《表5 U型全卷积神经网络模型水质分类结果混淆矩阵（数据集2)》

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《城市河网的低空遥感影像全卷积神经网络水质等级分类》

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数据集2的数据量和变化程度更大，更接近水环境遥感检测项目中所使用的实际数据，但分类难度也更高。除前文提及的Dropout参数调整为0.2以适应更复杂的数据之外，实验2沿用在数据集1上使用的U型全卷积神经网络模型及算法，在数据集2上进行训练并对整个正射影像进行分类，结果如图5和表5所示。表5显示的整体分类精度有所降低，为77.57%，但从图5可以看出，模型仍识别出了不同水质等级的主要水体。