[00032074]基于概率位置模型的空间位置误差影响消除方法

一、技术研究背景 空间位置误差的存在直接影响了遥感数据应用的范围以及以遥感影像为数据源的研究结论的可靠性。如何消除这种空间位置误差已经成为学术界和遥感产业化过程中一个热点问题。常规的消除方法（例如空间聚合的方法）只能消除部分误差，而且对于中低分辨率的遥感数据并不适用。因此，发展一种适用于多尺度遥感影像中空间位置误差消除方法成为必然。 二、技术先进性 本成果提出了一种基于概率位置模型的空间位置误差影响消除方法，该模型有效地利用前人关于几何配准误差强度和方向的规律性信息加强距离衰减函数，选择性地分配中心象元以及周围象元的权重，以此消除多尺度遥感影像中的空间位置误差的影响。 本技术经过模拟和真实影像实验，达到以下指标：（1）应用基于概率位置模型的空间位置误差消除方法之后，半个象元的配准标准能使以象元为评估单元的软分类精度评价中的OA-error和kappa-error均在10%以下；（2）以现有的土地覆盖数据库达到的配准精度来看，基于概率位置模型的空间位置误差消除方法能使OA-error和kappa-error在两级分类体系下均小于10%，但只能使GLC 2000和GlobCover 2009的OA-error和kappa-error小于5%。（2）基于概率位置模型的空间位置误差消除方法相比传统的spatial aggregation模型在亚象元级和象元级空间位置误差的情况下表现稳定；（3）基于概率位置模型的空间位置误差消除方法在景观破碎区域能使OA-error和kappa-error在10%以下。 图 1基于概率位置模型的空间位置误差影响消除方法原理图 三、预期效益与合作企业 该方法能够适用于多尺度遥感影像中空间位置误差消除，对于大尺度遥感专题制图（例如，全球土地覆盖类型制图，粮食作物种植空间分布制图等）和中小尺度专题制图（例如，全国第三次农业普查农作物空间分布制图，江苏省自然资源空间分布遥感制图等）有着极强的实用性和适用性，每100元投入至少能节省20%。 预期合作企业为以卫星遥感数据、航空遥感数据的为数据源的专题产品服务企业，例如服务于智慧城市公共地图服务型企业