《表2 SAR数据和GlobalLand 30的分类结果精度验证表》

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《一种困难地区不透水面快速提取算法》

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另外，本文对研究区的两种方法分别作精度验证，以2015年Sentinel SAR 10 m分辨率影像和2000年Google Earth历史影像为验证数据（由于越南南部处于低纬度地区，现有的Sentinel影像云层遮挡影响精度验证，故采用Google Earth 2015年历史影像），在透水面和不透水面分别选取200个随机点（由于越南南部的透水面和不透水面占比相差较大，而GlobalLand 30不透水面提取范围很低，所以在透水面选取300个随机点，不透水面选取100个随机点），以总体精度和总体Kappa系数为评价指标，验证结果如表2所示，可以看出，本文方法对于困难地区不透水面提取的总体精度和Kappa系数均优于GlobalLand 30，4个研究区的平均精度可达88.58%，平均Kappa系数可达0.76（通常Kappa达到0.6表示良好的分类质量）。其中，延安山区不透水面的提取精度最高，孟加拉南部由于特色的小型房屋和茂密的植被影响了提取效果，但依旧远优于GlobalLand 30的提取效果。