《表3 Landsat-8影像7种分类方法精度评估对比表》

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《GA-PSO优化BP神经网络的遥感影像分类方法》

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在Landsat-8和GF-2遥感影像分类实验中，使用7种不同的方法对相同原始影像数据进行分类，得到了7种不同的分类误差矩阵。因此，由不同的分类误差矩阵可以进一步计算出各种分类方法的地物单一类别分类精度、总体分类精度（overall classification accuracy，OA）以及Kappa系数，并利用单一类别分类精度、总体分类精度和Kappa系数来衡量遥感影像的整体分类效果，以此作为7种分类方法分类效果的评价指标。Landsat-8和GF-2影像分类得到的7种分类方法的分类精度评估对比，见表3和表4。