IRS-P6影像最佳波段组合选择与制图精度评价

以IRS-P 6为遥感数据源,对湖北武汉地区进行了波段组合和遥感制图研究.采用统计分析的方法计算各波段的熵、标准差以及波段之间的相关系数矩阵,采用联合熵法和最佳指数法选择最佳波段组合方式,通过影像空间分辨率分析、基于像素级的分类精度评价和图斑面积解译精度检验三个方面评价了IRS-P 6影像的制图精度.结果表明：IRS-P 6影像各波段熵的大小顺序为：波段4〉波段5〉波段2〉波段3,标准差的大小顺序为：波段2〉波段4〉波段5〉波段3,最佳波段组合方式为：5（R）4（G）2（B）;采用最大似然监督分类方法进行分类的总体精度达93.50%,K appa系数达0.87;利用Q u ickB ird影像对IRS-P 6影像各地类图斑面积解译精度进行检验,总体精度达88.31%;IRS-P 6影像是遥感应用领域中5 m分辨率卫星数据的补充,适合于1∶2.5万、1∶5万等中等比例尺图件的制作.     

基于随机森林算法的原始土壤图更新研究

以湖北省黄冈市红安县华家河镇滠水河流域为研究区,利用随机森林算法(random forest,RF)结合多源环境变量,对研究区原有的土壤图斑进行分解制图,将混合多种土壤类型的复合土壤图斑进行细化,在土壤多边形内部画出新的边界来代表单一土壤类型,并通过373个实地采样点验证更新后的土壤图。结果显示,更新后的土壤图其制图精度从原有的63%提高到了76%,展现了更为详细的空间细节和空间变化信息,表明利用随机森林算法进行数字土壤制图的可行性和可靠性。     

利用景观指数定量化评估历史土壤图制图精度

判断历史土壤类型图件的制图精度,是正确利用这些珍贵数据资料的前提条件。利用收集整理的、标记为福建省1∶25万土壤图的全国第二次土壤普查数据,分析了土类、亚类、土属不同土壤分类层次在栅格数据下15个景观指数的粒度效应,以粒度30m×30m对应的景观指数为基准数据,不同粒度对应的景观指数与基准数据比较,设定相对变异百分数|VIV|1%时所对应的最大粒度为土壤矢量图栅格化的最佳表征粒度,并以此推断土壤类型图的比例尺,定量化评估其制图精度。结果表明,景观指数具有明显的粒度效应,土类、亚类、土属水平的最佳表征粒度分别为4.00 km×4.00 km、3.45 km×3.45 km和1.90 km×1.90 km,对应实际土壤图的比例尺分别为1∶180万、1∶160万、1∶85万。为判断历史土壤类型图的制图精度提供了新的有效途径和方法,对于珍贵历史数据资料的正确判断和利用具有重要价值。