《表2 不同地物分类精度表》

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《基于Unet+CRF的GF-2土地利用分类》

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本文使用的Unet+CRF方法分类结果混淆矩阵如图9所示，表2中显示了该方法有16.8%的林草地被错分为耕地，这与训练样本中一些林草地的颜色、纹理特征与耕地特征较为相似所导致。有21.2%的裸地被错分为建筑用地，这是由于某些建筑用地色彩纹理特征与裸地相近。此外，“湖泊”类别整体正确率较其他类别低，有42.6%的像元错分为了河流，这是由于湖泊与河流本身色彩特征较为相近，只能依赖形状特征进行划分所致。