《表4 AMPSO-SVM分类器地物识别混淆矩阵》
由表4可知,使用AMPSO算法优化SVM分类器后,玉米验证样本正确分类个数增加5个、水稻验证样本正确分类个数增加4个、大蒜/白菜验证样本正确分类个数增加4个。从优化前后精度对比结果可见,优化后分类器总体分类精度比优化前SVM分类器提升3.48%,Kappa系数提升0.0436,玉米制图精度和用户精度分别提升4.36%和3.77%,水稻制图精度和用户精度分别提升4.04%和2.15%,大蒜/白菜制图精度提升5.63%。对于作物玉米和水稻而言,优化后模型得到分类地块完整程度明显更高,避免误分现象。
图表编号 | XD00148423600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.07.25 |
作者 | 贾银江、姜涛、苏中滨、孔庆明、张萧誉、施玉博 |
绘制单位 | 东北农业大学电气与信息学院、东北农业大学电气与信息学院、东北农业大学电气与信息学院、东北农业大学电气与信息学院、东北农业大学电气与信息学院、国网哈尔滨供电公司 |
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