《表3 其他指数和BRISI的精度评估》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《一种抑制裸地的不透水面指数构建》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

利用IDFPS获取研究区1的BRISI，NDBI，IBI，CBI，EBBI和NDISI的阈值分别为0.149，-0.069，0.152，0.254，0.268和0.162，研究区2各指数的阈值分别为0.248，0.026，0.469，0.245，0.351和0.188。大于或等于分割阈值的像元为不透水面，像元赋值为1；小于阈值的像元为非不透水面像元，赋值为0。得到不透水面二值化图，如图6、图7所示。为了评估BRISI的性能，采用随机采样方法，对Google Earth影像进行目视解译，并在重庆实验区和西安实验区分别随机选取了782和930个验证样本。其中，重庆研究区有410个不透水面样本和372个非不透水面样本；西安研究区有528个不透水面样本和402个非不透水面样本。最后分别计算生产者精度、使用者精度、总精度和Kappa系数，结果如表3所示。其中，生产者精度为正确提取的像元个数与参考像元个数之间的比率；使用者精度为正确提取的像元个数与提取的总像元个数之间的比率。生产者精度和使用者精度可以反映出提取结果与参考影像之间的重合程度。