《表2 基于洪灾前后水体监测结果差异的淹没区遥感识别精度》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于视觉注意机制的洪涝淹没区遥感识别方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

如前所述，在传统的洪涝灾情遥感监测中，通常将淹没区视作水域，然后通过对比洪灾前后的水体监测结果差异来提取淹没区范围。为量化比较这一常规的洪涝淹没区遥感识别模式与本文基于洪水过程特性的淹没区机器视觉颜色分类模式之间的差异，也采用上述456个随机样点（图3）进行了精度评价，结果（表2）显示，不管是Kappa系数和OCA指标值，还是淹没区和原有水体的CCA系数，传统的洪涝淹没区遥感识别方法都明显较低；同时，传统方法将原有水体误分为淹没区的机率也更高。不过，2种模式对于水体的遥感识别精度都略高于洪涝淹没区，其原因主要在于淹没区相对于水体来说具有较高的异质性。