[发明专利]模拟退火的复杂地表空间遥感产品像元值精度验证方法

摘要

本发明公开了一种基于模拟退火的复杂地表空间遥感产品像元值精度验证方法，包括针对选定较大面积遥感像元内地物对象存在的相关性和异质性，使用模拟退火算法对指定数量样本的空间位置进行合理布局和样本权重，进而得到对该像元尺度总体估计的更高精度。本发明具有实用性广、估计精度高等优点，适用于复杂地表遥感产品像元尺度验证的抽样调查，如地表植被指数、农作物种植面积、环境污染分布、生态参数提取等。

主权项

一种基于模拟退火的复杂地表空间遥感产品像元值精度验证方法，其特征在于步骤如下：步骤1、以待验证的遥感产品像元的外包矩形为空间抽样范围，离散化抽样区域，将抽样范围离散化成指定大小的样方集合，作为待抽样的离散化总体；步骤2、将区域分层图与离散总体相叠加，查询出每个样方所属的分层序号；计算每层的权重＝每层的子总体大小/总体的大小；步骤3、初始化抽样方案，记为y，先在每层内随机抽取两个样本，然后将剩下数量的样本随机分配到各层中，以保证每层内至少有两个样本；根据MSN模型，即非均质地表均值估计Mean of Surface with Non‑homogeneity模型，计算当前样本布局下的像元平均值估计方差；步骤4、使用模拟退火算法调整样本的分布，以对像元平均值估计方差最小为目标；在每一次的调整中，从已有的样本中随机去掉一个样本，从总体余下的样本集合中随机选择一个样本加入到已有的抽样方案中，记为y’；其中，如果去掉一个样本之后的抽样方案y中某层的样本少于两个样本，那么，新加入的样本必须也从该层随机选择，保证抽样方案y’中每层的样本量不少于2个；步骤5、输出经调整和优化后得到的样本点位置，同时输出每个样本的权重；按照输出样本去实地进行采样调查得到实测值后，按照样本权重进行线性求和，即得到目标像元的相对真值，并根据MSN模型计算该估计方差的标准误差；比较同步观测的像元值是否在指定显著性水平的置信区间范围内，以此来评估同步像元值的准确性。