研究文章
基于机器学习的分类对于作物类型映射使用高分辨率卫星图像的融合在半干旱地区
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支持向量机 |
毫升 |
安 |
| 办公自动化 |
K |
办公自动化 |
K |
办公自动化 |
K |
|
| 归一化植被指数;VV |
82.93 |
0.77 |
81.24 |
0.74 |
59.98 |
0.45 |
| 归一化植被指数;VH |
86.10 |
0.81 |
84.46 |
0.78 |
72.18 |
0.62 |
| 归一化植被指数;VH;纹理 |
87.22 |
0.82 |
85.68 |
0.80 |
51.89 |
0.38 |
| 归一化植被指数;VV / VH |
82.33 |
0.80 |
81.00 |
0.74 |
58.11 |
0.43 |
| 归一化植被指数;VV;VH |
83.78 |
0.78 |
82.83 |
0.76 |
过高的估计 |
| 归一化植被指数;VV;VV / VH |
83.37 |
0.77 |
83.39 |
0.76 |
过高的估计 |
| 归一化植被指数;VH;VV / VH |
84.60 |
0.79 |
82.39 |
0.75 |
过高的估计 |
| 归一化植被指数;VH;VV / VH;纹理 |
85.52 |
0.80 |
84.36 |
0.78 |
55.09 |
0.42 |
| 归一化植被指数;VV;VH;VV / VH |
83.83 |
0.78 |
过高的估计 |
过高的估计 |
| 归一化植被指数;VV;VH;VV / VH;纹理 |
85.20 |
0.80 |
过高的估计 |
55.59 |
0.42 |
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