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題 名 | 應用漸進取樣法於訓練區塊之選取與評估=A Sequential Sampling Approach for Selecting and Evaluating Training Blocks |
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作 者 | 邱祈榮; | 書刊名 | 航測及遙測學刊 |
卷 期 | 2:1 1997.03[民86.03] |
頁 次 | 頁31-42 |
分類號 | 436.718 |
關鍵詞 | 漸進取樣; 訓練區塊; 累積分佈函數; Sequential sampling; Training block; Cumulative distribution function; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 在大面積影像分類過程中,混合監督及非監督分類法的混合式分類法是有效且最 被廣泛使用。於混合式分類法中,一般先選取一些較小的訓練區塊,來發展訓練統計值,以 便進行監督分類。而在選取這些訓練區塊時,最常遇到的問題是該選取多少訓練區塊才足夠 。本研究即針對此一問題,應用漸進取樣方法來做為選取訓練區塊及其過程之評估。以位於 美國科羅拉多州的落磯山國家公園為本研究之試區, 並以 100*100 (3*3 公里 ) 當作一訓 練區塊。於取樣過程中,利用光譜、地形及生態等三項因素為評估之依據,並以族群及樣本 間最大的累積分佈函數差異做為評估指標。結果顯示,於 5 %的最大差異限制下,23 個訓 練區塊應足以代表整個國家公園。 |
英文摘要 | In this study, a sequential sampling was employed to statistically select and evaluate cluster training blocks. Training blocks, each 3 by 3 kilometers in size, were selected from the entire Rocky Mountain National Park. Spectral, topographic, and ecologic criteria were used to assess the adequacy of the sampling. The criterion to determine whether to stop or to continue the sampling was based on the maximum difference between the sample cummulative distribution function (CDF) and the population CDF. The results showed that for this particular data set, twenty-three blocks would be adequate to represent the entire Rocky Mountain National Park. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。