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user: 5. 实验过程及结果 5.1. 执行监督分类 对预处理好的遥感图像进行图像分类，导入之前选择好的分类样本，分别选择上述9种方法进行分析。为了使结果具有对比性，使用了相同影像、相同训练样本、相同分类体系进行土地利用分类，最终分类结果如图4所示。 图4. 分类结果图 从以上这些分类图中，可以看出不同的分类方法得到的结果不同，不同的分类器，得到的各地类的面积也不同。经过目视对比结果图，可以初步看出平行六面体法的分类效果最差，漏分的地方很多，城乡工矿用地和耕地被错分的面积较大，水域和未利用地以及草地没有准确的划分处理，错分的地方较多。最小距离分类法的分类结果也很差，图中大部分为草地和林地，划分得不准确，而且城乡工矿用地和耕地的面积划分得很不准确，错分的面积很大。 其次是二进制分类法，从分类结果图中可以看出图中只有五种地类，草地没有被分出来，而图中红色部分，也就是城乡工矿用地，该地物类型被错分和漏分的地方也较多。对比来看，最大似然，支持向量机的分类效果较好，在图中水域、城乡工矿用地、林地、耕地、未利用地、草地6种类别均可见，分类效果相比较好，划分得相对准确。 5.2. 分类结果精度分析评价 再次验证之前分类的准确性，对结果进行评价分析，确定结果的准确性和可比性。使用混淆矩阵进行评价分析，原理是通过将真实地表图像与处理后的图像进行比较来显示混淆矩阵中分类结果的准确性。再次选取一个训练样本用做精度验证，通过计算机计算得到精度报表，得到各分类方法的kappa系数如表3所示。 Table 3 Kappa coefficient of each classification metho 监督分类方法 Kappa系数 光谱信息散度 0.5932 二进制分类法 0.5092 平行六面体法 0.3600 支持向量机 0.9259 最大似然法 0.9306 最小距离法 0.6569 神经网络法 0.9246 马氏距离法 0.8646 波谱角法 0.7517 表3. 各分类方法kappa系数表 表3中的数据显示，不同的算法得到的分类结果不同，从表中数据对比可得，kappa系最高的是最大似然法的最高，平行六面体分类法的系数最低。由此得出，最大似然法和神经网络法、支持向量机的分类精度较高，其次为波谱角和马氏距离法，精度相对较低的2种方法是平行六面体法和二进制码分类法。 在区分地物方面，不同的分类方法得到的分类结果中，各地类的分类精度也不同。表4中数据显示的是各地类的漏分误差，表中的数值可以判断各地物类别的分类准确度，也可以判断各分类法的优势与缺点。它与制图精度互补，它的数值越低，也就代表误差越小，分类精度就高。从表4中可以看出：最大似然法对草地信息的提取较准确，精度较高，对耕地信息的提取上，也是最大似然法精度高，对林地和未利用地信息的提取，神经网络分类法的精度最高，对城乡工矿居民用地和水域信息的提取上，支持向量机的精度最高。 Table 4 Table of error coefficients for classification of ground feature 分类器 漏分误差% 草地 耕地 林地 城乡工矿居民用地 水域 未利用地 光谱信息散度 14.54 69.53 3.19 39.09 12.41 76.01 平行六面体 78.45 75.37 53.92 39.51 35.75 74.45 支持向量机 12.42 10.06 1.91 2.98 3.40 20.99 最大似然 1.47 5.33 3.47 4.30 4.87 21.51 最小距离 68.44 53.97 17.34 13.83 7.91 10.93 神经网络 26.47 12.75 1.20 6.54 6.27 2.54 马氏距离 8.99 22.8 23.91 24.07 10.49 17.34 二进制 100.00 37.38 1.16 71.02 11.82 100.00 波谱角 12.58 61.91 5.05 12.01 33.09 4.61 表4. 各地物类别漏分误差系数表 表5的数据表示是各分类法对研究区不同地物的错分率，从表中可以看出各分类方法对各类地物的错分率。总体来看，支持向量机法、神经网络法在地物分类上的错分率相对较低，光谱信息散度法、最小距离法、波谱角分类法、马氏距离法的总体错分率都较高。 Table 5 Misclassification rate of different classification methods for different features in the study are 分类器 错分率% 草地 耕地 林地 城乡工矿居民用地 水域 未利用地 光谱信息散度 59.17 17.92 12.29 30.18 34.76 82.99 平行六面体 17.37 13.70 0.50 25.28 0.46 0.51 支持向量机 10.22 13.19 2.83 4.98 1.65 0.98 最大似然 18.29 14.14 0.62 3.67 1.38 0.99 最小距离 96.46 12.80 0.22 0.33 30.29 33.08 神经网络 13.96 13.05 5.47 1.23 4.33 4.95 马氏距离 56.25 24.45 3.77 3.33 5.90 26.87 二进制 0.00 65.54 24.42 31.85 42.26 0.00 波谱角 56.15 25.30 8.25 4.51 8.11 42.77 表5. 各分类法对研究区不同地物的错分率 由此，通过对各个分类方法不同精度系数以及土地利用分类结果图的对比分析可得以下结论： 1) 平行六面体的Kappa系数较低，从分类结果图来看，分类效果较差，耕地、未利用地和草地的漏分率较高。各地类的分类精度都比较低，主要是由于平行六面体所选类别均值决定校准差阀值，尺度又由标准差阀决定，所选择类别的划分以及均值的计算导致它分类结果较差，精度较低。因此，在进行图像分类时，不建议用平行六面体法。 2) 二进制编码分类法的Kappa系数也较低，用二进制编码进行土地利用的分类结果图效果也不理想，分类结果图效果较差，耕地和水域的错分率较高，草地没有被准确的划分出来，原本是草地的地方被划分成了林地，一些原本是未利用地被划分成了耕地，由此，在进行图像分类时，二进制编码同样不适用。 3) 最大似然法的Kappa系数相对较高，体现在分类结果错分、漏分的地方较少，误差小，各地类的分类精度都较高，尤其是草地的分类精度，比较适合用于提取地物信息。该方法的分类原理是计算给定像元属于训练样本的可能性，并将该像元分类为最相似的类别，因此分类精度较高。它的土地利用分类结果比较接实际，适用于土地利用及土地覆盖方面的地类分类之中。 4) 支持向量机法的Kappa系数较高，从数值来看，效果好，错分、漏分率较低，其中，林地的分类精度最高。该方法的精度高是由于它的算法特别，会将各类别之间的差距最大化，该方法操作简单，具有较好的推广性和较高的分类精度。 5) 神经网络法的Kappa系数较好，该方法的分类效果与上述两种分类方法相差不大，分类效果均比较理想，漏分和错分的地方较少，各地类分类精度高，在对林地提取时，神经网络分类法是较好的选择。由于神经网络分类方法是非线性的，可以处理复杂的数据并准确的识别模型。所以分类效果较好。但神经网络的操作过程不同于其他的分类方法，操作起来比一般的分类复杂，但分类精度比一般的分类方法精度高。 6) 马氏距离法的精度数值不是很高，且草地的错分率偏高。马氏距离法与最大似然法有些相似，同样是距离分类器，操作简单，分类起来较快，但分类精度一般。 7) 波谱角分类法得到的结果，精度不高，其中，草地和耕地被错分的地方都很多，这两种地类的精度都较低。在结果图中看出，很多城乡工矿用地被错分为了未利用地。对于对分类精度要求高的图像分类，波谱角分类法不适用。 8) 光谱信息散度的分类精度差，Kappa系数为0.5932。分类效果较差，这种方法适用于高光谱图像，它的原理是对比高光谱图像中两种相不同像元的相似度，它也是根据相似度确定归属。在它的分类结果中可以看出。耕地没有很好的被划分出来，很多耕地被错分为了未利用地。 9) 最小距离法的精度数值也较差，各地类分类精度不高，草地、未利用地错分、漏分率高。最小距离法也是一种距离分类器。在分类结果图中可以看出，草地、耕地、城乡工矿用地都划分得不准确。对于对分类精度要求高的图像分类，最小距离分类法同样不适用。