基于优先级和语义邻近度的地表覆盖数据升尺度方法

发布时间：2017-09-22 16:01

  本文关键词：基于优先级和语义邻近度的地表覆盖数据升尺度方法

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【摘要】：地表覆盖类别数据尺度上推方法中仍以众数选择或比例占优为原则,但这2种原则都存在一定的缺陷,比如在多个众数的情况下随机选取会使地图信息很大程度上失真。为了更好地保持尺度综合前后地物类别空间信息,将地表覆盖类别优先准则和语义邻近规则引入到尺度上推方法中,在众数聚合规则上考虑类别优先级和语义邻近度,建立一种新的地表覆盖类别数据升尺度方法。该方法通过设定类别优先级和语义邻近度,计算得到粗尺度上对应空间位置的类别,从而完成地表覆盖类别数据的尺度综合。实验结果表明,在众数聚合方法基础上,加入类别优先级和语义邻近度,能够较好地保持尺度综合前后地物空间分布的一致性,地图相似度也相对较高。
【作者单位】： 西南交通大学地球科学与环境工程学院;东华理工大学江西省数字国土重点实验室;
【关键词】： 地表覆盖数据 升尺度方法 优先级 语义邻近度 Fuzzy kappa系数
【基金】：西南交通大学研究生创新实践项目“基于主体结构特征的异源遥感影像自动匹配研究”(编号:YC201414131) 2014年四川省科技创新苗子工程“基于高分光学遥感影像的高铁沿线隐患监测的关键技术研究”(编号:2014-12) 教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-12-0942) 东华理工大学江西省数字国土重点实验室开放研究基金“高分辨率光学遥感影像的高精度配准研究”(编号:DLLJ201505)共同资助
【分类号】：P208
【正文快照】： 2.东华理工大学江西省数字国土重点实验室,南昌330013)0引言空间尺度是地理科学研究的一个重点问题,被认为是对地观测的首要挑战[1]。空间数据的尺度转换是将数据从一个空间尺度推绎到另外一个空间尺度的过程,是地学尺度科学研究的重要内容之一。不同尺度下地表呈现的地物类别，

本文编号：901727