《表1 分类精度结果表：Sentinel-2A和Landsat-8 OLI的济南市城市绿地提取差异研究》

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《Sentinel-2A和Landsat-8 OLI的济南市城市绿地提取差异研究》

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由精度评价和Kappa系数的计算结果（见表1）可以看出，面向对象分类方法下Sentinel-2A数据分类总精度达到96.57%，Kappa系数为0.928 7，整体分类效果较好。其中，分类精度最低的是耕地，制图精度仅为85.39%，用户精度为88.37%，道路绿地与山间林地分类结果精度相似，用户精度均为100%；Landsat-8 OLI影像分类结果总精度为87.09%，Kappa系数为0.829 1，分类效果欠佳。其中草地的制图精度仅为41.67%，用户精度为100%。相较于Sentinel-2A影像草地分类的制图精度100%、用户精度95%而言，Landsat-8 OLI影像对于草地的分类不敏感，精度低，而对于耕地的分类精度则较高。这可能是耕地有清晰的纹理特征，面向对象技术可以根据纹理特征将耕地很好地区分，但是草地纹理不清晰，易与其他地物混淆[14]。