土地利用混淆矩阵的例子

引用[2]中提供了一个土地利用混淆矩阵的例子。假设有两期用地数据，分别是2012年和2017年，每个栅格单元存储的值代表一种用地类型。首先将这两期数据的栅格图像以矩阵的方式读入内存中，并使用numpy的flatten方法将其一维化。然后使用sklearn.metrics中的confusion_matrix方法计算混淆矩阵。例如，假设2012年的用地数据为[[1, 2], [3, 1]]，2017年的用地数据为[[1, 3], [1, 2]]，将它们一维化后得到a=[1, 2, 3, 1]和b=[1, 3, 1, 2]，使用confusion_matrix方法计算得到的混淆矩阵为[[1, 1, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 0]]。这个混淆矩阵表示了不同用地类型之间的分类情况。