《表2 林下有/无植被覆盖识别结果精度表Tab.2 Recognition accuracy table of forest understory with vegetation or not》

《表2 林下有/无植被覆盖识别结果精度表Tab.2 Recognition accuracy table of forest understory with vegetation or not》   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
《一种利用可见光波段无人机遥感的林下植被覆盖识别方法》


  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

式中:DR、FAR、MAR分别为正确率、虚警率、漏警率；TP为正确提取的林下无植被覆盖区像元数量；FP为错误提取的林下无植被覆盖区像元数量；FN为未提取的林下无植被覆盖区像元数量；TP+FN表示真值中林下无植被覆盖区像元数量；TP+FP表示自动提取的林下无植被覆盖区像元数量.林下有/无植被覆盖识别的精度如表2所示

图表编号XD0018942900    严禁用于非法目的
绘制时间2018.12.28
作者朱雄斌、汪小钦、周小成
绘制单位福州大学空间数据挖掘和信息共享教育部重点实验室福建省空间信息工程研究中心、福州大学空间数据挖掘和信息共享教育部重点实验室福建省空间信息工程研究中心、福州大学空间数据挖掘和信息共享教育部重点实验室福建省空间信息工程研究中心
更多格式高清、无水印（增值服务）

相关图表

  1. 《表2 单核SVM识别结果Tab.2 Recognition results of single kernel SVM》2018.10.01
  2. 《表2 不同学习率与迭代次数下识别准确率的比较Tab.2 Recognition accuracy comparison under differentlearning rates and iterations》2019.02.01
  3. 《Table 4 Recognition accuracy and confusion matrix of different fusion-strategy models表4不同融合策略模型的识别准确率和混淆率》2019.01.01
  4. 《表2 SVM模式识别结果Tab.2 Pattern recognition result of SVM》2018.11.21
  5. 《表6 榆树识别精度评价Tab.6 Accuracy evaluation of elm recognition》2018.12.01
  6. 《表1 林下植被覆盖状况分布混淆矩阵Tab.1 Accuracy report of vegetation cover of undergrowth》2018.12.28
  7. 《表2 识别正确率比较Tab.2 Comparison of recognition accuracy comparison》2018.03.25
  8. 《表2 本文模型与文献模型识别精度与识别效率对比Tab.2 Comparison of recognition accuracy and recognition efficiency between our model and referen》2018.10.25
  9. 《表4 PSO优选2DPCA特征的局部放电模式识别结果Table 4 PD pattern recognition accuracies using PSO selected 2DPCA features》2018.05.01
  10. 《表9 噪声环境下优选2DPCA特征的局部放电识别结果Table 9 PD pattern recognition accuracies using the proposed 2DPCA features under noisy enviro》2018.05.01
  11. 《表7 PSO优选2DPCA特征与其他方法的识别结果Table 7 PD pattern recognition accuracies of the PSO selected 2DPCA features and other methods》2018.05.01
  12. 《表8 不同分类方法的局部放电识别结果Table 8 PD pattern recognition accuracies using different classification methods》2018.05.01
  13. 《表2 局部放电识别率的统计结果Table 2 Statistical results of PD pattern recognition accuracies》2018.05.01
  14. 《Table 2 Recognition accuracy w ith different sizes of convolution kernel》2018.04.30
  15. 《Table 4 Recognition accuracy of different algorithms》2018.04.30
  16. 《表2 不同植被覆盖密度情况下DEM精度统计表Tab.2 DEM precision statistics on different vegetation density of cover》2018.09.25
  17. 《表2 无地面控制点定位精度误差统计Tab.2 Statistics of location accuracy without ground control points》2018.07.01
  18. 《表2 基于不同训练样本的土地覆盖变化信息预测精度比较Tab.2 Comparison of land cover change predicting accuracy based on different training samples》2018.05.01
  19. 《表2 不同算法的故障识别结果Tab.2 Fault recognition results of different algorithms》2018.06.10
  20. 《Tab.2 Recognition accuracy of different methods on group activity video set》2018.12.01

随机翻阅

《表9 东坑水库水位-泄量关系成果表》 《表4 钢铁企业燃气锅炉指标》 《表2 不同柠檬汁配方的香气对比》 《表2 个案报道中医证型分布》 《表1 学生、教师和用人单位对职业道德、知识、临床能力的认知状况评分表》 《表2：澳优乳业企业社会责任年度公关策划案》 《表1 2个籼糯稻品种产量及产量相关性状》 《表5 回归模型的方差分析和失拟性分析》 《表2 不同日期采收的澳洲坚果其必需氨基酸的差异性分布情况》 《表6 学科分布及比例：《新疆农业科学》2012～2017年刊登论文统计分析》