【摘 要】
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为了推荐在遥感模型评估中引入不确定性的评价指标,即测量学界近年来提出的不确定度A类评定（U_A）。本文通过评估一系列水色遥感反演模型在各类数据集的表现,用计算机模拟了误差
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为了推荐在遥感模型评估中引入不确定性的评价指标,即测量学界近年来提出的不确定度A类评定（U_A）。本文通过评估一系列水色遥感反演模型在各类数据集的表现,用计算机模拟了误差的各种近似分布,研究了样本个数n和统计指标RMSE、MAE与U_A之间的关系。算法测试和计算机模拟的结果都表明,在样本个数少的情况下,遥感模型的不确定性（可信赖度）评价用U_A比RMSE、MAE更适合,因为样本个数越多,建立的模型就越可靠（不确定度越小）。此外,本文至少使用50个样本验证遥感模型,可使精度评价更加准确。
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