[发明专利]一种逐位置快速估算各类地物概率分布的方法

权利要求书

1.一种逐位置快速估算各类地物概率分布的方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1.给定估算的所需参数，包括最大粒度G，近邻搜索半径τ，以及包含m个样本的样本数据集合H＝{h₁，h₂，…，h_m}，给出研究区域的所有地物类别，并将C个类别组成的集合记为{s₁，s₂，…，s_C}，G为一个正整数参数，τ为一个正实数参数；

步骤2.根据目标区域大小，设定目标规则格网TG，并根据目标地物的空间结构特征选择和目标规则格网具有相同空间分辨率的训练图像TI，其中空间分辨率为每个格网单元所表示的地面实际尺寸的大小；

步骤3.将TI缩放到从1到G的不同粒度大小，并分别记为TI₁，TI₂，…，TI_G；在将TI缩放到粒度1≤g≤G过程中，选定TI的某个顶点格网单元o为坐标原点，其坐标为(0，0，0)；对于每个TI中的像元p，将p在三个坐标方向上在TI规则格网上和o相差的格网单元数记为p的坐标(p_x，p_y，p_z)；同时，选定TI_g中对应于o的顶点格网单元o_g为坐标原点，其坐标为(0，0，0)；对于每个TI_g中的像元p_g，将p_g在三个坐标方向上在TI_g规则格网上同o_g相差的格网单元数记为p_g的坐标(p_gx，p_gy，p_gz)；

步骤4.对每个TI_g中的网格单元p_g，TI中与其对应的像元组成一个集合F(p_g)＝{p∈TI|2^g-1×p_gx≤p_x＜2^g-1×(p_gx+1)∧2^g-1×p_gy≤p_y＜2^g-1×(p_gy+1)∧2^g-1×p_gz≤p_z＜2^g-1×(p_gz+1)}；当计算出F(p_g)后，将网格单元p_g对应的值设定为(s₁(p_g)，s₂(p_g)，…，s_C(p_g))，其中s_i(p_g)表示F(p_g)中被标识为s_i类别的网格单元个数有多少；

步骤5.将TG缩放到从1到G的不同粒度大小，并分别记为TG₁，TG₂，…，TG_G；在将TG缩放到粒度1≤g≤G过程中，选定TG的某个顶点格网单元o′为坐标原点，其坐标为(0，0，0)；对于每个TG中的像元q，将q在三个坐标方向上在TG规则格网上和o′相差的格网单元数记为q的坐标(q_x，q_y，q_z)；同时，选定TG_g中对应于o′的顶点格网单元o′_g为坐标原点，其坐标为(0，0，0)；对于每个TG_g中的像元q_g，将q_g在三个坐标方向上在TG_g规则格网上同o′_g相差的格网单元数记为q_g的坐标(q_gx，q_gy，q_gz)；

步骤6.将样本数据集合H中的每个样本h指定到距离其最近的TG网格单元中；对每个TG中的网格单元q，样本数据中被指定到网格单元q中的样本集合记为H_q，q所对应的值为一个向量(s₁(q)，s₂(q)，…，s_C(q))，其中s_i(q)表示H_q中被标识为s_i类别的样本数有多少；

步骤7.对每个TG_g中的网格单元q_g，TG中与其对应的像元组成一个集合F(q_g)＝{q∈TG|2^g-1×q_gx≤q_x＜2^g-1×(q_gx+1)∧2^g-1×q_gy≤q_y＜2^g-1×(q_gy+1)∧2^g-1×q_gz≤q_z＜2^g-1×(q_gz+1)}；当计算出F(q_g)后，将网格单元q_g对应的值设定为(s₁(q_g)，s₂(q_g)，…，s_C(q_g))，其中s_i(q_g)表示F(q_g)中具有s_i类别标识的网格单元个数有多少；

步骤8.根据给定的近邻搜索半径τ，初始化近邻模板T；T由距离坐标原点不超过τ个网格单元的整数位置矢量构成；对于T中的每个元素t，初始化类别矩阵为0；每一行表示一个类别组合；例如有两个类别s₁和s₂，则有三行，分别表示t中只出现类别s₁，只出现类别s₂以及同时出现类别s₁和s₂；第i列代表各种组合下s_i类别在中心像元出现的个数；

步骤9.设定g＝G，并将TI中各类别的比例作为各类别在训练图像中的概率质量函数，记为{P_ti(s₁)，P_ti(s₂)，…，P_ti(s_C)}，同时设置TG_g中每个网格单元q_g各类别的先验概率质量函数为

步骤10.初始化所有类别矩阵为0，t∈T；对于TI_g上的每个网格单元p_g，在TI_g中寻找同p_g距离不超过τ个网格单元集合P_g；对于P_g中的每个网格单元δ，其坐标为(δ_x，δ_y，δ_z)，在近邻模板T中找到δ对应的元素t^δ＝(δ_x-p_gx，δ_y-p_gy，δ_z-p_gz)；在中找到网格单元δ所有出现类别所对应的类别组合所在行i，并将p_g所对应的值(s₁(p_g)，s₂(p_g)，…，s_C(p_g))累加到的i行；

步骤11.对于TG_g中的每个网格单元q_g计算各类别的概率质量函数，具体方法如下：

(1)将(P(s₁(q_g))，P(s₂(q_g))，…，P(s_C(q_g)))初始化为0；

(2)在TG_g中寻找同q_g距离不超过τ个网格单元集合TQ_g；

(3)对于TQ_g中的每个网格单元γ，其坐标为(γ_x，γ_y，γ_z)；如果(s₁(γ)，s₂(γ)，…，s_C(γ))为0向量，则从TQ_g中去除γ；如果(s₁(γ)，s₂(γ)，…，s_C(γ))不为0向量，则在近邻模板T中找到γ对应的元素t^γ＝(γ_x-p_gx，γ_y-p_gy，γ_z-p_gz)；在中找到网格单元γ所有出现类别所对应的类别组合所在行j，然后设置为第j行的值；

(4)对每个类别s_i使用公式

融合TQ_g中不同网格单元所推导出的类别概率，其中

计算出所有的P(s_i(q_g))后，使用

对P(s_i(q_g))进行归一化得到每个类别的概率；

(5)如果g≠1，在TG_g-1中找到和q_g对应的网格单元集合Q_g-1＝{q_g-1∈TG_g-1|2×q_gx≤q_(g-1)x＜2×(q_gx+1)∧2×q_gy≤q_(g-1)y＜2×(q_gy+1)∧2×q_gz≤q_(g-1)z＜2×(q_gz+1)}，并将q_g-1各类别的先验概率质量函数设置为{P(s₁(q_g))，P(s₂(q_g))，…，P(s_C(q_g))}，设定g＝g-1，跳转到步骤10；

步骤12.将TG₁，TG₂，…，TG_G上每个网格单元的各类别概率质量函数结果输出。