《表4 测试集详细结果：基于深度残差全卷积网络的Landsat 8遥感影像云检测方法》

  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

《基于深度残差全卷积网络的Landsat 8遥感影像云检测方法》

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

为进一步量化该方法的有效性，本文将测试集图像应用于该网络，其中推断时间为检测一张4480×4480大小的测试集图像的平均时间，最终测试的平均结果及其与原版U-Net、传统Otsu算法的结果对比如表3所示，测试集各图像详细结果如表4所示。结果显示，基于残差网络改进后的U-Net在像素精度、平均像素精度及平均交并比上都有较大提升，其中总体像素精度为93.33%，相较原版U-Net提高了2.29%，较Otsu算法提高了7.78%；平均像素精度为93.43%，分别提升了8.9%和15.19%；平均交并比为83.88%，分别提升了7.85%和16.84%。在运算时间方面，Otsu算法由于无需进行大量计算故运算速度较快，但其检测效果较差；而相比原版U-Net算法，本文方法在获得更高精确度结果的同时，并未大幅增加运行时间。