[发明专利]一种基于空间邻接指数的遥感分类野外调查样方抽选方法

权利要求书

1.一种基于空间邻接指数的遥感野外调查样方抽选方法，包含以下步骤：

步骤1)：遥感影像分类；

步骤2)：计算每个像元的空间邻接指数(SAI)；

步骤3)：抽样分层；

步骤4)：确定每一层的样本量；

步骤5)：分层随机抽样。

2.如权利要求1所述的一种基于空间邻接指数的遥感野外调查样方抽选方法，其特征在于：

所述步骤1)至步骤5)具体为：

步骤1)：遥感影像分类为：对一副遥感影像利用机器学习算法进行分类，得到土地覆盖类型空间分布图；

步骤2)：计算每个像元的SAI：SAI的计算方法如下式：

SAI=Σk=1z[Ψ(yi=yk)]]]>

其中，y_i为分类图像上任意一像元的类型，y_k表示与y_i邻接像元的类型，当y_i与y_k类型相同时，Ψ(y_i＝y_k)取值为0，否则取值为1；

步骤3)：抽样分层：按SAI值将图像上的像元分为z+1层，层号为h，h∈[1,z+1]。

步骤4)：确定每一层的样本量；

步骤5)：分层随机抽样。

3.如权利要求1所述的一种基于空间邻接指数的遥感野外调查样方抽选方法，其特征在于：所述每个像元的空间邻接指数SAI变化范围为2-8。

4.如权利要求2所述的一种基于空间邻接指数的遥感野外调查样方抽选方法，其特征在于：所述步骤4)具体为：每一层的样本量的计算方法如下式：

nh=nWhSh/ChΣh=1z+1WhSh/Ch]]>

其中，n_h为第h层的样本量，W_h为第h层的像元总数占总体像元数比例，S_h为第h层的方差，C_h为第h层的空间邻接指数的函数，C_h取值为1/(SA％+1)。