基于CNN的吉林一号卫星城市土地覆被制图潜力评估

吕冬梅,马玥,李华朋

Evaluating the Potential of JL1 Remote Sensing Data in Urban Land Cover Classification Using Convolutional Neural Networks

Lü Dongmei,Yue Ma,Huapeng Li

表1 样本统计表

Table 1 Descriptions of samples

S1实验区 S2实验区 合计 3 536 3 506 3 603 3 521 土地覆被类型 类型代码 训练样本/个 测试样本/个 类型代码 训练样本/个 测试样本/个 混凝土屋顶 C1 545 541 C1 505 507 金属屋顶 C2 508 501 C2 418 352 黏土屋顶 C3 358 371 C3 461 485 塑胶表面 C4 314 309 C4 310 293 沥青路面 C5 440 438 C5 481 483 铁路 C6 226 221 C7 510 485 林地 C7 516 513 C8 314 311 草地 C8 317 303 C9 300 301 裸土 C9 312 309 C10 304 304