《表3 样本数据列表：基于CNN和农作物光谱纹理特征进行作物分布制图》

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《基于CNN和农作物光谱纹理特征进行作物分布制图》

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将野外调查数据结合遥感图像目视解译结果作为本研究的样本数据，共1680个像元，包括水稻、玉米、花生、其他（建筑、道路和水体）共4类地物。随机将样本数据分为训练集（30%）、验证集（10%）和测试集（60%）3部分，见表3.其中训练集用于模型的训练；验证集用于训练阶段模型的损失评估，以确定合理的参数，优化模型等；测试集作为独立样本用于最终分类结果的精度验证。