《表4 k-means分类精度验证》

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《卷积神经网络在高分辨率影像分类中的应用》

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通过与研究区实际的土地利用现状调查变更数据相比，CNN的分类结果在整体上要优于ENVI监督分类中效果最好的传统神经网络分类结果，CNN分类之后的各地类面积也与土地利用现状调查变更数据更为接近，其中由于水域和未利用地在研究区地类总面积中的占比不高等因素，导致卷积层进行卷积操作时对水域和未利用地采集的训练样区较少，致使其分类结果和现状数据相比，水域和未利用地的分类精度要低于基于训练样本点的传统神经网络分类结果。