《表3 样本的混淆矩阵：基于人工神经网络多源数据融合的子像元冬油菜提取——以两湖平原为例》

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《基于人工神经网络多源数据融合的子像元冬油菜提取——以两湖平原为例》

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冬油菜丰度的准确性受样本质量的影响，必须保证样本精度。本文从相近日期的Google Earth高清影像中（时间:2015年3月25日，表1）随机选取875个地面目标真值点，以验证冬油菜样本的精度。真值点的空间分布如图9所示，样本的混淆矩阵见表3。结果表明，从GF-1影像中获取的样本总体精度达到了96.69%，Kappa系数为0.929，证明冬油菜样本具有很高的可信度。