《表6 不同数据源为底图的主要作物机器学习分类精度》

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《基于无人机遥感的农作物自动分类研究》

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将遥感数据分类结果和无人机分类结果进行统一处理，以野外实测数据为监测数据，采用混淆矩阵分析方法分别对以2种数据源为底图的机器学习分类结果进行精度分析，以遥感影像为底图的机器学习分类结果中，总体分类精度为81.26%，其中花生分类精度为77.43%，玉米分类精度为89.69%；以无人机影像为底图的分类结果中，总体精度为96.16%，其中花生分类精度为93.77%，较遥感影像分类精度提升16.34%，玉米分类精度为98.91%，较遥感影像分类精度提升9.22%。分析结果如表4-6所示。