应用Sentinel-2A NDVI时间序列和面向对象决策树方法的农作物分类
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杜保佳, 张晶, 王宗明, 毛德华, 张淼, 吴炳方
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Crop Mapping based on Sentinel-2A NDVI Time Series Using Object-Oriented Classification and Decision Tree Model
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Baojia DU, Jing ZHANG, Zongming WANG, Dehua MAO, Miao ZHANG, Bingfang WU
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| 表4 3种不同分类算法结果混淆矩阵 |
| Tab. 4 Confusion matrix of the classification results using three different classification methods |
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| 地面样点 | 分类结果 | | | 大豆 | 玉米 | 小麦 | 水稻 | 其他 | 合计 | | 典型时相多光谱数据+NDVI时间序列数据/面向对象分类方法 | 大豆 | 96 | 2 | 0 | 0 | 4 | 102 | | 玉米 | 2 | 86 | 1 | 1 | 2 | 92 | | 小麦 | 0 | 0 | 43 | 0 | 1 | 44 | | 水稻 | 1 | 2 | 0 | 30 | 0 | 33 | | 其他 | 3 | 3 | 2 | 1 | 32 | 41 | | 合计 | 102 | 93 | 46 | 32 | 39 | 312 | | 制图精度/% | 94.1 | 93.5 | 97.7 | 90.9 | 78.0 | | | 用户精度/% | 94.1 | 92.5 | 93.5 | 93.8 | 82.1 | | | 总体精度：96.2% | Kappa系数：0.892 | | 地面样点 | 分类结果 | | 大豆 | 玉米 | 小麦 | 水稻 | 其他 | 合计 | | 典型时相多光谱数据/面向对象分类方法 | 大豆 | 88 | 3 | 3 | 3 | 5 | 102 | | 玉米 | 3 | 79 | 2 | 3 | 5 | 92 | | 小麦 | 3 | 2 | 38 | 0 | 1 | 44 | | 水稻 | 1 | 2 | 0 | 27 | 3 | 33 | | 其他 | 4 | 3 | 2 | 1 | 31 | 41 | | 合计 | 99 | 89 | 45 | 34 | 45 | 312 | | 制图精度/% | 86.3 | 85.9 | 86.4 | 81.8 | 75.6 | | | 用户精度/% | 88.9 | 88.8 | 84.4 | 79.4 | 68.9 | | | 总体精度：88.5% | Kappa系数：0.837 | | 地面样点 | 分类结果 | | 大豆 | 玉米 | 小麦 | 水稻 | 其他 | 合计 | | 典型时相多光谱数据/基于像元的SVM分类方法 | 大豆 | 81 | 8 | 4 | 5 | 4 | 102 | | 玉米 | 7 | 75 | 3 | 3 | 4 | 92 | | 小麦 | 3 | 3 | 35 | 2 | 1 | 44 | | 水稻 | 1 | 4 | 1 | 26 | 1 | 33 | | 其他 | 4 | 4 | 3 | 2 | 28 | 41 | | 合计 | 96 | 94 | 46 | 38 | 38 | 312 | | 制图精度/% | 79.4 | 81.5 | 79.5 | 78.8 | 68.3 | | | 用户精度/% | 84.4 | 79.8 | 76.1 | 68.4 | 73.7 | | | 总体精度：84.3% | Kappa系数：0.791 |
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