基于地理单元的高光谱遥感土地覆盖制图及不确定性量化研究

来自国内的研究人员针对高光谱遥感影像在土地覆盖(LC)制图中存在的数据与信息层级不确定性问题，创新性地提出地理单元制图法和基于信息熵的不确定性量化方法。通过对比三种制图单元分类精度，验证了该方法的准确性，并构建了三个定量不确定性评估指标(q值分别为0.6793、0.5755和0.5812)。研究表明地理单元级LC制图具有最高总体精度(OA)和Kappa系数，为航空高光谱制图可靠性评估提供了新范式。

　　

机载高光谱遥感影像在实现高精度土地覆盖(land cover, LC)制图方面展现出独特优势，然而制图过程中累积的数据与信息层级不确定性始终是待解难题。研究团队另辟蹊径，开发出基于地理单元(geo-parcel)的创新制图方法，配套提出基于信息熵理论的不确定性计算框架。为验证方法可靠性，实验设计别出心裁地对比了三种不同制图单元的分类精度表现。

这项研究亮点在于构建了三个定量化不确定性评估指标，并通过方差分析验证了其科学合理性。数据显示，地理单元级LC制图方法以显著优势摘得最高总体精度(Overall Accuracy, OA)和Kappa系数桂冠。特别值得注意的是，三个不确定性指标q值(0.6793、0.5755和0.5812)如同精密的生物传感器，精准捕捉到像素级和地理单元级LC制图的可靠性波动。

该成果不仅证实了航空高光谱在地理单元尺度制图的精度优势，更开创性地搭建起不确定性定量描述的桥梁。这些突破性发现如同打开了一扇新的大门，为后续深入探索提供了充满可能性的研究路径。