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5 S2实验区CNN模型的混淆矩阵

Table 5 Confusion matrix of CNN model in S2 zone

S2实验区 混凝土屋顶 金属屋顶 黏土屋顶 塑胶表面 沥青路面 林地 草地 裸土 水体 总数 UA/% 混凝土屋顶 454 16 5 9 19 0 0 0 0 503 90.26 金属屋顶 0 336 0 0 17 0 0 0 0 353 95.18 黏土屋顶 4 0 470 13 0 0 0 0 0 487 96.51 塑胶表面 8 0 10 257 2 0 0 0 0 277 92.78 沥青路面 17 0 0 12 384 0 1 0 0 414 92.75 林地 0 0 0 0 16 444 9 0 22 491 90.43 草地 0 0 0 0 1 3 295 27 0 326 90.49 裸土 15 0 0 2 6 0 6 274 0 303 90.43 水体 9 0 0 0 38 11 0 0 282 340 82.94 总数 507 352 485 293 483 458 311 301 304 3 494 PA/% 89.55 95.45 96.91 87.71 79.50 96.94 94.86 91.03 92.76 OA/% 91.47 Kappa 0.903 5