《表2 2种方法各类的制图精度和用户精度》

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《基于Sentinel-2A影像特征优选的随机森林土地覆盖分类》

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2种方法得到的各土地覆盖类型的制图精度和用户精度如表2所示。从表2中可以看出，基于特征优选随机森林分类结果中，林地、水体、城镇与建设用地的制度精度和用户精度均在85%以上，旱地、水田、裸地的制图精度和用户精度均在80%左右。汇总其混淆矩阵（表3），可以看出旱地易与水田和林地混淆，所选影像位于旱季，水田、旱地部分未种植，光谱间的相似性使得未种植作物的旱地易与未种植水稻的水田混淆，已种植作物的旱地易与林地混淆；水田易与旱地以及城镇与建设用地混淆，研究区水田大多为未种植水稻的裸露地块，因此易与城镇与建设用地混淆；研究区南部裸地与林地、旱地交错分布，导致裸地易与林地、旱地混淆，也易与城镇与建设用地混淆。