张景雄，万 月，梅莹莹

(1. 武汉大学 测绘学院，湖北 武汉 430079；2. 武汉大学 遥感信息工程学院，湖北 武汉 430079；3.地球空间信息技术协同创新中心，湖北 武汉 430079)

0 引 言

反映地表覆盖类型的空间分布及其动态变化特征的土地覆盖（或称地表覆盖）信息产品日益积累，其在资源环境规划和管理中具有越来越重要的作用。得益于时间维度信息的富集，地表覆盖变化信息产品对于地理国情监测、生态多样性等具有重要意义[1]。精确的地表覆盖变化信息有助于人们更好地理解地表过程，开展地球系统的科学研究，并为地理国情监测和诸多地学应用提供信息服务。地理国情监测通过对地理环境进行感知、统计和分析，服务于国计民生[2-3]。

有关土地覆盖或类似的专题分类信息精度的研究也称为真实性验证，在这一领域国内外学者做出了许多重要工作[4]。1991年，Congalton[5]提出了分类精度的度量指标PCC(percentage correctly classified)和误差矩阵。为了将精度指标应用到具体区域，即从全部问题域到局部，McGwire[6]提出报告用户精度时应考虑具体小区域的精度。为计算用户精度，De Wit[7]使用设置参考点的方式，以荷兰为研究区域进行真实性验证。为了避免设置参考点方式对精度计算的限制，一些学者探讨了基于模型的精度空间分布估计方法。Steele等[8]使用克里金方法从样本点空间内插得到了误分类概率分布图。Smith等[9]使用逻辑回归方法评价了地块大小和邻域异质性对单一像素分类精度的影响。2004年，Van oort等[10]考虑了地表类别、邻域异质性、邻域同质性、地块大小、熵和蔓延度等多种因素，分别计算了对应的逻辑回归模型参数，并评价了各因素对地表精度估计的影响程度。……