《表4 加入伪波形信息后的林分密度试验混淆矩阵》

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《基于机载CCD和ALS伪波形数据的山区地表分类研究》

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单独利用CCD影像RGB 3波段信息进行判别分析，总体正确率为67.62%，Kappa系数0.512，混淆矩阵如表3所示，其中疏林有较多样点被错分为农田，村庄与农田之间同样有混分现象，同为森林，由于密度不同，可能会造成较大的光谱差异；加入伪波形信息后总体精度为91.43%，Kappa系数0.871，分类结果混淆矩阵见表4。可以看出农田没有出现误判，农田与疏林之间判别精度有较大提高，但是森林仍有两个样点被误判为村庄，村庄有7个样点误判为森林。出现误判的森林均为疏林，由此可以看出森林过于稀疏依然会对分类产生一定的影响，但是试验中疏林的误判率能够维持在较低的水平。而村庄的误判率明显更高，原因可能是村庄中部分区域有一定的绿化种植或原生植被覆盖，加上村庄中建筑高度与乔木植被高度相当，使其样地中光斑内同时具备类似于森林中的光谱反射条件和高程条件，很容易被误分为森林。