《表2 Landsat-8不同分类方法的分类精度表单位：》

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《基于Landsat-8和Sentinel-1A辽东湾海冰分类研究》

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注：（1）Kappa系数：0.76；（2）Kappa系数：0.72；（3）Kappa系数：0.69；（4）Kappa系数：0.60；（5）Kappa系数：0.56。

训练样本的好坏会影响分类精度，分类前必须对样本进行可分离性评价，使各样本之间的可分离性均大于1.7。本实验选取的海冰处于盛冰期，选取的训练样本数目：海水18处、初生冰22处、尼罗冰27处、灰冰32处、白冰41处，一共140处训练样本；用于验证的数据是生成500个随机点进行目视解译。图5为Landsat-8影像基于CART自动决策树、神经网络、支持向量机、最大似然、马氏距离的分类结果，表2为Landsat-8各分类方法对应的分类精度，分类方法的总精度为CART决策树81.68%、神经网络78.95%、支持向量机76.80%、最大似然67.64%、马氏距离66.67%。