在地理学中，有许多关于地理对象的空间分布预测的研究，最终都需要来计算预测的准确度，如城市的扩展模拟中，需要检验模拟结果与实际的城市变化情况相吻合的程度，以此来说明该模型的有效性。目前在这方面所开展的工作不是很多，并没有一个统一的评价模型，比较常用的有目视比较法、混淆矩阵法。　　 栅格和矢量是地理对象最主要的两类数据模型，其中栅格地理对象的空间匹配度计算，本质上是两个栅格图像的对比，而栅格图像是由一系列的像元组成，每一个像元包含属性信息，同时还包含位置信息。在之前的研究中，构建混淆矩阵时，每一个像元的权重都是一样的，没有考虑像元的位置信息对评价结果的影响。　　 本文以城市扩展模拟的结果评价为例，将对比的结果图划分为四个区域，分析发现，对于实际情况是非城市用地，而模拟结果为城市用地的区域，这部分的像元的位置对模拟精度有很大影响。基于此，建立与像元的位置相关的权重函数，根据像元权重的不同，构建一个改进的混淆矩阵，进而计算相关的评价指标，并通过示例说明该方法相比传统的混淆矩阵更为合理。　　 在预测结果与真实情况的整体对比上，提出了骨架线的概念，通过定义骨架线的距离和走向，利用对应骨架线的距离和走向的一致性来评价预测的准确度，示例证明该方法也是可行的。　　 最后，模糊性是地理对象的基本特征，城市也不例外，对于用模糊集表示的城市用地情况做了结果的评价研究。通过模拟城市转换概率与实际的城市用地隶属度的差来构建误差矩阵，基于误差矩阵计算总误差、方差、以及空间自相关系数Morans I来评价模拟的精度。