《表2 U-Net网络分割精度》

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《基于U-Net网络和无人机影像的松材线虫病变色木识别》

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如表2所示，U-Net网络分割变色木用户精度和生产者精度分别是93.51%和97.30%，针对其他地物分割的用户精度和生产者精度97.06%和92.96%。变色木识别遗漏会导致感染疫木清除不彻底，影响防治效果，因此应用中要求较低的误报和漏报率，且漏判率低于误判率，以减少对染病木的漏报。本研究中变色木误报率6.49%，漏报率2.70%，漏报率显著低于误报，达到较高精度。总体上，U-Net网络变色木识别精度95.17%，Kappa系数0.90，表明分割精度较高。