基于斜率、截距和相关系数的距离测度方法

摘要

一种基于斜率、截距和相关系数的距离测度方法，按如下步骤进行：一是确定特征空间，提取参照集和目标集，按样地地理坐标，提取样地特征空间并结合样地森林调查因子属性构建参照集，将整个研究区影像特征空间作目标集。二是构造SICD距离测度，先计算参照集和目标集特征空间之间的线性回归方程，再以三维空间点坐标表述SICD，当SICD越小时，目标集与参照集样本越相似，反之，越不相似。三是SICD距离测度的应用，计算两集的SICD并对SICD排序，选取k个距离最短的参照集，以距离倒数计算权重，权重乘以对应参照集求和得估算结果。用本方法构建的距离测度，能降低噪声影响、有效确定最近邻样本及次序，提高估算精度。

主权项

一种基于斜率、截距和相关系数的距离侧度方法，其特征是按如下步骤进行：(1)确定特征空间，提取参照集和目标集：根据样地调查地理坐标，提取样地的特征空间并结合样地森林调查因子属性构建参照集，将整个研究区影像特征空间作为目标集；(2)构造SICD距离测度：a、计算参照集与目标集特征空间之间的线性回归方程：以目标集特征空间为自变量(y)，参照集特征空间为因变量(x)，通过最小二乘法建立目标集与每个参照集之间的回归方程：yi，l＝axj，l+b+ε                     [1]其中：yi，l为第i个目标集第l个特征空间，xj，l为第j个参照集第l个特征空间，a和b分别为斜率和截距，ε为残差；b、以三维空间点坐标表述SICD，即求[a，b，r]与[1，0，1]两点之间的空间欧氏距离，为了消除a、b、r之间的尺度问题，分别对其进行归一化处理，SICD计算公式： SICD i , j = ( a i , j - 1 ) 2 Σ j = 1 n ( a ij - 1 ) 2 + ( b i , j - 0 ) 2 Σ j = 1 n ( b i , j - 0 ) 2 + ( r i , j - 1 ) 2 Σ j = 1 n ( r ij - 1 ) 2 - - - [ 2 ] 其中：ri，j为第i个目标集与第j个参照集的相关系数，n为参照集样本个数；判断准则为：SICD越小，说明目标集与参照集样本越相似，反之，越不相似；(3)SICD距离测度的应用：计算目标集与参照集的SICD并对SICD排序，选取k个距离最短的参照集，以距离倒数计算权重，最后将权重乘以对应参照集并求和即得到估算结果。