基于CNN的不同空间分辨率影像土地覆被分类研究
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李宏达,高小红,汤敏
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Land Cover Classification for Different Spatial Resolution Images from CNN
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Hongda Li,Xiaohong Gao,Min Tang
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表2 分类精度评价
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Table2 Classification accuracies evaluation
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| Landsat-8 | Lanssat-8(融合后) | Sentinel-2A | SPOT-6 | GF-2 |
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生产者精度/% | 用户精度/% | 生产者精度/% | 用户精度/% | 生产者精度/% | 用户精度/% | 生产者精度/% | 用户精度/% | 生产者精度/% | 用户精度/% |
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林地 | 88.48 | 94.12 | 96.37 | 96.54 | 93.12 | 97.73 | 93.55 | 98.84 | 93.77 | 97.95 | 耕地 | 89.29 | 78.13 | 93.42 | 87.98 | 94.83 | 98.21 | 93.68 | 91.05 | 96.60 | 91.65 | 草地 | 78.43 | 87.59 | 90.08 | 87.57 | 86.82 | 78.93 | 94.24 | 80.60 | 93.17 | 75.79 | 河流 | 76.56 | 96.08 | 84.11 | 99.45 | 89.94 | 96.40 | 97.07 | 100.00 | 90.72 | 98.55 | 水库坑塘 | 85.71 | 100.00 | 85.19 | 95.83 | 91.03 | 100.00 | 92.86 | 100.00 | 88.69 | 99.62 | 富营养化水体 | —— | —— | 57.14 | 100.00 | 96.88 | 100.00 | 98.53 | 91.78 | —— | —— | 工业仓储用地 | 87.10 | 93.10 | 94.92 | 100.00 | 99.60 | 93.98 | 99.01 | 94.17 | 96.89 | 84.52 | 城镇建设用地 | 98.87 | 87.63 | 94.22 | 91.47 | 93.56 | 93.61 | 91.46 | 97.83 | 90.95 | 95.62 | 总体精度/% | 89.01 | 92.64 | 92.31 | 93.65 | 92.46 | Kappa系数 | 0.86 | 0.91 | 0.90 | 0.92 | 0.90 |
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