《表3 面向对象分类方法的混淆矩阵》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于无人机遥感影像分类方法研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

分类完成后对分类结果进行精度评价，通过精度评价可以判断所用的分类器是否适用于特定影像的分类。在精度评价之前需要重新选择样本作为验证样本，要求验证样本具有随机性，并与训练样本有不重复性。精度评价后得到2个表数据，分别是混淆矩阵、各类别分类精度和总体精度，见表3和表4。从表3混淆矩阵中可以看出建筑物和道路的分类结果较好，玉米一部分被错分为大豆、苜蓿和草，大豆一部分被错分为玉米、苜蓿和草，苜蓿一部分被错分为玉米和大豆，草一部分错分为玉米和大豆，还有一小部分未被分类。结合图的分类效果图，总体来看分类的精度较好，所有类别的生产者精度在0.56以上，总体分类精度和Kappa系数分别为90.99%和0.8737。