Эмпирический метод определение оптимального размера случайной точечной выборки для оценки площадей земельных угодий по космическим снимкам

DOI: 10.35595/2414-9179-2021-2-27-368-378

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторе

П.А. Украинский

Белгородский государственный национальный исследовательский университет, Федерально-региональный центр аэрокосмического и наземного мониторинга объектов и природных ресурсов,
ул. Победы, д. 85, 308015, Белгород, Россия;
E-mail: pa.ukrainski@gmail.com

Аннотация

Перспективным экспресс-методом для оценки площадей земельных угодий по космическим снимкам является использование случайной точечной выборки. Этот метод позволяет получить значения площадей без сплошного картографирования земельных угодий. При этом точность оценки площадей зависит от размера выборки. В представленной работе описан метод эмпирического определения оптимального размера выборки. Для использования этого метода необходимо выбрать ключевой участок с существующим эталонным слоем угодий. Далее производится многократная генерация выборок разного размера, по которым оценивается площадь угодий. Полученные площади сравниваются с эталонными и вычисляется относительная ошибка измерения. Анализ среднего значения и разброса ошибок при разных размерах выборки позволяет выявить тот момент, когда при увеличении размера выборки перестаёт существенно снижаться ошибка. Такой размер выборки является оптимальным. Предложенный метод опробован на примере Калачской возвышенности. Проанализирован размерный ряд от 100 до 3000 точек выборки на ключевой участок (величина выборки в ряду увеличивается на 100 точек). Для каждого элемента этого ряда было сгенерировано по 1000 выборок соответствующего размера. Проанализировано влияние размера выборки на общую относительную ошибку оценки площадей. Анализ показал, что для исследованного ключевого участка оптимальным является размер выборки равный 1000 точек (1,1 точка/км2). При таком размере выборки общая относительная ошибка определения площадей в среднем составила 4,0 %, а максимальная ошибка—9,9%. Схожую точность следует ожидать при таком же размере выборки для других возвышенностей в лесостепной и степной зоне Восточно-Европейской равнины.

Ключ. слова

земельные угодья, измерение площади, случайная выборка, ошибки измерений, метод локтевого сгиба

Список литературы

  1. Мильков Ф.Н., Ахтырцева Н.И., Ахтырцев Б.П. Калачская возвышенность Воронеж: Издательство Воронежского университета, 1972. 178 с.
  2. Украинский П.А. Выбор оптимального порядка соседства для разделения пространственного точечного образа на кластерную и шумовую составляющую (на примере анализа размещения античных поселений на Керченском полуострове). ИнтерКарто. ИнтерГИС. 2020. Т. 26. Ч. 4. С. 257–265. DOI: 10.35595/2414-9179-2020-4-26-257–265.
  3. Barry S.C. How much impact does the choice of a random number generator really have? International Journal of Geographical Information Science. 2011. V. 25. No. 4. P. 523–530. DOI: 10.1080/13658810903093185.
  4. Bivand R.S., Pebesma E., Gomez-Rubio V. Applied spatial data analysis with R. New York: Springer-Verlag, 2013. 405 p. DOI: 10.1007/978-1-4614-7618-4.
  5. Gallego F.J. Review of the main remote sensing methods for crop area estimates. ISPRS Archives, 2006. V. XXXVI. No. 8/W48. P. 65–70.
  6. Pebesma E.J., Bivand R.S. Classes and methods for spatial data in R. R News, 2005. V. 5. No. 2. P. 9–13.
  7. Thyagharajan K.K., Vignesh T. Soft computing techniques for land use and land cover monitoring with multispectral remote sensing images: a review. Archives of Computational Methods in Engineering, 2019. V. 26. No. 2. P. 275–301. DOI: 10.1007/s11831-017-9239-y.
  8. Van Niel K.P., Laffan S.W. Gambling with randomness: the use of pseudorandom number generators in GIS. International Journal of Geographical Information Science, 2003. V. 17. No. 1. P. 49–68. DOI: 10.1080/713811743.

Для цитирования: Украинский П.А. Эмпирический метод определение оптимального размера случайной точечной выборки для оценки площадей земельных угодий по космическим снимкам. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Географический факультет МГУ, 2021. Т. 27. Ч. 2. С. 368–378 DOI: 10.35595/2414-9179-2021-2-27-368-378

For citation: Ukrainskiy P.A. Еmpirical method for estimation of the optimum size of random point samples for assessment areas of land cover from space images. InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2021. V. 27. Part 2. P. 368–378. DOI: 10.35595/2414-9179-2021-2-27-368-378 (in Russian)