测绘与空间地理信息
測繪與空間地理信息
측회여공간지리신식
GEOMATICS & SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY
2014年
7期
26-31
,共6页
HyMap%MFMT%决策树%藻类
HyMap%MFMT%決策樹%藻類
HyMap%MFMT%결책수%조류
HyMap%MFMT%decision paper%algae
以Sacramento-San Joaquin 三角洲水域为研究区,利用2007年覆盖研究区的64个航带的HyMap数据,分别用混合调谐匹配滤波( MTMF)和决策树进行藻类信息的分类提取,在此基础上均采用Kappa系数作为标准进行精度评价。结果表明:混合调谐匹配波(MTMF)分析方法对藻类进行分类的结果,Kappa系数是0.634;用基于指数的决策树方法对藻类进行分类的结果,Kappa系数是0.613,两种结果都具有高度的一致性。这说明这两种方法在提取水生物种方面比价有效。
以Sacramento-San Joaquin 三角洲水域為研究區,利用2007年覆蓋研究區的64箇航帶的HyMap數據,分彆用混閤調諧匹配濾波( MTMF)和決策樹進行藻類信息的分類提取,在此基礎上均採用Kappa繫數作為標準進行精度評價。結果錶明:混閤調諧匹配波(MTMF)分析方法對藻類進行分類的結果,Kappa繫數是0.634;用基于指數的決策樹方法對藻類進行分類的結果,Kappa繫數是0.613,兩種結果都具有高度的一緻性。這說明這兩種方法在提取水生物種方麵比價有效。
이Sacramento-San Joaquin 삼각주수역위연구구,이용2007년복개연구구적64개항대적HyMap수거,분별용혼합조해필배려파( MTMF)화결책수진행조류신식적분류제취,재차기출상균채용Kappa계수작위표준진행정도평개。결과표명:혼합조해필배파(MTMF)분석방법대조류진행분류적결과,Kappa계수시0.634;용기우지수적결책수방법대조류진행분류적결과,Kappa계수시0.613,량충결과도구유고도적일치성。저설명저량충방법재제취수생물충방면비개유효。
Abstratc:This paper use Sacramento -San Joaquin Delta as the study area .On the base of the HyMap data covering 64 aircraft in 2007 , with the mixed tuned matched filtering ( MTMF) and decision tree method , we extract algae information , and on this basis are using Kappa coefficient as a standard to evaluate the accuracy .The results showed that:hybrid tuner matching wave ( MTMF) analy-sis method to classify the results of algae , kappa coefficient was 0.634;using decision tree-based index of the algae classification re-sults, kappa coefficient was 0.613, both results are highly consistency .This shows that these two methods parity effective in extracting water clock .