《表2 不同方法提取的新增建筑物结果精度 (%) Table 2 Accuracy assessment of newly-built building extraction results obta

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《基于形态学属性剖面和单类随机森林分类的道路路域新增建筑物提取方法》

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说明:所用特征为光谱特征和形态学属性剖面，分类方法为支持向量机。

两时相直接分类和分类后比较的变化检测方法新增建筑物提取精度如表2所示。可以看出，两时相直接分类得到的新增建筑物提取结果有着较高的专题精度，Kappa系数为66.15%，生产者精度和用户精度均达到60%以上；但在几何精度方面，边界误差高达45.65%。分类后比较的变化检测方法提取得到的新增建筑物结果精度较低，Kappa系数仅为42.78%，生产者精度和用户精度均低于50%，边界误差高达67.26%。将本文方法与这两种方法相比，本文方法提取结果（表1）的Kappa系数比两时相直接分类方法高1.78%，比分类后比较方法高25.15%；虽然形状指数误差略高于这两种方法，但边界误差比两时相直接分类低22.83%，比分类后比较低44.44%。总体来看，与传统的两时相直接分类和分类后比较的变化检测方法相比，本文方法提取结果Kappa系数更高，边界误差更小。