《表2 露天花岗岩矿区信息提取精度验证表》

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《基于面向对象的露天花岗岩矿山信息提取技术研究》

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总体精度:86.29%，Kappa系数:0.807。

对于提取结果的精度采用混淆矩阵进行客观评价。在矿区周边随机均匀的选取多个图斑，通过目视解译判读确定图斑的地物类型，作为精度验证依据。在进行验证计算时将采矿面较亮的高反射区和采矿面较暗的低反射区统一作为采矿区进行验证，计算的精度验证结果如表2所示。可见，采用面向对象的方法通过花岗岩矿区光谱特征和纹理特征信息构建决策树模型进行矿区信息的自动提取切实可行。总体精度达到86.29%，且Kappa系数达到0.807。整体分类结果较为理想，但还是存在部分错分和漏分现象。究其原因，可能是由于在建立规则过程中，部分规则的阈值选择不够合理，没有满足矿区的特征，导致了部分矿区被剔除在外，而有些地物则由于与开采区特征相似，被误分到矿区中。