《表4 分类结果误差矩阵（基于像元）》

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《基于GF-1/WFV时间序列数据的河套灌区主要农作物识别》

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在精度评价结果分析时，文章采用了10个地面样方对基于决策树的分类结果进行了精度验证，表4给出了验证结果混淆矩阵。由表4可知，总体精度为76.29%，Kappa系数为0.652 9，达到了高度一致性。从用户精度和制图精度上，春小麦分类精度最高，向日葵次之，蔬菜的分类精度最低。造成分类精度未能达到80.00%以上的原因有：（1）获取图像质量问题，7月10日影像和8月24日影像上有部分云遮挡；（2）作物长势情况不均衡，从实际情况来看，玉米和向日葵错分的情况较为突出，北部干旱、南部水利条件较好，长势差的玉米有可能被错分为向日葵和蔬菜；（3）蔬菜分类精度较低，临河区蔬菜种类较多，种植面积较广泛的是西葫芦、番茄，但是还有其他经济类的蔬菜和小部分瓜地，因反射率差异较小，未能全部分类，分类当中产生了相混淆的情况；（4）研究区地块较为破碎，分类难度较大。