《表4 单视角模型训练准确率与测试准确率差异性检验》

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《基于颜色和纹理特征的玉米旱情统计判别模型》

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注:检验依据的显著性水平临界值为P<0.05。

图3表示玉米3个生长发育阶段的每个单视角统计判别模型在训练和测试时判别玉米5个干旱程度的结果。由图3可知，每个模型判别5个干旱程度的测试准确率与训练准确率差异较小，模型在训练和测试时的平均判别准确率基本一致。为准确检验每个模型训练和测试时的平均判别准确率有无显著差异，采用配对t检验的方法分析。在配对t检验之前，需对每个模型判别玉米5个干旱程度的准确率样本进行正态性检验，由表3单样本Kolmogorov-Smirnow检验（K-S检验）结果可知，所有准确率样本的检验P值均远大于0.05，因此认为各样本均近似服从正态分布，可进行小样本配对t检验。由表4可知，所有模型的准确率样本检验P值均大于0.05，通过方差齐性检验。在方差齐性假设成立的条件下，再进行配对t检验，如表4所示，所有模型的准确率样本配对t检验P值均大于0.05，因此每个模型训练和测试时的平均判别准确率无显著差异。