《表1 不同方法分类结果有效性评价》

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《小样本条件下的半监督遥感影像分类方法研究》

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实验（1）选取每种地物的标注样本的个数为10，分析SVM与SMIR分类结果，评价标准选择整体熵、总体精度和Kappa系数，结果如图1(c）、（d）和表1所示。可以看出，在每类标注样本个数为10的条件下，基于SMIR的高光谱影像的分类结果与SVM相比，整体熵低、Kappa系数大、总体精度高4个百分点，达到0.746395，表明SMIR的分类结果与真实地物的分布更接近，能更好地区分不同地物，说明了算法的有效性。