土地覆盖图的精度评估

随着全球土地覆盖产品的不断发布，近年来也出现了跨产品的比较评估方法，用以揭示数据间的一致性、差异性与不确定性。

 参考数据 
参考数据（也称为基準真相或者验证数据）对于评估土地覆盖图的准确性至关重要。这些数据是与土地覆盖标签进行比较的基准，其质量直接影响评估的有效性。

 参考数据来源 
精度评估所依赖的参考数据通常包括以下几类：

 实地调查数据：通过 GPS 或其他设备在地面采集的点位数据。它们具有较高的可信度，但采集成本较高，覆盖范围有限。
 高分辨率遥感影像：如 Google Earth、Sentinel-2、Landsat 等。这些影像经过专家视觉解译后，可作为有效的参考数据源。
 已有权威数据集：如政府部门发布的土地覆盖调查数据、权威的地理空间数据库等。如果它们具有良好的时间一致性和空间精度，也可用于验证。

 样本设计与抽样方法 
为了实现高效而具代表性的精度评估，需在研究区域内进行合理的样本点抽样。常用策略包括：

 简单随机抽样：每个像元被抽中的概率相等。这种方法简单，但采样得到的稀有类别的样本数可能不足。
 分层随机抽样：依据地类划分分层后再进行随机抽样。它可以提升分类平衡性与精度估计的代表性。
 系统抽样：基于规则网格进行采样。可以确保空间分布均匀，但可能与地物空间格局产生偏差。
 聚类抽样：以地理聚集单元为基础，适用于大区域调查，可节省外业成本但增加估计误差。

 样本大小选择 
选择合适的样本大小是土地覆盖图验证设计中的一个重要的步骤。确定样本大小的两种常见方法是：

 Cochran 公式：考虑置信水平和误差幅度来估计所需的样本总量。
 分层抽样估算方法：使用总体样本量，同时考虑允许的误差水平和土地覆盖比例。

 样本解释方法 
样本点在评估中需被赋予真实地类标签，通常有以下方式：

 人工解译：专家基于高分辨率影像进行视觉判读。这种方式精度高但耗时耗力。
 自动赋值：利用已有地图或算法自动赋值，效率高但可能需人工复核。
 众包标注：公众利用平台（如 Geo-Wiki）进行标注。这种方法可以满足大数据需求，但需要关注数据准确性。

 精度指标 

有许多定量指标可以用来评估土地覆盖图的精度。这些指标通常是根据混淆矩阵（英语：confusion matrix）计算得出。 

 总体精度（Overall accuracy，OA） 
总体精度是一个整体指标，它表示分类正确的样本数占总样本数的比例。

有时，也会计算类别级别的精度指标。

 用户精度（User's accuracy，UA）、生产者精度（Producer's accuracy，PA）和 F1 值 
用户精度和生产者精度属于类别指标。

用户精度指的是地图上某一地类正确分类的比例（反映错分误差）。

生产者精度则是地面某一地类被正确分类的概率（反映遗漏）。

还可以分别对用户精度和生产者精度进行平均，从而提供来自用户和生产者的角度的分类性能。

而 F1 值则是用户精度与生产者精度的调和平均值，用以综合考虑这两类指标。

 Kappa系数 
Kappa系数是一种考虑随机一致性的统计指标。它的值域为 -1 至 1，值越高代表一致性越强。Kappa 系数常见解释标准如下： 
+Kappa值的解析Kappa 值一致性强度< 0极差0–0.20轻微0.21–0.40一般0.41–0.60中等0.61–0.80明显0.81–1.0极好

 置信区间与不确定性 
由于精度指标往往是基于样本的，因此存在统计不确定性。通常会结合标准误差或置信区间，估计总体精度或各类精度指标的可靠范围。这对于不同产品间的精度比较尤为重要。

 多产品对比评估 
除了评估单个土地覆盖产品的精度外，许多研究还会对多个土地覆盖产品进行比较评估。这些产品通常在输入数据、分类方案或分类算法上有所不同。因此，比较评估对于理解这些数据集的一致性、差异性、互补性和可用性尤为重要。 比较评估通常采用以下方式进行：
 统一土地覆盖类别定义。
 通过目视检查不同的土地覆盖图从而进行定性比较。

 使用通用参考数据集和评估指标进行定量评估。
近年来，许多研究都比较了多个高分辨率土地覆盖产品，例如欧洲空间局的WorldCover、Esir的Land Cover 和谷歌的 Dynamic World，以评估它们在不同区域和土地覆盖类型中的相对精度和主题一致性。这些努力有助于用户在为特定用途选择产品时做出明智的选择。 

 参见 

 测量精度
 第一类错误与第二类错误
 土地利用

 参考文献 

 外部链接 
ESA 的 High Resolution Land Cover 项目
GeoWiki 首页
联合国粮食及农业组织（FAO）开发的 Land Cover Classification System (LCCS)

Category:土地管理