基于SVM+SFS策略的多时相紧致极化SAR水稻精细分类

国贤玉, 李坤, 王志勇, 李宏宇, 杨知

Fine classification of rice with multi-temporal compact polarimetric SAR based on SVM+SFS strategy

Xianyu GUO, Kun LI, Zhiyong WANG, Hongyu LI, Zhi YANG

表3 2种分类方法的分类精度比较

Tab.3 Comparison of classification accuracy between the two methods

方法	分类参数	TH		TJ		DJ		水体		城镇建筑		总体精度/%	Kappa系数
方法	分类参数	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/%	总体精度/%	Kappa系数
SVM	T1-12-3^①	99.42	41.90	1.18	58.23	64.56	78.38	99.82	99.87	92.08	99.75	83.72	0.778
	T1-22-3	89.90	49.78	0.57	100	78.74	66.32	100	100	93.72	99.84	85.30	0.798
	T3-28-3	100	59.63	24.16	95.20	91.44	85.66	100	100	95.13	100	91.39	0.880
	T3-66-3	98.85	61.40	46.48	73.58	73.98	89.18	100	100	95.69	100	91.38	0.880
决策树	T3-28-2	94.73	87.89	—	—	95.44	92.43	100	100	95.89	99.62	97.44	0.962
决策树	T3-28-3	96.25	69.57	45.74	68.06	86.39	88.53	100	100	95.30	99.03	92.57	0.896