待采集样本,并得到其空间分布信息。为验证方法的有效性,文章在山东省桓台县的一个典型区内分别对10个样本量进行实验。结果表明,当样本量较小时,高代表性样本的分类精度总是高于多次随机抽样的平均分类精度;随着样本量的增加,随机抽样的样本代表性逐渐趋同,此时样本代表性与分类精度的关联变弱,对应样本量即为该研究区建议采集的最大样本量。
关键字
代表性评价,作物分类,样本选择
报告人
吴清滢
博士研究生 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所

稿件作者
吴清滢 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
余强毅 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
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