【摘 要】
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为实现遥感分类抽样精度评估,以京津冀不同空间分辨率遥感数据产品为例,首先基于土地利用类型对遥感图像进行内部与边界对象划分,并构建不同的空间分层模式;其次,分别采用直接利用土地利用类型、图像8邻域算法、多尺度空间分异性方法、图像8邻域和多尺度空间分异性耦合方法进行空间分层;最后,设置与K-means聚类对比实验,并利用地理探测器定量评估不同空间分层模式的分异性。结果表明:不考虑内部与边界对象(6层)
【机 构】
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山东农业大学信息科学与工程学院,北京农业信息技术研究中心,国家农业信息化工程技术研究中心,山东省地质测绘院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41801276),北京市自然科学基金项目(8192015)。
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为实现遥感分类抽样精度评估,以京津冀不同空间分辨率遥感数据产品为例,首先基于土地利用类型对遥感图像进行内部与边界对象划分,并构建不同的空间分层模式;其次,分别采用直接利用土地利用类型、图像8邻域算法、多尺度空间分异性方法、图像8邻域和多尺度空间分异性耦合方法进行空间分层;最后,设置与K-means聚类对比实验,并利用地理探测器定量评估不同空间分层模式的分异性。结果表明:不考虑内部与边界对象(6层)、考虑边界对象(12层)、考虑内部对象(18层)、考虑内部与边界对象(24层)和K-means(12、1
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