《表3 最小距离分类精度评价结果》

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《基于遥感数据的土地资源分类方法比较研究》

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从表1至表4可知，对比各个地类的分类精度，可以明显地看出K-Means法分类精度普遍不高。K-Means法的分类是通过人工定义类别的，所以对于怀宁县，K-Means法分类误差较大，不太适合应用，只能起到参考作用。在农作物和森林的分类精度中，由于这两个地物光谱特性有很大的相似性，容易混淆，不易区分，所以分类精度不高，在这方面最大似然分类更精确。对于裸地这个地类，分类精度最低的是最小距离分类法。4种方法中，水体的分类精度最高，可以看出水体在红外波段和近红外波段强吸收的特性。这表明基于专家知识的决策树分类方法在土地资源分类上更优、更适合。