《表4 分类结果混淆矩阵:漳江口湿地变化的遥感监测》
注:分类总体精度为94.45%,Kappa系数为0.931 2。Note:overall classification accuracy is 94.45%,Kappa coefficient was 0.931 2.
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。
图表编号 | XD0030895900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.01.15 |
作者 | 陈远丽、路春燕、刘金福、林芳芳、钟连秀 |
绘制单位 | 福建农林大学计算机与信息学院、生态与资源统计福建省高校重点实验室、福建农林大学计算机与信息学院、福建农林大学海峡自然保护区研究中心、福建农林大学计算机与信息学院、生态与资源统计福建省高校重点实验室、福建农林大学计算机与信息学院、生态与资源统计福建省高校重点实验室、福建农林大学计算机与信息学院、福建农林大学海峡自然保护区研究中心 |
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