| 方法类型 | 方法 | 漏检像元/个 | 虚警像元/个 | 总体误差/个 | F1_Score/% | Kappa/% |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 传统 | PCAKM | 2 300 | 9 904 | 12 204 | 0.882 | 0.826 |
| INLPG | 14 318 | 899 | 15 217 | 0.815 | 0.753 | |
| IRG-McS | 5 734 | 9 944 | 15 678 | 0.843 | 0.772 | |
| 深度学习 | DDNet | 4 654 | 4 712 | 9 366 | 0.902 | 0.860 |
| FCD-GAN | 7 568 | 11 561 | 19 129 | 0.808 | 0.721 | |
| SNUNet-CD | 6 312 | 1 860 | 8 172 | 0.910 | 0.875 | |
| TransUNet | 5 982 | 1 874 | 7 856 | 0.914 | 0.880 | |
| CDRL-SA | 5 348 | 2 685 | 8 033 | 0.913 | 0.878 | |
| ELGC-Net | 7 304 | 796 | 8 100 | 0.909 | 0.874 | |
| 本文 | MSF-UNet | 4 346 | 2 392 | 6 738 | 0.928 | 0.898 |
