《表2 本实验算法对树种类型分类的混淆矩阵》

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《基于迁移学习的遥感影像树种类型分类》

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在本文实验林区数据集上，模型的测试数据集的准确率变化曲线和训练数据集的损失函数变化曲线如图5所示。通过图5可以看出，对比AID数据集，实验林区数据集的损失下降的更加迅速，并且在400步左右损失就一直维持在0.1以下。为验证本文方法的有效性，输入树种图像进行测试得到东北林业大学实验林区数据集树种类型的混淆矩阵，通过计算得到Kappa系数，如表2所示。