《表5 分类结果精度：漳江口湿地变化的遥感监测》

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《漳江口湿地变化的遥感监测》

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根据所选光谱特征、形状特征，结合纹理分析及训练样本，运用随机森林分类法对保护区进行分类，得到分类混淆矩阵、总体精度、Kappa系数、错分误差、漏分误差、制图精度及用户精度（表4、表5）。随机森林分类总体精度达到94.45%，Kappa系数为0.931 2，制图精度均达到90.00%以上，除红树林外，其余类别用户精度均大于90.00%。河流错分误差和漏分误差均小，主要是河流的光谱特征以及纹理特征均较为突出，与其他5个类别易于区分；红树林的错分误差最大；互花米草、滩涂和养殖池的错分误差和漏分误差相差在4%以内，主要是部分养殖池是滩涂养殖，互花米草与滩涂交界较难区分，容易造成互花米草和滩涂、滩涂与养殖池之间的混分；其他类别错分误差和漏分误差最小，制图精度和用户精度最高。面向对象随机森林分类方法可有效区分湿地和非湿地。