《表3 最大似然分类混淆矩阵表》

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《基于Landsat-8 OLI的西安市土地利用类型遥感分类研究》

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由于本研究缺少实测数据，因此，选用上述监督分类的感兴趣区域（ROI）计算最大似然分类结果的分类精度，利用感兴趣区域计算最大似然分类的混淆矩阵。分析结果（见表3）表明，最大似然分类总体分类精度和Kappa系数均较高，裸地和建设用地的生产精度最低，这与城区中有大量的建筑工地有关:城区大部分裸地表面粗糙度低，其反射率大，光谱特征与建筑物相似，因此，最大似然分类对裸地与建设用地有错分现象。水体的用户精度较低，市区道路存在阴影（行道树造成），其光谱特征与水体接近，因此图中出现了将道路分为水体的现象。