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摘要： 相对于平地,山地的空间异质性更强,交通更为不便,开展遥感实验时需要更加高效的地面样点布设方案。以条件拉丁超立方体采样为理论基础,通过构建多目标代价函数,发展了一种专门针对于山区遥感试验的采样方法。以具有复杂地形特征的海螺沟为研究区,与随机采样(SRS)、基于分类图的采样(LCSS)以及无成本约束的条件拉丁超立方体采样(CLH)进行了对比试验。结果表明,CLH和本文方法所得样〖JP2〗点的概率直方图和研究区总体概率直方图非常相似,样点代表性明显优于SRS和LCSS方法。同时,本文方法所得样点的平均成本距离(296.78)显著低于SRS(407.84)、LCSS(408.19)和CLH方法(458.78)。 关键词： 地面采样;  遥感试验;  代表性;  试验成本;  条件拉丁方超立方体采样(CLH)     Abstract: Sampling design is a prerequisite for field campaigns,which is especially important for the supporting of bio\|physical production validation.A good sample should get a proper compromise between representation of heterogeneous surface and implementation cost.Rugged terrain in mountainous areas complicates the sampling designing,resulting from its more heterogeneous and inaccessible characteristics.A novel sampling strategy was proposed based on constrained Latin Hypercube Sampling to address this problem.Results of a comparison experiment,implemented in Hailuogou,China,show that this sampling strategy can get a sample which is representative in both feature and geographical space,and with a relatively low implementation cost. 

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