《表4 不同月份海冰分类精度》

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《基于Sentinel-1A/B SAR数据的西北航道海冰分类研究》

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我们利用误差矩阵的方式对海冰分类的结果进行精度验证，用户精度、制图精度、总体精度、Kappa系数4项指标为误差矩阵中关键的精度衡量指标，它们从不同侧面反映了分类的精度.其中:用户精度表示分类结果与真实类型相同的概率；制图精度又被称为生产者精度，表示某一类型被正确分类的概率；总体精度用来评价待分类型总体的分类精度；Kappa系数是一种对遥感图像的分类精度和误差矩阵进行评价的多元离散方法，它摒弃了基于正态分布的统计方法，认为遥感数据是离散的、呈多项式分布的，在统计过程中综合考虑了矩阵中的所有因素.以月为统计单位的分类精度统计结果如表4所示，97幅影像的平均总体分类精度为73.15%，Kappa系数为0.44.除2015-11与2016-12的结果外，其他月份的分类精度均高于70%.