《表2 最优尺度的分类混淆矩阵》

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《基于易康软件的QuickBird遥感影像林分类型识别——以福建省将乐林场为例》

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单独采用SP特征的PA范围为72%（马尾松）～78%（杉木），而UA范围为74%（杉木）～76%（马尾松），总精度为75%（Kappa值为0.75）；采用SP+TE特征PA范围为83%（阔叶）～86%（杉木），而UA范围为77%（阔叶林）～87%（杉木），并获得了最高分类精度（总精度=85%，Kappa值为0.86）（表2） 。采用SP+TE特征分类相比单独使用SP特征无论PA、UA和PA均得到了提高（例如平均PA和总精度均提高了10个百分点，UA提高了9个百分点）。TE特征的加入主要是减少了杉木林和马尾松林被错分的现象。