基于多源遥感数据的CNN水稻提取研究

蔡耀通, 刘书彤, 林辉, 张猛

Extraction of paddy rice based on convolutional neural network using multi-source remote sensing data

CAI Yaotong, LIU Shutong, LIN Hui, ZHANG Meng

表4 基于CNN,SVM与RF的分类精度

Tab.4 Classification accuracy of CNN, SVM and RF

分类方法 类型 PA/% UA/% OA/% Kappa系数 CNN 水稻 90.24 91.32 92.11 0.90 蔬菜基地 86.77 85.91 其他作物 87.66 86.74 其他 94.62 95.17 SVM 水稻 79.98 81.46 82.47 0.76 蔬菜基地 81.37 80.28 其他作物 80.62 80.06 其他 87.25 86.27 RF 水稻 82.67 82.05 83.77 0.80 蔬菜基地 83.24 84.67 其他作物 78.69. 80.17 其他 89.92 88.69