《表4 方法对比：一种顾及体元邻域关系的行道树提取方法》

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《一种顾及体元邻域关系的行道树提取方法》

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统计结果如表3所示，算法对2组数据中行道树目标提取的准确率分别达到94.77%和92.61%，召回率分别达到91.78%和89.13%。将本文算法和同样采用体元法的文献[9]进行了对比。编程实现文献[9]算法，再次对2组实验数据进行处理，对比分析正确率与召回率。如表4所示，本文方法对行道树提取的正确率与召回率均有提高。由于部分人造杆目标穿插在树冠中，文献[9]直接对非空体元聚类会将其误分类为树木，降低正确率。行道树底部存在大量低矮灌木，与树干距离较近的上部灌木噪点会破坏树干的形态，造成漏提，降低召回率。