《表4 不同样本的地表覆盖分类精度验证结果》

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《一种应用兴趣点数据进行地表覆盖分类的方法》

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为检验地表覆盖分类结果，本文选用北京市2015年遥感影像，采用随机抽样的方式对上述地表覆盖分类结果进行精度验证。为减小随机抽样造成的精度验证不准确的问题，分别随机抽取1 000、2 000、3 000、4 000个样本进行目视解译工作。验证精度结果如表4所示。4次抽样的整体精度分别为84.20%、81.95%、82.27%与82.55%；Kappa系数分别为0.554、0.487、0.498、0.503；用户精度中，非人造地表的验证精度整体高于人造地表，但验证精度差别不大，均为80%左右；而生产者精度中，非人造地表的生产者精度明显高于人造地表，分别为94%左右和50%左右。其中，被错误分类的人造地表多靠近建成区的绿地设施，包含“公园”“公园广场”等语义信息，而目视解译中将该地表覆盖类型划分为人造地表，造成人造地表生产者精度过低。与其他地表覆盖产品的制图精度相比，如Globe Land 30的整体验证精度达到80%以上[1]，而本文方法所得分类精度与其相近。