《表2 Bern数据集不同差异图不同算法变化检测指标分析》

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《基于融合差异图的变化检测方法及其在洪灾中的应用》

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Bern地区数据集对应的每种差异图的不同算法变化检测结果的相关指标分析如表2所示。对于不同差异图Bern数据集的本文算法变化检测结果如图8（a）—图8（c）所示。检测结果中白色点为变化区域的像元点。从变化检测结果图中也可看出，在本文ICM-MRF算法下，融合差异图的检测结果显示了更好的变化区域边界，与实际的变化情况更为接近。表2中也显示了针对不同差异图下同一种算法的变化检测结果，本文差异图相对于其他差异图而言，具较低的虚警率与总错误率，更高的正确率和Kappa系数。针对本文差异图而言，由于EM算法检测结果中存在较多噪声，故Kappa系数较低，但仍可看清变化区域的完整结构，并且本文ICM-MRF算法具有更高的Kappa系数和较低的错误率，相对于检测效果较好的FLICM算法，Kappa系数提高至0.837。