《表2 三种分类方法的混淆矩阵》

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《基于WorldView-2的红树林种群分类——以深圳湾为例》

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结果显示（表2），随机森林分类法的分类结果中，总体精度为73.6842%，高出神经网络分类法5.26个百分点，高出支持向量机分类法6.3个百分点；Kappa系数为0.6780，高出神经网络分类法0.064，高出支持向量机分类法0.083。说明在基于WorldView-2多光谱遥感影像数据的红树林树种分类实验中，随机森林分类法较神经网络和支持向量机分类法能够有效地提高分类精度。