遥感反演植被产品的真实性检验是推动其在农业领域应用水平提升的重要保证,其中异质性植被样区的优化采样设计是真实性检验地面测量过程中的关键技术.该研究以遥感影像作为先验知识,通过K-means聚类分层选取初始样点,利用空间模拟退火算法规划最优采样方案,并采用同期地面实测数据进行检验.研究结果表明,空间模拟退火算法在样点与总体空间变异性的一致性、插值面的精度、插值点和实测点的相关性3个方面都明显优于传统采样方案,2块样区优化后的采样方案插值面与影像面的均方根误差分别为3.1026和2.9627,插值点与实测点的皮尔逊相关系数分别为0.601和0.757,表明空间模拟退火算法可以为真实性检验地面试验提供可靠的优化采样策略.
遥感 算法 采样 真实性检验 植被异质性样区