王振华，徐利智，纪晴，刘智翔

(上海海洋大学 信息学院，上海 201306)

0 引言

遥感影像分类结果的精度评价是遥感影像数据应用决策的重要保障[1]。面向遥感影像分类结果的精度评价方法是一个亟待解决的科学问题。

抽样是产品质量评估和数据精度评价的常用方法之一，是处理大批量信息的有效方法。抽样是按预先确定的方案，从批或过程中随机选取样本，逐一检查样本质量，从而对批或过程做出判定，是介于不检验与百分比检验之间的一种检验方法[2]。常用的抽样检验方法包括简单随机抽样[3]、系统抽样[4]、簇抽样[5]、分层抽样[5]和整群抽样[6]等。这些抽样方法大多是针对独立同质产品的精度评价。而区别于独立同质的产品，遥感影像数据具有空间相关性和异质性等特征。因此，直接应用现有的抽样方法对其进行精度评价，存在样本信息冗余度高和代表性弱等局限性。

兼顾遥感影像特性，亦有学者提出了遥感影像分类结果的精度评价，如基于空间数据的相关性，Huang等[7]利用灰度共生矩阵量化遥感像元间的关系，优化了系统抽样方法用于遥感分类结果精度评价；马炜等[8]根据系统抽样的原理，结合精度要求提出基于网格空间抽样调查的湿地面积估测方法；Wang等[9]结合分层标准的选择和抽样单位大小，制定了作物面积估算空间抽样方案；林芳芳[10]基于GF-1号遥感影像，综合应用遥感技术、抽样技术、模拟退火算法及空间自相关理论等，对研究区农作物种植面积进行抽样估算。……