《表4 实验1和实验5的混淆矩阵与类别精度》

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《一种利用Landsat年度时序数据的土地覆盖分类方法》

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注:BL为裸地；CC为耕地；DF为落叶林地；EF为常绿林地；MF为混交林地；DL为建设用地；OW为水体；PA为生产者精度；UA为用户精度。

3) 不同覆盖类别的精度差异。为了分析LandUTime对土地覆盖类型的分类精度，计算了实验1和实验5的混淆矩阵和各类别用户精度与生产精度。如表4所示，LandUTime在区分不同覆盖类型方面的优势非常明显，尤其对于耕地、常绿林地、落叶林地等，取得了非常好的效果。若使用单一时相影像，无法达到这样的精度。同时可以看出，实验1和实验5对混交林地的分类准确度相对较低，主要是因为该种地类异质性较强，实际自然界中混交林、落叶林和常绿林三者的边界本来就很模糊，与空间尺度极其相关。还有是裸地、建设用地和水体这3种类型间存在少量错分，主要是由于LandUTim方法依据地物年度变化模式的不同来区分地类，故具有显著年度季节变化的对象（如耕地，落叶林地）与年度变化较小的地物（如建设用地、水体等）很容易区分，但变化模式相近的地物类型则可能出现些许混淆。