《表2 分类精度评价：基于面向对象与规则的Sentinel-2A影像土地覆被分类——以江西省都昌县为例》

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《基于面向对象与规则的Sentinel-2A影像土地覆被分类——以江西省都昌县为例》

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注:表中KIA Per Class代表各个类别的Kappa系数，Overall Accuracy代表总体分类精度，KIA代表Kappa系数。

验证数据使用Google Earth遥感影像和研究区2017年土地利用变更数据。使用LocaSpace View下载了2017年12月31日的Google Earth影像，数据级别为16级，分辨率为2.38 m，通过目视解译选取了210个验证样本，每类地物30个，并基于eCognition提供的混淆矩阵（error matrix based on TTA mask）进行精度评价。评价结果见表2。