《表3 特征优选后多时相光谱混淆矩阵》

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《基于多时相GF1-WFV和GF3-FSⅡ极化特征的湿地分类》

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大量实验发现，决策树数量N≥150时，制图精度和用户精度趋于稳定，因此选择N=150作为后期实验中RF分类器的决策树个数。将优选后的50个高重要性特征值输入RF分类器进行湿地分类，分类结果如图5所示。经验证，总体分类精度为78.12%，Kappa系数为0.66，精度评价结果如表3所示。其中，湖泊水面、水田、内陆滩涂的制图精度和用户精度均达到85%以上，分类效果较好；但沼泽地、沼泽草地、灌丛沼泽的制图精度和用户精度不足60%，表明多光谱影像不能很好地区分湿地植被。