【摘要】：針對當(dāng)前土地覆被遙感數(shù)據(jù)存在的問題及現(xiàn)有融合算法的不足提出了基于Dempster-Shafer理論和貝葉斯最大熵（Bayesian Maximum Entropy，BME）理論的多源土地覆被遙感數(shù)據(jù)融合及重構(gòu)框架。研究首先評價(jià)了四種土地覆被遙感數(shù)據(jù)在國家及區(qū)域尺度的類別精度及混淆特征，構(gòu)建了多源數(shù)據(jù)的空間一致性及類別均質(zhì)性圖譜。研究提出了基于LCCS分類體系和最小距離向量計(jì)算土地覆被遙感數(shù)據(jù)及MODIS LAI針對目標(biāo)分類體系的基本概率函數(shù)的計(jì)算方法，，實(shí)現(xiàn)了Dempster-Shafer理論框架下多源土地覆被遙感數(shù)據(jù)及輔助信息融合，并從多角度對融合結(jié)果進(jìn)行了評價(jià)。針對典型研究區(qū)域，對比分析了指示克里金與貝葉斯最大熵模型在宏觀及微觀尺度的數(shù)據(jù)重構(gòu)結(jié)果，挖掘了預(yù)測位置鄰域內(nèi)已知點(diǎn)個(gè)數(shù)對于預(yù)測精度及預(yù)測時(shí)間的定量影響，分析了在軟數(shù)據(jù)精度較低情況下貝葉斯最大熵模型聯(lián)合使用硬數(shù)據(jù)及軟數(shù)據(jù)相對于單獨(dú)使用硬數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)的結(jié)果。
[Abstract]:Aiming at the existing problems of land cover remote sensing data and the deficiency of existing fusion algorithms, a framework of multi-source land cover remote sensing data fusion and reconstruction based on Dempster-Shafer theory and Bayesian maximum entropy (Bayesian Maximum Entropy,BME theory is proposed. Firstly, the classification accuracy and confusion characteristics of four land cover remote sensing data at national and regional scale were evaluated, and the spatial consistency and class homogeneity map of multi-source data were constructed. Based on LCCS classification system and minimum distance vector, the method of calculating land cover remote sensing data and the basic probability function of MODIS LAI for target classification system is proposed. The multi-source land cover remote sensing data and auxiliary information fusion are realized under the framework of Dempster-Shafer theory, and the fusion results are evaluated from many angles. In this paper, the data reconstruction results of Kriging and Bayesian maximum entropy models at macro and micro scales are compared and analyzed for typical study areas, and the quantitative effects of the number of known points in the prediction location neighborhood on the prediction accuracy and prediction time are excavated. The results of using hard data in Bayesian maximum entropy model and reconstructing soft data in comparison with hard data alone are analyzed in the case of low precision of soft data.
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)（北京）
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：P237

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2246817