《表4 分类结果误差矩阵：基于无人机可见光影像的红树林冠层群落识别》

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《基于无人机可见光影像的红树林冠层群落识别》

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误差矩阵如表4所示，分类总体精度为89.09%，Kappa系数为0.87。分类结果总体精度较高，主要原因可能有以下几点:使用了最优分割尺度，对无人机影像中红树林群落边界的刻画更准确；通过模型计算，获得最适宜红树林群落分类的随机森林模型参数和分类特征，最大限度地提高了随机森林分类结果的精度；虽然同卫星影像相比，可见光无人机影像光谱信息少，但是根据本研究的结果，纹理特征对分类结果的贡献率较大，因此，面向对象的分类方法增加了无人机可见光影像的分类特征维度，有效提高了分类精度。