《表1 石冰川分类模型精度评价》

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《基于高分遥感数据和深度学习的石冰川自动提取研究——以念青唐古拉山西段为例》

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选取了总体精度、生产精度和用户精度作为评价指标来评价实验模型的识别效果，其中总体精度指正确识别的正负样本之和比上正负样本总数的值，生产精度指正确识别的正样本比上实际正样本总数的值，用户精度指正确识别的正样本比上被识别为正样本总数的值。由于训练数据的选取方式为随机选取，且CNN网络中也有部分随机性操作，导致最终模型识别效果有一定的波动。为了验证方法的稳定性，进行了10次重复实验，并对结果进行统计和分析。最终10种模型平均正确识别石冰川86条，漏识别石冰川10条，误识别石冰川19条，精度评价结果如表1。实验结果表明，方法具有较好的识别能力，总体精度、生产精度和用户精度分别达到了98.72%、89.48%和81.77%。综合来看，本文所得到的石冰川识别模型识别效果达到预期要求。