《表6 耕地+居民地复合区混淆矩阵》

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《基于无人机影像的喀斯特农耕区地物识别——以桂林市为例》

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耕地+居民地复合区影像共包含10种地物类别，采用基于像元的SVM算法进行分类时，水体的分类精度最高，无像元被误分；秧田的分类精度最低，像元分别误分到果园（170个）、草地（154个）、菜地（121个）、水体（21个）、建筑物（6个）、水田（1个）类别，误分率为44.44%。采用面向对象的SVM算法进行分类时道路的分类精度最高，仅有2个对象误分到经济作物类别，误分率为6.25%；草地的分类精度最低，对象分别误分到菜地（7个）、果园（5个）、秧田类别（2个），误分率为46.67%（表6）。