《表3 双季稻提取的训练样本信息》

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《基于多源遥感数据的CNN水稻提取研究》

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结合GF-1和Google Earth高分辨率卫星影像，在研究区内随机选择训练样本并利用CNN，SVM和RF进行分类，训练样本选择如表3所示。利用实地调查数据生成感兴趣区并结合分类结果生成混淆矩阵，利用总体分类精度（overall accuracy，OA）、Kappa系数、用户精度（user accuracy，UA）及生产者精度（producer accuracy，PA）对分类结果进行精度定量评价。