《表4 两种方法在图9中数据匹配情况统计Tab.4 Matching results of MBRCO-ANN and BAO-ANN method in example 2》
从表4可知,MBRCO-ANN方法识别了全部的匹配,包括2对1∶N匹配和3对M∶N匹配,而BAO-ANN方法只获得了5对正确匹配,但存在2对错误匹配,1对漏匹配。从图10(b)可看出,BAO-ANN方法错误压盖了一些面积很小的实体(a4955和a5236),或者忽略了一些实体(如a5327和a6170),造成错误匹配(a4955,a5167,a5760,a5806,a5842,a6175∶b767,b768和a5236,a5975,a6173,a6174a6180,a6195∶b354)。这种错误(或过度)压盖在1∶N和M∶N匹配类型中经常出现,即使通过精确决策模式也不能解决这些微小的差异。因此本文提出的不依赖于位置精确的MBRCO-ANN方法在解决1∶N和M∶N匹配中具有明显的优势。
图表编号 | XD008252100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2018.05.01 |
作者 | 刘凌佳、朱道也、朱欣焰、丁小辉、呙维 |
绘制单位 | 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室、武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室、武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室、武汉大学地球空间信息技术协同创新中心、武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室、中国科学院东北地理与农业生态研究所、武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室、武汉大学地球空间信息技术协同创新中心 |
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