《表4 混淆矩阵表：基于GF-1和Sentinel-1A的漓江流域典型地物信息提取》

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《基于GF-1和Sentinel-1A的漓江流域典型地物信息提取》

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(2）各地物用户精度（User’s Accuracy）：在95%的置信区间，6类典型地物内用户精度都高于90%，阔叶林（92.42%）精度最低，河流（99.23%）精度最高；而分类误差都在0.05%以下，阔叶林（0.05%）和水田（0.05%）误差最大，河流（0.02%）误差最小（见表3）。阔叶林在95%的置信区间内精度低，由于河流（24个像素）、针叶林（4 633个像素）、水田（211个像素）、旱地（38个像素）、居民地（44个像素）错分为阔叶林（65 296个像素）（见表4），错分率为7.58%。基于GF-1多光谱影像的分类中，6类典型地物在95%的置信区间内用户精度都较高，接近真实分类情况。