《表7 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：在95%的置信区间内，6类典型地物用户精度都高于90%，旱地（91.71%）精度最低，河流（99.49%）精度最高；而分类误差都在0.06%以下，旱地（0.06%）误差最大，河流（0.02%）误差最小（见表6）。旱地在95%的置信区间内精度低，由于针叶林（1个）、居民地（35个）错分为旱地（1 327个）（见表7），错分率为7.58%。基于融合影像的分类中，6类典型地物在95%的置信区间内制图精度都较高，接近真实分类情况。