[发明专利]一种基于概率位置模型消除空间位置误差对遥感软分类精度评价影响的技术

权利要求书

1.一种基于概率位置模型消除空间位置误差对遥感软分类精度评价影响的技术，包含以下步骤：

步骤( 1)：遥感影像几何配准：对一副遥感影像，假设像元总数为N，利用几何精校正算法进行校正，得到几何配准过程中的校正均方根误差RMSE和误差偏移平均方向；

步骤( 2)：遥感影像软分类：对几何配准后的遥感影像采用软分类算法，得到遥感软分类图像，设图像上(x,y)处的类型向量为υ(x,y)；

步骤( 3)：选择参考影像进行软分类精度评价：选择空间分辨率高于遥感分类图像的参考影像，随机抽选样本，对每个样本采用如下公式构建软分类精度评价矩阵：

其中，c_ni为遥感分类图像上第n个样本第i类的值，r_nj为参考影像上第n个样本第j类的值，p_nij是为第n个样本构建的软分类误差矩阵中第(i,j)处的值，对所有的样本构建的误差矩阵相加，得到软分类精度评价误差矩阵；

步骤( 4)：消除空间位置误差影响：(1)根据以下公式，找到符合条件的待参考像元位置群，并计算出各个待参考像元的权重；公式中，误差强度u和方向α分别为几何配准过程中的RMSE值和误差方向角度平均值；方向α只考虑主方向的±5°范围之内的像元，否则距离函数输出的权重为0，同时β为搜索范围程度，取经验值0.4-0.6：

根据以上公式，在参考影像中找到每个样本的经过位置校正以后的可能样本位置群，数量至少1以上，并且输出每个样本位置群中样本的权重P(d)，权重与距离成反比，距离越远，权重值越小；

对于满足以上公式条件的样本群，采用以下公式计算这些符合条件的位置群中的样本的加权平均值，得到位置校正后的参考影像样本的类型向量ω(x,y)，

2.如权利要求1所述的一种基于概率位置模型消除空间位置误差对遥感软分类精度评价影响的技术，其特征在于：所述步骤(2)中软分类算法为线性分解算法或SVM软分类方法。

3.如权利要求1所述的一种基于概率位置模型消除空间位置误差对遥感软分类精度评价影响的技术，其特征在于：所述步骤(3)中随机抽选的样本量为0.5％-2.0％。

4.如权利要求1所述的一种基于概率位置模型消除空间位置误差对遥感软分类精度评价影响的技术，其特征在于：所述步骤(4)中搜索范围程度β取值为0.4。