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基于代表性评价的遥感作物分类样本选择方法
编号：3275
访问权限：仅限参会人
更新：2024-04-13 11:31:48 浏览：939次
快闪报告
报告开始：2024年05月18日 17:25（Asia/Shanghai）
报告时间：5min
所在会场：[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。
关键词
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
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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