基于多时序特征和卷积神经网络的农作物分类

屈炀,袁占良,赵文智,陈学泓,陈家阁

Crop Classification based on Multi-temporal Features and Convolutional Neural Network

Yang Qu,Zhanliang Yuan,Wenzhi Zhao,Xuehong Chen,Jiage Chen

表4 不同分类方法的分类精度

Table 4 Accuracy of different classification methods

类型 洋葱 苜蓿 冬小麦 甜菜 其他 递归神经网络（RNN） 洋葱 12 975 931 375 608 3 860 苜蓿 5 28 982 0 613 1 603 冬小麦 341 149 8 127 876 924 甜菜 159 1 998 199 25 044 2 899 其他 330 4 340 974 1 999 62 162 制图精度/% 93.95 79.62 84.00 85.94 87.00 用户精度/% 69.20 92.88 78.02 82.66 89.05 总体精度/%：85.553 3 Kappa系数：0.797 7 长短期记忆网络（LSTM） 洋葱 13 206 927 111 696 3 570 苜蓿 44 30 410 20 256 794 冬小麦 115 308 9 266 845 1 502 甜菜 267 933 28 24 669 2 440 其他 178 3 822 250 2 674 63 142 制图精度/% 95.63 83.54 95.77 84.66 88.37 用户精度/% 71.35 96.47 76.99 87.06 90.12 总体精度/%：87.673 9 Kappa系数：0.827 5 GRU 洋葱 13 164 248 263 639 4 747 苜蓿 2 30 337 0 552 1 008 冬小麦 143 236 8 833 752 1 038 甜菜 328 256 79 25 043 2 102 其他 173 5 323 500 2 154 62 553 制图精度/% 95.32 83.34 91.30 85.94 87.55 用户精度/% 69.06 95.10 80.29 90.06 88.47 总体精度/%：87.198 5 Kappa系数：0.820 4