2025年大學(xué)《地球信息科學(xué)與技術(shù)》專業(yè)題庫——地球科學(xué)中的土地利用變化監(jiān)測遙感數(shù)據(jù)分析技術(shù)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每題3分，共15分）1.土地利用/土地覆蓋（LULC）2.傳感器輻射分辨率3.大氣校正4.變化向量分析（CVA）5.Kappa系數(shù)二、簡答題（每題5分，共30分）1.簡述遙感圖像輻射定標(biāo)和數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的。2.比較監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類方法的主要區(qū)別和適用場景。3.列舉至少三種遙感圖像幾何校正中可能存在的誤差類型。4.簡述面向?qū)ο髨D像分析（OBIA）在土地利用變化監(jiān)測中的主要優(yōu)勢。5.影響土地利用變化監(jiān)測精度的主要因素有哪些？6.簡述土地利用變化動(dòng)態(tài)監(jiān)測模型（如Markov模型）的基本思想。三、論述題（每題10分，共40分）1.論述選擇遙感數(shù)據(jù)源（如Landsatvs.Sentinelvs.高分辨率商業(yè)衛(wèi)星）時(shí)需要考慮的因素。2.詳細(xì)說明利用圖像比較法進(jìn)行土地利用變化監(jiān)測的基本流程。3.結(jié)合實(shí)例，論述遙感技術(shù)在監(jiān)測土地利用/土地覆蓋變化在資源環(huán)境管理中的應(yīng)用價(jià)值。4.探討人工智能（如深度學(xué)習(xí)）技術(shù)在未來土地利用變化監(jiān)測與分析中的潛在應(yīng)用與發(fā)展趨勢。四、計(jì)算題（共15分）假設(shè)對某區(qū)域進(jìn)行了兩次遙感影像分類，得到如下混淆矩陣：||分類為A(實(shí)際)|分類為B(實(shí)際)|分類為C(實(shí)際)|總計(jì)(預(yù)測)||----------------|----------------|----------------|----------------|-------------||預(yù)測為A|85|5|3|93||預(yù)測為B|8|72|7|87||預(yù)測為C|4|6|91|101||總計(jì)(實(shí)際)|97|83|101|281|根據(jù)該矩陣，計(jì)算：1.每個(gè)土地覆蓋類別的總體精度（OverallAccuracy）。2.Kappa系數(shù)。3.分析該分類結(jié)果的質(zhì)量，指出可能存在的問題。試卷答案一、名詞解釋1.土地利用/土地覆蓋（LULC）：指地球表面在一定時(shí)間范圍內(nèi)，由人類活動(dòng)或自然過程所引起的土地表面形態(tài)、屬性和覆蓋狀況的空間組合。土地利用強(qiáng)調(diào)人類對土地的利用方式和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，而土地覆蓋主要描述地表的自然或人工覆蓋物類型。2.傳感器輻射分辨率：指傳感器記錄的電磁輻射強(qiáng)度（亮度）區(qū)分能力，即傳感器能夠探測到的最小輻射亮度差異。通常用比特?cái)?shù)表示，比特?cái)?shù)越多，能區(qū)分的亮度級別越多，輻射分辨率越高。3.大氣校正：指通過一定的方法去除或削弱遙感傳感器接收到的地物反射輻射中由大氣吸收和散射引起的誤差，以獲取地物真實(shí)的反射率信息的過程。它是遙感圖像預(yù)處理的關(guān)鍵步驟之一。4.變化向量分析（CVA）：一種基于像元時(shí)間序列變化信息的變化檢測方法。它通過計(jì)算每個(gè)像元在兩個(gè)時(shí)相影像之間的光譜變化向量（在光譜空間中），并將這些向量投影到預(yù)先定義的主成分方向上，從而識(shí)別和提取地物類別間的變化信息。5.Kappa系數(shù)：也稱Kappa統(tǒng)計(jì)量，是一種用于評估分類結(jié)果精度，特別是考慮隨機(jī)錯(cuò)誤的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。它比較觀測一致性與期望一致性，值范圍為0到1，越接近1表示分類精度越高，區(qū)分隨機(jī)誤差的影響越大。二、簡答題1.簡述遙感圖像輻射定標(biāo)和數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的。*輻射定標(biāo)目的：將傳感器記錄的原始數(shù)字量（DN值）轉(zhuǎn)換為地物實(shí)際的物理量，主要是反射率或輻射亮度。這是后續(xù)定量分析和比較不同傳感器、不同時(shí)相數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，確保獲取的地物電磁波信息是真實(shí)的。*數(shù)據(jù)預(yù)處理目的：消除或減弱遙感數(shù)據(jù)在獲取、傳輸和存儲(chǔ)過程中產(chǎn)生的各種誤差（如大氣干擾、傳感器噪聲、幾何畸變等），提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，使其適用于后續(xù)的分析和應(yīng)用。主要目的是獲取準(zhǔn)確、可靠的地表信息。2.比較監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類方法的主要區(qū)別和適用場景。*主要區(qū)別：*訓(xùn)練樣本：監(jiān)督分類需要先在待分類圖像中選擇少量具有代表性樣本，并標(biāo)明其類別（需要先驗(yàn)知識(shí)或地面調(diào)查數(shù)據(jù)）；非監(jiān)督分類則無需訓(xùn)練樣本，算法自動(dòng)根據(jù)數(shù)據(jù)本身的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行分類。*分類依據(jù)：監(jiān)督分類依據(jù)樣本的光譜特征和已知類別建立分類規(guī)則（如最小距離法、最大似然法、支持向量機(jī)等）；非監(jiān)督分類依據(jù)像元光譜特征之間的相似性（如ISODATA、K-Means等）進(jìn)行聚類分組。*結(jié)果：監(jiān)督分類輸出的是預(yù)定義類別的分類圖；非監(jiān)督分類輸出的是數(shù)據(jù)自然的聚類結(jié)果，類別名稱未知，需要人工解釋和賦名。*適用場景：*監(jiān)督分類：適用于對地物類別有明確認(rèn)識(shí)、已有較詳細(xì)的分類圖或地面樣本數(shù)據(jù)的場景；適用于需要獲得特定、已知類別信息的應(yīng)用；分類精度通常較高，尤其是在地物光譜特征差異明顯時(shí)。*非監(jiān)督分類：適用于缺乏地面樣本數(shù)據(jù)、對地物類別不甚了解或需要探索性分類的場景；適用于光譜特征差異較小或混合像元較多的區(qū)域；常用于初步分類或作為監(jiān)督分類的預(yù)處理步驟。3.列舉至少三種遙感圖像幾何校正中可能存在的誤差類型。*系統(tǒng)誤差：由傳感器本身或大氣折射引起的、具有確定規(guī)律或模式的誤差，如地球曲率改正誤差、傳感器姿態(tài)誤差、大氣折射誤差等。通常可以通過模型或公式進(jìn)行精確改正。*隨機(jī)誤差：由地面不規(guī)則起伏、大氣湍流、傳感器噪聲等多種隨機(jī)因素引起的、無確定規(guī)律變化的誤差，使得像元位置存在隨機(jī)偏差。通常通過提高圖像分辨率、改善大氣條件、多次曝光平均等方式減小。*幾何畸變：指由于傳感器光學(xué)系統(tǒng)像差、地球曲率、地形起伏等因素引起的圖像幾何形狀的失真，如桶狀畸變、枕狀畸變、透視變形等。主要影響圖像的幾何精度，需要通過幾何校正模型（如多項(xiàng)式模型、RPC模型等）進(jìn)行消除。4.簡述面向?qū)ο髨D像分析（OBIA）在土地利用變化監(jiān)測中的主要優(yōu)勢。*考慮地物空間結(jié)構(gòu)：OBIA將圖像分割成具有空間上下文信息的對象（Object），分析不僅基于像元的光譜信息，還利用了對象的形狀、大小、紋理、鄰域關(guān)系等空間結(jié)構(gòu)特征，能更好地識(shí)別復(fù)雜地物和地物邊界。*減少噪聲影響：對象比單個(gè)像元具有更平滑的光譜特征，可以有效抑制隨機(jī)噪聲對分類結(jié)果的影響，提高分類的穩(wěn)定性和精度。*提高分類精度：對于具有明顯邊界和獨(dú)特空間形態(tài)的地物（如建筑物、道路、林冠等），OBIA通常能獲得比傳統(tǒng)像元級分類更高的精度。*簡化分類過程：對象級分類可以減少分類的類別數(shù)量（如將多個(gè)相似的光譜像元合并為一個(gè)對象類別），簡化后續(xù)的分析和制圖。*易于解譯和可視化：以對象為單位進(jìn)行分析和制圖，更符合人類視覺習(xí)慣和認(rèn)知方式，便于用戶解譯和驗(yàn)證結(jié)果。5.影響土地利用變化監(jiān)測精度的主要因素有哪些？*遙感數(shù)據(jù)質(zhì)量：包括空間分辨率、光譜分辨率、輻射分辨率、時(shí)間分辨率、傳感器性能、數(shù)據(jù)獲取時(shí)的光照和大氣條件等。數(shù)據(jù)質(zhì)量低會(huì)直接影響信息提取的準(zhǔn)確性。*預(yù)處理效果：輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何校正等預(yù)處理步驟的精度直接影響后續(xù)分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量。預(yù)處理不當(dāng)會(huì)引入誤差。*分類方法選擇與參數(shù)設(shè)置：不同的分類算法適用于不同的數(shù)據(jù)類型和地物特征，參數(shù)設(shè)置（如閾值選擇、訓(xùn)練樣本代表性等）對結(jié)果有顯著影響。*地面真值數(shù)據(jù)：用于精度評價(jià)的地面樣本的代表性、數(shù)量和質(zhì)量直接影響精度評估結(jié)果的可靠性，也影響分類訓(xùn)練樣本的質(zhì)量。*分類器本身能力：分類算法的魯棒性、對混合像元和相似地物的區(qū)分能力等。*研究區(qū)域特征：地形復(fù)雜度、地物光譜特征差異度、土地覆蓋類型多樣性等。*解譯者的經(jīng)驗(yàn)與主觀性：在目視解譯或結(jié)果驗(yàn)證過程中可能存在主觀偏差。6.簡述土地利用變化動(dòng)態(tài)監(jiān)測模型（如Markov模型）的基本思想。*基本思想：Markov模型是一種基于轉(zhuǎn)移概率的隨機(jī)過程模型，用于模擬和預(yù)測土地利用/土地覆蓋類型在空間上的動(dòng)態(tài)變化。其核心思想是：一個(gè)區(qū)域在下一時(shí)刻的土地利用狀態(tài)，只取決于其當(dāng)前狀態(tài)以及與它相鄰區(qū)域在上一時(shí)刻的土地利用狀態(tài)，而與其他區(qū)域或更遠(yuǎn)區(qū)域的歷史狀態(tài)無關(guān)（馬爾可夫特性）。*實(shí)現(xiàn)方式：通過構(gòu)建土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣（轉(zhuǎn)移矩陣），該矩陣的元素表示從一種土地利用類型轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N類型的可能性大小。利用該矩陣和初始的土地利用狀態(tài)分布，可以模擬預(yù)測未來一段時(shí)間后的土地利用格局。模型考慮了土地利用變化的相鄰關(guān)系和空間依賴性，比簡單的統(tǒng)計(jì)模型能更真實(shí)地反映變化過程。三、論述題1.論述選擇遙感數(shù)據(jù)源（如Landsatvs.Sentinelvs.高分辨率商業(yè)衛(wèi)星數(shù)據(jù)）時(shí)需要考慮的因素。*應(yīng)用目標(biāo)與精度要求：不同的應(yīng)用對空間、光譜、時(shí)間分辨率和輻射分辨率的要求不同。例如，大范圍監(jiān)測可能優(yōu)先考慮Landsat或Sentinel的光譜和時(shí)相優(yōu)勢；精細(xì)制圖或變化檢測細(xì)節(jié)可能需要高分辨率商業(yè)衛(wèi)星數(shù)據(jù)。*研究區(qū)域范圍與尺度：區(qū)域越大，可能需要考慮數(shù)據(jù)的覆蓋范圍、重訪周期和成本。局部小范圍精細(xì)研究則更關(guān)注空間分辨率。*數(shù)據(jù)獲取成本與可及性：Landsat數(shù)據(jù)免費(fèi)但獲取周期長、處理復(fù)雜；Sentinel數(shù)據(jù)免費(fèi)、獲取快、覆蓋廣，但部分波段有云污染；商業(yè)衛(wèi)星數(shù)據(jù)成本高，但分辨率高、獲取靈活，通常有商業(yè)服務(wù)支持。*傳感器特性：考慮傳感器的光譜波段范圍、光譜分辨率（如多光譜、高光譜）、極化方式（如雷達(dá)數(shù)據(jù)）、獲取方式（光學(xué)、雷達(dá)、熱紅外）等是否滿足分析需求。例如，監(jiān)測農(nóng)作物長勢需要高光譜數(shù)據(jù)，災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測可能需要全天候的雷達(dá)數(shù)據(jù)。*數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用方法：不同的數(shù)據(jù)源需要不同的預(yù)處理流程和方法。例如，Sentinel-2數(shù)據(jù)需要復(fù)雜的大氣校正，而Landsat數(shù)據(jù)有成熟的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品。需考慮自身的技術(shù)能力和數(shù)據(jù)處理流程的兼容性。*數(shù)據(jù)時(shí)效性要求：緊迫的應(yīng)用需要考慮數(shù)據(jù)的重訪周期和獲取延遲。*數(shù)據(jù)政策與許可：了解不同數(shù)據(jù)源的使用許可協(xié)議和政策限制。*多源數(shù)據(jù)融合需求：如果項(xiàng)目需要融合多種來源的數(shù)據(jù)以彌補(bǔ)單一數(shù)據(jù)源的不足（如融合光學(xué)與雷達(dá)），則需考慮數(shù)據(jù)間的兼容性。2.詳細(xì)說明利用圖像比較法進(jìn)行土地利用變化監(jiān)測的基本流程。*獲取時(shí)相匹配的影像：獲取覆蓋同一研究區(qū)域、時(shí)間上具有可比性（如相隔幾年）、空間范圍和投影一致的兩個(gè)或多個(gè)時(shí)相的遙感影像。確保影像獲取時(shí)的光照、大氣條件盡可能相似。*影像預(yù)處理：對所有時(shí)相影像進(jìn)行必要的預(yù)處理，包括輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何校正/正射校正、圖像配準(zhǔn)（確保影像空間對齊）、圖像融合（如果需要）等，使影像具有可比性。*選擇分類方法：選擇合適的圖像分類方法對兩個(gè)時(shí)相的影像分別進(jìn)行分類，得到兩個(gè)分類結(jié)果。常用的方法包括監(jiān)督分類、非監(jiān)督分類、面向?qū)ο蠓诸惖?。分類的類別體系應(yīng)盡可能保持一致。*建立像素對應(yīng)關(guān)系：將兩個(gè)時(shí)相的分類結(jié)果進(jìn)行像素級對比。對于每個(gè)像元，記錄其在當(dāng)前時(shí)相（如時(shí)相2）屬于哪個(gè)類別，在先前時(shí)相（如時(shí)相1）屬于哪個(gè)類別。這可以通過建立索引矩陣或直接疊加對比實(shí)現(xiàn)。*識(shí)別變化像元：根據(jù)像素的時(shí)相變化信息，識(shí)別出發(fā)生了土地利用/土地覆蓋變化的像元。通常將發(fā)生類別改變的像元定義為變化像元。可以進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)每種變化的面積或比例。*提取變化信息：對識(shí)別出的變化像元進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析和可視化?？赡馨ǎ航y(tǒng)計(jì)不同類別之間的相互轉(zhuǎn)換量；識(shí)別主要的變化類型（如耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地、森林退化等）；分析變化的空間分布格局；結(jié)合其他數(shù)據(jù)（如社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)）分析變化驅(qū)動(dòng)因素。*結(jié)果評價(jià)與精度驗(yàn)證：對變化檢測結(jié)果進(jìn)行精度評價(jià)，如通過與地面真實(shí)樣本或高精度數(shù)據(jù)對比，計(jì)算變化信息的識(shí)別精度，確保結(jié)果的可靠性。3.結(jié)合實(shí)例，論述遙感技術(shù)在監(jiān)測土地利用/土地覆蓋變化在資源環(huán)境管理中的應(yīng)用價(jià)值。*耕地資源保護(hù)與動(dòng)態(tài)監(jiān)測：遙感技術(shù)能夠快速、大范圍、周期性地監(jiān)測耕地面積變化、質(zhì)量狀況（如作物長勢監(jiān)測、鹽堿化/沙化監(jiān)測）和利用情況（如非農(nóng)建設(shè)占用情況）。例如，利用Landsat或Sentinel系列衛(wèi)星數(shù)據(jù)，通過監(jiān)督分類或面向?qū)ο蠓诸惙椒?，定期提取耕地邊界，統(tǒng)計(jì)面積變化，識(shí)別耕地撂荒、質(zhì)量下降區(qū)域，為耕地保護(hù)政策制定、占補(bǔ)平衡核算、高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)提供決策依據(jù)。*森林資源調(diào)查與生態(tài)監(jiān)測：遙感可監(jiān)測森林覆蓋率變化、林分結(jié)構(gòu)變化（如郁閉度）、森林火災(zāi)災(zāi)情評估與動(dòng)態(tài)恢復(fù)監(jiān)測、病蟲害分布與蔓延監(jiān)測。例如，利用多時(shí)相光學(xué)影像或雷達(dá)數(shù)據(jù)，通過變化檢測和分類技術(shù)，監(jiān)測熱帶雨林砍伐、草原退化情況，為生物多樣性保護(hù)、生態(tài)紅線劃定、退耕還林還草工程效果評估提供支持。*城市擴(kuò)張監(jiān)測與規(guī)劃管理：遙感技術(shù)能有效監(jiān)測城市建成區(qū)擴(kuò)張邊界、土地利用結(jié)構(gòu)演變（如綠地減少、硬化地面增加）、熱島效應(yīng)變化等。例如，利用高分辨率衛(wèi)星影像（如WorldView、Gaofen），通過面向?qū)ο蠓诸惡妥兓瘷z測，精確提取城市建成區(qū)范圍，分析擴(kuò)張速度和模式，評估城市擴(kuò)張對周邊生態(tài)環(huán)境的影響，為城市規(guī)劃、土地資源合理配置、城市可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。*濕地生態(tài)系統(tǒng)變化監(jiān)測：遙感可監(jiān)測濕地范圍萎縮、面積減少、水體富營養(yǎng)化（通過水色指數(shù)）、植被覆蓋變化等。例如，利用多光譜和雷達(dá)數(shù)據(jù)，結(jié)合水陸遙感區(qū)分指數(shù)，監(jiān)測河流三角洲濕地、灘涂濕地受人類活動(dòng)或氣候變化影響的變化狀況，為濕地保護(hù)區(qū)的建立與管理、國際濕地公約履約提供數(shù)據(jù)支撐。*災(zāi)害評估與應(yīng)急管理：遙感在地震、滑坡、洪水、干旱等自然災(zāi)害發(fā)生后，能快速獲取災(zāi)區(qū)影像，評估災(zāi)損范圍、監(jiān)測災(zāi)后土地覆蓋恢復(fù)情況。例如，利用高分辨率光學(xué)或雷達(dá)影像，快速識(shí)別洪水淹沒范圍、滑坡摧毀的建筑物和土地，為災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)、損失評估、災(zāi)后重建規(guī)劃提供及時(shí)、準(zhǔn)確的空間信息。*環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測：遙感可監(jiān)測土地退化（如水土流失、石漠化）、環(huán)境污染（如礦山開采跡地恢復(fù)監(jiān)測、水體污染范圍）等。例如，利用多光譜影像的植被指數(shù)（如NDVI、EVI），監(jiān)測植被覆蓋狀況及其變化，評估土地退化程度；利用高光譜數(shù)據(jù)監(jiān)測特定污染物的空間分布。*價(jià)值：遙感技術(shù)提供了一種宏觀、動(dòng)態(tài)、客觀的監(jiān)測手段，能夠克服傳統(tǒng)地面調(diào)查方法成本高、周期長、范圍小、代表性不足等局限性，為資源環(huán)境管理提供持續(xù)、可靠的空間信息支持，提升管理的科學(xué)化水平。4.探討人工智能（如深度學(xué)習(xí)）技術(shù)在未來土地利用變化監(jiān)測與分析中的潛在應(yīng)用與發(fā)展趨勢。*自動(dòng)、高效地提取復(fù)雜地物：深度學(xué)習(xí)（尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN）在處理圖像數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)地物復(fù)雜的光譜和空間特征，有望自動(dòng)、準(zhǔn)確地提取建筑物、道路、橋梁等人工地物，以及精細(xì)的農(nóng)作物類型、林分類型等，提高分類精度和效率，克服傳統(tǒng)方法在處理混合像元、紋理復(fù)雜地物時(shí)的困難。*提升小樣本分類性能：通過遷移學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等技術(shù)，深度學(xué)習(xí)模型可以利用少量標(biāo)注樣本或大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行有效訓(xùn)練，緩解土地利用變化監(jiān)測中地面樣本采集困難的瓶頸，特別適用于數(shù)據(jù)稀疏或缺乏先驗(yàn)知識(shí)的區(qū)域。*實(shí)現(xiàn)端到端的監(jiān)測流程：結(jié)合生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）等技術(shù)，未來可能實(shí)現(xiàn)從遙感影像輸入到土地利用變化檢測結(jié)果輸出的端到端自動(dòng)化流程，簡化分析步驟，降低對專業(yè)知識(shí)技能的要求。*增強(qiáng)時(shí)空分析能力：利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）或Transformer等模型，結(jié)合時(shí)間序列遙感數(shù)據(jù)，可以更有效地捕捉土地利用變化的動(dòng)態(tài)演變模式，進(jìn)行更精準(zhǔn)的預(yù)測和模擬。*融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)：深度學(xué)習(xí)能夠有效融合來自不同傳感器（光學(xué)、雷達(dá)、LiDAR等）、不同分辨率、不同模態(tài)（如光學(xué)、熱紅外、紋理）的數(shù)據(jù)，提取更豐富的時(shí)空信息，提升變化監(jiān)測和地物分類的準(zhǔn)確性。*智能化變化信息解譯與驗(yàn)證：利用深度學(xué)習(xí)的語義分割能力，可以自動(dòng)識(shí)別和標(biāo)注變化區(qū)域，結(jié)合自然語言處理技術(shù)，自動(dòng)生成變化報(bào)告，輔助人工解譯和驗(yàn)證，提高工作效率。*個(gè)性化定制模型：基于特定區(qū)域數(shù)據(jù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，能夠更好地適應(yīng)區(qū)域性的地物特征和變化規(guī)律，實(shí)現(xiàn)更具針對性的監(jiān)測分析。*發(fā)展趨勢：未來將朝著更強(qiáng)大的模型架構(gòu)（如Transformer）、更有效的多模態(tài)融合、更深入的可解釋性分析、與知識(shí)圖譜的結(jié)合、更輕量化的模型以適應(yīng)邊緣計(jì)算等方向發(fā)展。深度學(xué)習(xí)技術(shù)將深度融入土地利用變化監(jiān)測的全過程，從數(shù)據(jù)獲取、處理、分析到結(jié)果應(yīng)用，推動(dòng)該領(lǐng)域向智能化、自動(dòng)化、精準(zhǔn)化方向發(fā)展。四、計(jì)算題1.計(jì)算總體精度（OverallAccuracy,OA）：*OA=(正確分類像元總數(shù))/(所有被分類像元總數(shù))*正確分類像元總數(shù)=(85+72+91)=248*所有被分類像元總數(shù)=93+87+101=281*OA=248/281≈0.8827或88.27%2.計(jì)算Kappa系數(shù)(κ)：*Kappa系數(shù)公式：κ=(PO-PE)/(1-PE)*PO(觀測一致性)=OA=248/281≈0.8827*PE(期望一致性)=[Σ(行合計(jì)_i*列合計(jì)_j)/(總像元數(shù))^2]=[(97*93+83*87+101*101)/(281^2)]*PE=[9021+7221+