《表4 ROSIS数据集在公开训练样本集下不同DA方法的分类精度和Kappa系数(Center→University)》

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《基于同质区和迁移成分分析的高光谱图像分类》

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图9和表4分别展示了不同算法利用PC公开训练样本集数据迁移到PU数据的分类效果示意图和客观评价结果，从中可看出:与其他DA算法进行对比，本文算法HRTCA所得的分类结果比其他对比方法更加平滑，异类噪声点更少，除第二种基准方法TAR外，总体分类精度最高，Kappa系数也比对比算法中最优结果（GFK）提高了7.5%。但是各类地物的平均精度不高，从分类图中可以看出没有分出自封砖这一地物，其他对比方法除GFK外，均将自封转这一地物分为了沥青建筑或者沥青路，造成的原因可能有这3种地物的差异性较小，而PC数据中对应的自封砖地物与PU数据的差异较大，故导致这一地物的迁移效果变差。