《表2 地表覆盖更新结果精度统计》

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《面向地理国情监测的变化检测与地表覆盖信息更新方法》

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如上所述，在非变化区域中利用前一期的地理国情普查矢量图斑和面向对象的分割结果，对每种地表覆盖类型选取少量地物对象类别，作为新一期分割影像中的类别标签，结合分割影像的对象特征共同组成地理国情普查的训练样本。将样本输入到支持向量机分类器（采用高斯径向基核函数）中进行训练和分类，获得变化区域更新后的地表覆盖类型。表2是根据新一期（2016年）的地理国情监测成果对2个研究区地表覆盖更新结果的精度验证。从表中可看出，该方法得到的地表覆盖图更新结果获得了较高的总体精度和Kappa系数，具有较高的准确性和可靠性。从每一个地表覆盖类型的结果来看，不同植被覆盖的分类精度相比其他类别的精度偏低，这说明虽然被划分为不同的地表覆盖类型，但是它们作为植被在现有特征中的表现仍然十分相近。同样，构筑物与房屋建筑也具有相似的特征，在某些场景中较难区分。从本质上来说，地理国情普查的分类标准并非严格按照地表覆盖自然类型进行划分，而是根据土地的功能考虑了土地利用信息，这会使相同的地物因为使用功能而非反射特性的差异而划分为不同的类别，降低了某些类别之间的可分性。图7为更新后的地表覆盖图。