遥感影像分类精度评价教学内容

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分类精度的评价

第十三章分类精度的评价
本章提要(…) §1 精度的概念和意义 §2 分类误差的来源 §3 误差特征 §4 精度评价方法 §5 误差矩阵的应用
本章主要介绍遥感影像分类中产生的精度问题及其评价方法，并说明了误差矩阵在遥感处理中的应用。
§1 精度的概念和意义
概念
精度是指“正确性”，即一幅不知道其质量的图像和一幅假设准确的图像（参考图）之间的吻合度。
用户精度说明分类图的可信度
制图精度用来告知执行分类的分析人员
生产者精度、漏分误差用户精度、误分误差
§5 误差矩阵的应用
1 误差矩阵表示的误差
2 正确率的概念
3
正确率表示影像上或者样本中正确分类像元占总
像误元差的矩比例阵。的定量评价
4
正精误确度差率。K矩是ap一阵pa种的法简比单的较精度测量方法，表示分类的
后续分类引入某些误差
地面景观特征也是误差的重要来源
重复观察的柱状图
偏差和准确度
§3 误差类型和特征
主要有两种类型
位置误差分类误差
分类误差的特征
误差并非随机分布在影像上，而是显示出空间上的系统性和规则性。
一般来说，错分像元在空间上并不是单独出现的，而是按照一定的形状和分布位置成群出现。
正确率只误能差表矩示阵的分比类较的能确相定对最有适合效某性分，类目并标不的能影解像数决分类误差据的类所型有、数问据题获。取时间、预处理过程，分类方法等
作业
遥感分类结果精度评价方法主要分为哪几种？结合第十章至第十三章所学内容，以你自己的
理解说明遥感图像处理应该做到哪几个步骤就能获取遥感图像上地物类型信息。
比较两幅图上每种类别的面积差异，用面积比例表示

遥感图像的精度评估方法与操作技巧

遥感图像的精度评估方法与操作技巧导言随着遥感技术的不断发展和应用，遥感图像的精度评估成为了一个重要的研究领域。

通过对遥感图像的精度评估，我们可以了解图像在空间和时间上的准确性和可靠性，为各种遥感应用提供科学依据。

本文将介绍遥感图像的精度评估方法与操作技巧。

一、遥感图像的精度评估方法1. 基于地面控制点的精度评估该方法通过选择具有准确地理位置信息的地面控制点，并将其在遥感图像中对应的像素位置进行匹配，计算其坐标误差或特征点匹配精度。

常用的方法包括最小二乘法、地理位置码（GCP）法和光谱信息法等。

2. 基于参考数据的精度评估该方法通过将遥感图像与具有高精度的参考数据进行对比，计算图像的分类精度或准确性指标。

常用的方法包括混淆矩阵法、准确性指数法和Kappa系数法等。

3. 基于影像质量评价的精度评估该方法通过对遥感图像的影像质量进行评价，并将评价结果作为图像精度的间接指标。

常用的方法包括噪声分析、模糊度评估和直观评价等。

二、遥感图像的精度评估操作技巧1. 数据预处理在进行遥感图像的精度评估之前，需要进行一些必要的数据预处理。

包括图像去噪、几何校正和辐射校正等。

这些预处理操作能够提高图像的质量和准确性，为后续的精度评估奠定基础。

2. 控制点的选择与采集控制点的选择对遥感图像的精度评估至关重要。

在选择控制点时，应保证其具有准确的地理位置信息，并且分布均匀。

采集控制点时可以借助GPS定位设备和高分辨率影像来提高采集效率和精度。

3. 参考数据的获取对于基于参考数据的精度评估方法，需要获取具有高精度的参考数据。

可以通过现场调查、GPS测量和地面真实标记物等方式获得。

在选择参考数据时，应与遥感图像的内容和分辨率相匹配，确保评估结果的准确性。

4. 精度评估指标计算在进行遥感图像精度评估时，需要计算相应的指标。

根据评估的目的和要求，可以选择适合的指标，如分类精度、位置精度、辐射精度等。

对于不同的指标，需要使用相应的计算公式或软件工具进行计算。

遥感图像分类方法与准确性评价指标

遥感图像分类方法与准确性评价指标遥感图像分类是利用遥感数据进行地物分类的过程，其目的是将遥感图像中的不同地物进行识别与分类。

在遥感图像分类中，有效的分类方法和准确性评价指标对于获得准确的分类结果至关重要。

一、常用的遥感图像分类方法1. 监督分类方法监督分类方法是指在进行分类之前，通过在选定的地物样本中确定其类别，并利用这些样本进行分类算法的训练。

常用的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机、决策树等。

最大似然分类是一种基于统计理论的方法，其基本假设是不同类别地物的像元值符合某种概率分布。

支持向量机是一种基于几何学原理的分类方法，其核心思想是将不同类别地物的像元用超平面分割成两个部分，以实现分类。

决策树是一种基于判定树的分类方法，通过根据不同属性进行逐级判定，最终将地物分类。

2. 无监督分类方法无监督分类方法是指在进行分类之前不需要先进行样本标签的确定，而是根据图像中像元之间的相似性和差异性进行聚类。

常用的无监督分类方法包括K-means 聚类、高斯混合模型等。

K-means聚类是一种基于距离度量的分类方法，其核心思想是将图像中的像元根据相似性进行分组，形成不同的类，实现地物分类。

高斯混合模型是一种基于概率统计的分类方法，通过假设图像像元符合多个高斯分布的线性组合，确定不同类别地物的概率分布。

二、遥感图像分类准确性评价指标1. 精度（Accuracy）精度是指分类结果中被正确分类的像元数占总像元数的比例。

精度越高，表示分类结果越准确。

在实际应用中，精度常常使用整体精度（Overall Accuracy）和Kappa系数进行评价。

整体精度是指分类正确的像元数占总像元数的比例，其范围为0到1之间，1表示分类完全正确。

Kappa系数是基于整体精度的一种校正指标，它考虑了分类结果与随机分类之间的差异性，范围也在0到1之间，1表示没有误分类。

2. 生产者精度（Producer's Accuracy）生产者精度是指在分类结果中，某一类地物被正确分类的像元数占该类地物实际像元数的比例。

分类精度评价

遥感影像分类精度评价遥感影像分类精度评价(2009-11-20 14:20:57)在ENVI中，选择主菜单->Classification->Post Classification->ConfusionMatrix->Using Ground Truth ROIs。

将分类结果和ROI输入，软件会根据区域自动匹配，如不正确可以手动更改。

点击ok后选择报表的表示方法（像素和百分比），就可以得到精度报表。

对分类结果进行评价，确定分类的精度和可靠性。

有两种方式用于精度验证：一是混淆矩阵，二是ROC曲线，比较常用的为混淆矩阵，ROC曲线可以用图形的方式表达分类精度，比较形象。

对一帧遥感影像进行专题分类后需要进行分类精度的评价，而进行评价精度的因子有混淆矩阵、总体分类精度、Kappa系数、错分误差、漏分误差、每一类的制图精度和拥护精度。

1、混淆矩阵（Confusion Matrix）: 主要用于比较分类结果和地表真实信息，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。

混淆矩阵是通过将每个地表真实像元的位置和分类与分类图象中的相应位置和分类像比较计算的。

混淆矩阵的每一列代表了一个地表真实分类，每一列中的数值等于地表真实像元在分类图象中对应于相应类别的数量，有像元数和百分比表示两种。

2、总体分类精度（Overall Accuracy）: 等于被正确分类的像元总和除以总像元数，地表真实图像或地表真实感兴趣区限定了像元的真实分类。

被正确分类的像元沿着混淆矩阵的对角线分布，它显示出被分类到正确地表真实分类中的像元数。

像元总数等于所有地表真实分类中的像元总和。

3、Kappa系数：是另外一种计算分类精度的方法。

它是通过把所有地表真实分类中的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（Xkk）的和，再减去某一类中地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果，再除以总像元数的平方差减去某一类中地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的。

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遥感影像分类精度评
价
遥感影像分类精度评价
在ENVI中，选择主菜单->Classification->Post Classification->Confusion Matrix- >Using Ground Truth ROIs将分类结果和ROI输入，软件会根据区域自动匹配，如不正确可以手动更改。点击ok后选择报表的表示方法(像素和百分比)，就可以得到精度报表。
6、制图精度：指假定地表真实为A类，分类器能将一幅图像的像元归为A
的概率
7、用户精度：指假定分类器将像元归到A类时，相应的地表真实类别是A的概率。混淆矩阵中的几项价指标，如下：总体分类精度
等于被正确分类的像元总和除以总像元数。被正确分类的像元数目沿着混淆矩阵的对角线分布，总像元数等于所有真实参考源的像元总数，如本次精度分类精度表中的Overall Accuracy= （1849/2346）
面。本例中，林地有419个真实参考像元，其中正确分类265，12个是其他类
别错分为林地（混淆矩阵中林地一行其他类的总和），那么其错分误差为
12/419=2.9%。
漏分误差
指本身属于地表真实分类，当没有被分类器分到相应类别中的像元数。如在本例中的耕地类，有真实参考像元465个，其中462个正确分类，其余3个被错分为其余类（混淆矩阵中耕地类中一列里其他类的总和），漏分误差为
类的制图精度和拥护精度
1混淆矩阵(Confusion Matrix):主要用于比较分类结果和地表真实信息, 可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个地表真实像元的位置和分类与分类图象中的相应位置和分类像比较计算的。混淆矩阵的每一列代表了一个地表真实分类，每一列中的数值等于地表真实像元在分类图象中对应于相应类别的数量，有像元数和百分比表示两种。

遥感图像分类方法与精度评价

遥感图像分类方法与精度评价遥感图像分类是指利用遥感图像数据进行地物类型区分的过程，是遥感技术在地学研究和应用中的重要环节之一。

遥感图像分类方法的选择和精度评价是决定分类结果质量和可靠性的关键因素。

本文将探讨遥感图像分类的常用方法及精度评价指标。

一、遥感图像分类方法1. 基于像元的分类方法基于像元的分类方法是将每个像素点作为分类的基本单位，根据像素的数值或特征属性进行分类。

这种方法简单直观，适用于像素空间分布均匀、地物类型单一的情况。

常用的基于像元的分类方法有最大似然分类法、支持向量机分类法等。

最大似然分类法是一种常见的统计分类方法，通过对已知类别的样本数据进行统计分析，确定多类别高斯模型参数，然后利用似然函数计算每个像素点属于各个类别的概率，最终选择概率最大的类别作为分类结果。

支持向量机分类法是一种常用的机器学习方法，基于通过分隔超平面来尽可能精确地划分样本数据。

该方法通过寻找最优分类超平面来实现分类，可以处理非线性分类问题，并具有较好的泛化性能。

2. 基于对象的分类方法基于对象的分类方法是将图像中的像素按照一定标准进行分割，形成不同的地物对象，然后根据对象的形状、纹理、光谱等特征进行分类。

这种方法考虑了地物的空间关系，适用于地物类型复杂、光谱混杂的情况。

常用的基于对象的分类方法有基于规则的分类法、基于特征的分类法等。

基于规则的分类法是基于人工设定的分类规则来对遥感图像中的对象进行分类，需要根据实际需求和专业知识进行规则的制定。

这种方法对专业知识的要求较高，但可以得到较为精确的分类结果。

基于特征的分类法是通过对对象的形状、纹理、光谱等特征进行提取和分析，根据特征的差异来实现分类。

这种方法相对较为自动化，适用于大规模图像处理。

二、遥感图像分类精度评价遥感图像分类精度评价是对分类结果进行可靠性和精度的评估，常用的评价指标包括分类准确性、Kappa系数、用户精度、制图精度等。

分类准确性是指分类结果中正确分类的像素数占总像素数的比例。

遥感图像分类的精度评价（kappa统计值与分类精度的对应关系）[整理]

遥感图像分类的精度评价精度评价是指比较实地数据与分类结果，以确定分类过程的准确程度。

分类结果精度评价是进行土地覆被/利用遥感监测中重要的一步，也是分类结果是否可信的一种度量。

最常用的精度评价方法是误差矩阵或混淆矩阵（Error Matrix ）方法（Congalton ，1991；Richards ，1996；Stehman ，1997），从误差矩阵可以计算出各种精度统计值，如总体正确率、使用者正确率、生产者正确率（Story 等，1986），Kappa 系数等。

误差矩阵是一个n ×n 矩阵（n 为分类数），用来简单比较参照点和分类点。

一般矩阵的行代表分类点，列代表参照点，对角线部分指某类型与验证类型完全一致的样点个数，对角线为经验证后正确的样点个数（Stehman ，1997）。

对分类图像的每一个像素进行检测是不现实的，需要选择一组参照像素，参照像素必须随机选择。

Kappa 分析是评价分类精度的多元统计方法，对Kappa 的估计称为KHAT 统计，Kappa系数代表被评价分类比完全随机分类产生错误减少的比例，计算公式如下：2N.(.)K=(.)rii i i ii i x x x N x x ++∧++--∑∑∑式中 K ∧ 是Kappa 系数，r 是误差矩阵的行数，x ii 是i 行i 列（主对角线）上的值，x i +和x +i 分别是第i 行的和与第i 列的和，N 是样点总数。

Kappa 系数的最低允许判别精度0.7（Lucas 等，1994）表1 kappa 统计值与分类精度对应关系 (Landis and Koch 1977)Table1 classification quality associated to a Kappa statistics value1. Congalton, R. G. A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data.Remote Sensing Environ., 1991, 37: 35-46.2.Richards, J. A. Classifier performance and map accuracy. Remote Sensing Environ. 1996, 57:161-166.3.Stehman, S. V. Selecting and interpreting measures of thematic classification accuracy.Remote Sensing Environ., 1997, 62: 77-89.4.Story, M. and Congalton, R. G. Accuracy assessment: a user’s perspective. PhotogrammetricEngineering & Remote Sensing, 1986, 48(1): 131-137.5.Lucas, I. F. J., Frans, J. M. Accuracy assessment of satellite derived land-cover data: a review.Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 1994, 60(4): 410-432.。

遥感图像处理中的影像分类方法与精度评价

遥感图像处理中的影像分类方法与精度评价在遥感图像处理中，影像分类是一个重要的步骤，它可以根据图像中的不同特征和属性将像素分为不同的类别。

影像分类方法有很多种，每种方法都有其独特的优势和适用范围。

本文将介绍几种常见的影像分类方法，并对其精度评价方法进行探讨。

一、监督分类方法监督分类方法是一种常用的影像分类方法，它利用已知类别的样本和对应的光谱特征，通过训练分类器来对图像中的像素进行分类。

监督分类方法可以分为最大似然法、支持向量机、人工神经网络等多种。

其中，最大似然法是一种基于统计学原理的分类方法，它假设每个类别的光谱特征符合正态分布，通过计算概率来确定像素的类别。

支持向量机是一种基于机器学习的分类方法，它通过找到一个最优的超平面来对像素进行分类。

人工神经网络则是一种基于神经网络模型的分类方法，它通过训练网络来学习样本的分类特征，然后利用学习到的模型对像素进行分类。

监督分类方法在影像分类中应用广泛，但其精度评价也是非常重要的。

常用的精度评价方法包括混淆矩阵、准确率、召回率、F1值等。

混淆矩阵是一种用于描述分类结果的矩阵，它将真实类别和分类结果进行对比，可以计算出分类结果的准确度和错误率。

准确率是指分类结果中正确分类的像素比例，召回率是指真实类别中被正确分类的像素比例，F1值是准确率和召回率的一个综合指标，可以衡量分类结果的综合性能。

二、无监督分类方法除了监督分类方法外，无监督分类方法也是一种常见的影像分类方法。

它不需要事先标注样本的类别，而是通过分析图像中像素之间的相似性来对图像进行分类。

常用的无监督分类方法包括聚类分析、K均值算法、自组织映射等。

聚类分析是一种常见的无监督分类方法，它通过寻找图像中相似像素的聚类中心来实现分类。

K均值算法是聚类分析的一种常用方法，它通过迭代计算来确定聚类中心，并将像素归类到最近的聚类中心。

自组织映射则是一种基于神经网络的无监督分类方法，它通过模拟脑神经元的自组织行为来实现分类。

遥感图像分类方法与分类精度评估技巧

遥感图像分类方法与分类精度评估技巧遥感图像分类是遥感技术的重要应用之一，通过对遥感图像中不同地物进行分类，可以有效提取地物信息，为各类地理研究和应用提供了重要数据支持。

而遥感图像分类方法和分类精度评估技巧则是遥感图像分类工作中的关键环节。

一、遥感图像分类方法遥感图像分类方法主要分为监督分类和非监督分类两种。

监督分类是根据人工定义的训练样本来进行分类，通过计算遥感图像像元的特征值与训练样本的特征值之间的距离或相似度来确定像元的地物类别。

监督分类方法具有分类精度高的优势，但需要大量准确的训练样本，并且需要人工干预进行样本分类。

非监督分类是根据图像像元自身的特征值进行分类，算法会自动对图像中的像元进行聚类，根据像元的特征相似性来确定地物类别。

非监督分类方法可以大幅降低人工干预量，但分类精度相对较低，对遥感图像的解译要求较高。

同时，还有基于物理模型的分类方法，该方法通过对地物的物理性质进行建模，从而实现对遥感图像地物的分类。

基于物理模型的分类方法可以较好地解决遥感图像的反射率与地物属性之间的关系，但对数据质量和物理模型的准确性要求较高。

二、分类精度评估技巧对于遥感图像分类的结果，需要进行分类精度评估来判断分类结果的准确性。

常用的分类精度评估技巧主要包括混淆矩阵、Kappa系数和面积误差指标等。

混淆矩阵是一种常用的分类精度评估方法，通过对分类结果与实际样本之间的差异进行矩阵统计，来获得分类的准确性。

混淆矩阵包括真阳性（TP）、假阴性（FN）、假阳性（FP）和真阴性（TN）四个参数，通过计算这些参数的比例可以得到分类的准确性。

Kappa系数是一种综合评估分类精度的方法，根据分类结果与实际样本的一致性程度来判断分类的准确性。

Kappa系数的取值范围为[-1,1]，取值越接近1表示分类结果越准确。

面积误差指标是一种用来评估分类结果准确性的指标，通过计算分类结果与实际样本之间的面积差异来评估分类的准确性。

面积误差指标越小表示分类结果越准确。

遥感影像分类精度评价

遥感影像分类精度评价遥感影像分类是利用遥感技术获取的遥感影像数据进行地物分类的过程。

精度评价是评估分类结果与实际地物分布之间的一致性程度的过程。

在遥感影像分类精度评价中，常用的评价方法包括混淆矩阵法、Kappa系数、总体精度和准确率以及召回率等指标。

下面将对这些评价方法进行详细介绍。

一、混淆矩阵法混淆矩阵法是一种常用的分类精度评价方法，通过统计分类结果和实际地物分布之间的一致性进行评估。

混淆矩阵是一个N*N的矩阵，其中N 表示分类的类别数。

矩阵的行和列分别表示实际类别和分类类别，每个元素表示实际类别在分类结果中的分布情况。

通过计算混淆矩阵可以得出分类的总体精度、准确率、召回率等指标。

二、Kappa系数Kappa系数是一种常用的评估分类结果一致性的统计量。

Kappa系数取值范围为[-1,1]，其中-1表示完全不一致，0表示随机一致，1表示完全一致。

Kappa系数越大表示分类结果的一致性越好。

计算Kappa系数需要利用混淆矩阵中的各项数据进行计算。

三、总体精度和准确率以及召回率总体精度是指分类结果正确的分类数占总分类数的比例，是衡量分类正确率的重要指标。

总体精度的计算公式为：总体精度=（分类正确的样本数/总样本数）*100%。

准确率是指分类结果中真阳性（TP，分类正确的正例）和真阴性（TN，分类正确的负例）的比例，计算公式为：准确率=TP/(TP+FP)。

召回率是指真阳性比真阳性和假阴性（FN，分类错误的负例）的比例，计算公式为：召回率=TP/(TP+FN)。

总体精度、准确率和召回率都是衡量分类精度的重要指标，可以综合评价分类结果的正确性和完整性。

在进行遥感影像分类精度评价时，应根据具体的分类目的和要求选择合适的评价方法。

针对不同的评价指标，可以采取不同的统计方法进行计算，以达到准确评估分类结果和精度的目的。

综上所述，遥感影像分类精度评价是评估分类结果与实际地物分布之间的一致性程度的过程，常用的评价方法包括混淆矩阵法、Kappa系数、总体精度和准确率以及召回率。

遥感图像影像几何校正方法与精度评价

遥感图像影像几何校正方法与精度评价遥感技术是一种通过航空器或卫星获取地球表面信息的技术手段。

为了获得准确的地理空间信息，遥感图像需要经过几何校正。

本文将介绍几种常用的遥感图像影像几何校正方法，并探讨它们的精度评价。

一、几何校正方法1. 多点校正法多点校正法是一种常用的几何校正方法。

它通过在图像中选择多个控制点，然后根据这些控制点在现实地面上的坐标，使用几何变换公式进行图像的几何校正。

这种方法简单易行，适用于中等分辨率的图像。

2. 数字高程模型校正法数字高程模型校正法是一种基于数字高程模型的几何校正方法。

首先，通过获取地面的数字高程模型，然后将图像与数字高程模型进行配准，最后进行几何校正。

这种方法的优点是精度较高，适用于高分辨率的图像。

3. 惯导校正法惯导校正法是一种利用航空器或卫星的惯性导航系统进行几何校正的方法。

惯性导航系统可以测量航空器或卫星的姿态和位置信息，根据这些信息对图像进行几何校正。

这种方法的精度较高，适用于航空器或卫星上配备有惯性导航系统的情况。

二、精度评价几何校正的精度评价是衡量几何校正过程中误差大小的方法。

常用的评价指标有均方根误差（RMSE）和控制点定位精度。

1. 均方根误差（RMSE）均方根误差是通过对校正前后的像素位置误差进行统计分析得到的一个指标。

它是校正后图像中所有像素位置误差的平方和的开方。

均方根误差越小，表示几何校正的精度越高。

2. 控制点定位精度控制点定位精度是通过选取一组已知坐标的控制点，然后对校正后图像中的相应像素进行位置测量，计算其与控制点的位置误差。

控制点定位精度越小，表示几何校正的精度越高。

三、案例分析以一幅航拍图像为例，使用多点校正法、数字高程模型校正法和惯导校正法进行几何校正，并对校正后的图像进行精度评价。

多点校正法得到的校正图像的RMSE为0.5个像素，控制点定位精度为2米。

数字高程模型校正法得到的校正图像的RMSE为0.2个像素，控制点定位精度为0.5米。

遥感图像分类精度评价

福建农林大学林学院实验报告课程___3S技术实验________实验名称___遥感图像分类精度评价___系别__农业与生物技术系________________ 实验日期年月日专业班级___2011级林学___组别______ _______ 实验报告日期年月日姓名__郭祖楠 ___学号__116725018__ 报告退发 ( 订正、重做 ) 同组人_________________________________ 教师审批签字遥感图像分类精度评价一、实验目的理解计算机图像分类的基本原理和方法以及监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的。

二、实验方法采用上机的方法。

三、实验仪器计算机。

四、实验操作方法：1、建立分类模板在Viewer1打开resample2.img，点击Classifier后点击Signature Editor选择Raster→选择Tools，打开AOI工具面板选择AOI工具面板中的，在Viewer中选择区域，绘制一个多边形AOI在Signature Editor对话框中，点击图标，将刚才建立的多边形AOI区域加载到Signature分类模板中，并更改Signature Name。

2、模板评价点击Evaluate→Contingency把Non-parametric Rule 改为Feature Space,在Pixel Percentageq前打勾，点击OK。

3、执行监督分类从classifiresupervised→classification在Input Raster中导入resample2.img,Input signature中保存为mb.sig在Classified中保存为super2.img,并将Non-parametric Rule改成Featyre Space单击OK。

4、分类重编码打开Interperter→GIS Analysis→Recode。

遥感影像解译-分类后处理及精度评价、分类新方法

三、分类新方法
• 随着模式识别与机器学习技术的不断发展，将先进的机器
学习技术应用到遥感影像分类中，并充分考虑影像本身的光
谱信息、空间信息、时间序列信息以及各类地理辅助信息可
以大大提高遥感影像分类的精度。
• 分类新方法
- 半监督分类；
- 面向对象分类；
- 分类器集成
- ……
26
1 半监督分类
• 机器学习 (Machine Learning)模式： - 监督学习：仅仅利用已标注类别的样本进行训练以确定分类器； - 非监督学习：只利用未标注类别的数据进行聚类分析； - 半监督学习：利用已标注类别的样本+未标注样本来确定分类器。
3×3窗口分析结果
(4) 分类后处理-平滑处理
• 针对问题分类结果斑点噪声严重
• 解决方法： a. MRF随机场建模 b. Majority Voting 方法
原始多光谱遥感影像与地面真实值
(1) IKONOS 多光谱影像
原始多光谱遥感影像与地面真实值
(1) IKONOS 多光谱影像
(2) 地表真实值
25446 Aprod 52987 48.02% 1 Eo
(e) 用户精度(User’s Accuracy)
• 用户精度(User’s Accuracy)： - 影像类中，某类像元被正确分类为该类的概率，利用混淆矩阵的行来计算。如水的用户精度：
Auser

9180 56104
16.36%
a. SVM vs 高斯混合模型+MRF
(3) SVM 水体提取结果
a. SVM vs 高斯混合模型+MRF
(3) SVM 水体提取结果
(4) 高斯混合模型+MRF方法

遥感影像分类的算法与精度评价方法探究

遥感影像分类的算法与精度评价方法探究随着遥感技术的发展和应用广泛，遥感影像的分类成为了研究的热点之一。

遥感影像分类是将遥感影像中的像素按照其地物类别进行识别和分类的过程。

在遥感影像分类中，算法的选择和精度评价方法的确定至关重要。

本文将探究遥感影像分类的算法和精度评价方法，并分析它们在实际应用中的优缺点。

一、遥感影像分类算法1. 基于像素的分类算法基于像素的分类算法是遥感影像分类中最常用的一种方法。

它将每个像素点作为独立的单元进行分类，通常使用的算法包括最大似然法、支持向量机和决策树等。

最大似然法是一种概率统计的算法，可以通过计算每个像素点的概率来确定其所属类别。

支持向量机利用样本点在特征空间中的位置来构建分类器，对于非线性可分的遥感影像分类效果较好。

决策树将遥感影像的特征按照一定的规则组织成树状结构，通过判断路径上的条件来确定像素的分类。

2. 基于对象的分类算法基于对象的分类算法是近年来兴起的一种分类方法。

它将相邻的像素点合并成对象，然后对这些对象进行分类。

与基于像素的分类算法相比，基于对象的分类算法考虑了空间上的相邻关系，可以更好地处理遥感影像中的纹理和边界信息。

基于对象的分类算法常用的有分水岭算法、区域生长算法和基于图的分割算法等。

二、遥感影像分类精度评价方法遥感影像分类精度评价是判断分类结果好坏的重要标准。

常用的精度评价方法包括混淆矩阵、准确度评价和Kappa系数等。

1. 混淆矩阵混淆矩阵是一种将分类结果与实际情况进行对比的方法。

它将分类结果按照实际类别进行统计，得到一个矩阵，其中每个元素表示分类结果中被正确分类到某一类的像素个数。

通过分析混淆矩阵可以得到不同类别的分类精度和错误分类情况。

2. 准确度评价准确度评价是计算分类结果准确率的一种方法。

准确率是指分类结果中被正确分类的像素数占总像素数的比例。

准确度评价方法可以根据分类结果中每个类别的像素数和正确分类的像素数来计算准确率。

3. Kappa系数Kappa系数是一种用来评价分类结果与实际情况一致性的方法。

遥感影像分类精度评价方法研究

遥感影像分类精度评价方法研究遥感影像分类是利用遥感技术获取的多光谱数据对地表进行分类和识别的过程。

在进行遥感影像分类时，精度评价是一个重要的步骤，用于评估分类结果的准确性和可靠性。

本文将探讨遥感影像分类精度评价的方法和常用的评价指标。

一、方法1. 地面真实数据地面真实数据是一种常用的评价遥感影像分类精度的方法。

这种方法通过在实地调查和采集样本数据后，与遥感影像进行对比，判断分类结果的准确性。

可以采用随机抽样或系统抽样的方法获取地面真实数据，然后将其与遥感影像进行比对，在统计学上得到分类的精度指标。

2. 错误矩阵错误矩阵是一种常用的遥感影像分类精度评价方法。

错误矩阵是通过将地面真实数据与分类结果进行对照，统计不同分类的正确和错误像素数目而构建出来的混淆矩阵。

通过错误矩阵可以得到分类结果的整体准确率、各类别的准确率和召回率等指标。

3. Kappa系数Kappa系数是以混淆矩阵为基础的一种精度评价方法。

Kappa系数通过计算分类结果与地面真实数据之间的一致性，考虑到偶然性因素，从而更准确地评估分类结果的准确性。

Kappa系数的范围为[-1,1]，越接近1表示分类结果越准确。

二、评价指标1. 总体分类精度总体分类精度是指分类结果的整体准确率，用于评估遥感影像分类的整体准确性。

总体分类精度可以通过错误矩阵中所有分类正确的像素数目与总像素数目之比来计算。

2. 类别准确率和召回率类别准确率是指分类结果中某一类别的正确率，即分类结果中该类别正确分类的像素数目与该类别总像素数目之比。

召回率是指地面真实数据中某一类别被正确分类的像素数目与该类别总像素数目之比。

通常来说，类别准确率和召回率越高，表示分类结果越准确。

3. 用户精度和生产者精度用户精度是指分类结果中某一类别的正确率，与类别准确率的概念相同。

生产者精度是指地面真实数据中某一类别正确分类的像素数目与分类结果中该类别总像素数目之比。

用户精度和生产者精度是相互关联的，通过综合考虑分类结果和地面真实数据的信息，可以更全面地评估分类结果的准确性。

测绘技术如何进行遥感影像分类精度评定

测绘技术如何进行遥感影像分类精度评定测绘技术在现代科技发展中扮演着至关重要的角色。

遥感影像分类精度评定是测绘技术中的一个重要环节。

本文将从测绘技术的发展背景、遥感影像分类精度评定的基本概念和方法、实际应用案例等方面进行论述。

一、测绘技术的发展背景随着科技进步和信息化时代的到来，人们对地球及其资源的认知和需求也逐渐提升。

测绘技术应运而生，成为人们获取地理信息的重要手段。

遥感影像作为测绘技术的重要组成部分，以其高效、全面的特点被广泛应用。

二、遥感影像分类精度评定的基本概念和方法（一）基本概念遥感影像分类精度评定是指通过一系列定量和定性的方法，对遥感影像分类的准确程度进行评估和衡量。

分类精度评定结果直接反映了遥感影像分类方法和技术的可行性和准确性。

（二）方法和指标1.对比法：将遥感影像分类结果与实地调查结果进行对比，通过判断分类结果中的错误分类和遗漏分类的程度，评估分类精度。

2.混淆矩阵法：通过构建混淆矩阵，统计分类结果中各类别的正确分类和错误分类的数量，从而计算出分类精度指标，如准确性、偏差、精度等。

3.Kappa系数法：Kappa系数是一种常用的分类精度评价指标，用于衡量分类结果与实地调查结果之间的一致性程度。

Kappa系数取值范围为[-1, 1]，值越接近1表示分类结果与实地调查结果一致性越高。

三、实际应用案例（一）土地利用分类精度评定遥感影像在土地利用监测中具有广泛的应用。

通过对遥感影像进行分类精度评定可以更好地了解土地利用情况，为土地资源管理和规划提供数据支持。

例如，通过对遥感影像分类结果与实地调查结果进行对比，可以评估城市绿地覆盖率的准确性，并据此制定相应的城市绿化计划。

（二）植被分类精度评定植被分类是遥感影像分类的重要应用之一。

通过对植被分类精度进行评定，可以了解植被分布情况以及植被类型的变化趋势，为植被保护和生态恢复提供科学依据。

例如，在森林资源调查中，通过对遥感影像分类结果的准确性进行评估，可以计算出森林面积、林种组成等重要指标，为森林资源的管理提供数据支持。

地理信息系统中遥感影像分类技术的使用指南与分类准确性评估

地理信息系统中遥感影像分类技术的使用指南与分类准确性评估1. 引言地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是一种用于收集、存储、分析和展示地理空间数据的工具。

在GIS中，遥感影像分类技术是一项关键任务，它对于地理空间数据的准确分类和分析具有重要作用。

本文将介绍遥感影像分类技术的使用指南，并讨论分类准确性的评估方法。

2. 遥感影像分类技术的使用指南2.1 数据预处理在进行遥感影像分类之前，我们需要进行数据的预处理。

这包括影像的辐射校正、大气校正、镶嵌和几何校正等。

通过这些预处理步骤，我们可以获得更准确的遥感影像数据，从而提高分类的准确性。

2.2 特征提取特征提取是遥感影像分类的关键步骤之一。

通过提取适当的特征，可以更好地描述地物的属性和空间关系。

常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征和空间特征等。

在选择特征时，需要考虑地物的特点和分类目的，以提高分类的准确性。

2.3 分类算法选择选择适当的分类算法对于准确地将遥感影像进行分类至关重要。

常用的分类算法包括最大似然分类、支持向量机分类、人工神经网络分类和随机森林分类等。

不同的算法具有不同的特点和适用范围，选择合适的算法需要考虑数据的特点和分类的目标。

2.4 参数调优在使用分类算法进行遥感影像分类之前，我们需要对算法的参数进行调优。

参数的选择对分类的准确性有很大的影响，因此需要通过交叉验证等方法来确定最佳参数组合。

参数调优是提高分类准确性的关键步骤之一。

2.5 结果验证与优化对于遥感影像分类的结果，我们需要进行验证和优化。

验证的方法可以采用地面真实数据进行对比，计算分类的准确性和总体精度。

如果发现分类结果存在偏差或错误，需要进行优化调整，例如调整分类算法的参数或重新提取特征等。

3. 分类准确性评估3.1 混淆矩阵混淆矩阵是评估遥感影像分类准确性的常用方法之一。

混淆矩阵包括真阳性（True Positive，简称TP）、真阴性（True Negative，简称TN）、假阳性（False Positive，简称FP）和假阴性（False Negative，简称FN）等四个指标。

遥感与图像处理基础__10.分类精度评价

这里的两幅影像每种类别面积相似，但边界位置有很大不同。这种评价方法会产生很大的位置误差。
2 位置精度评价法

比较两幅图位置之间一致性的方法进行评价
这里的两幅影像每种类别面积相似，但边界位置有很大不同。这种评价方法会产生很大的位置误差。
3 误差矩阵评价法

表示误差的标准形式是误差矩阵，有时称为混淆矩阵，它不仅能表示每种类别的总误差，还能表示类别的误分（混淆的类别）。
§5 误差矩阵的应用
1 误差矩阵表示的误差
2 正确率的概念

正确率表示影像上或者样本中正确分类像元占总像元的比例。正确率是一种简单的精度测量方法，表示分类的 3 误差矩阵的定量评价 Kappa法精度。 4 误差矩阵的比较正确率只能表示分类的相对有效性，并不能解决分类误差的所有问题。
误差矩阵的示例
误差矩阵的图解表示
4 误差矩阵的编辑

构建误差矩阵需要分析人员进行待评价的影像与参考影像之间的点对点比较，准确地确定参考影像上的每个点在分类影像中所对应点的位置。
配准
网格表示的类别图网格就成为位置精度评价的比较单元
叠置
5 漏分误差和错分误差

误差矩阵能反映各类别的漏分误差和错分误差
分类误差的特征

§4 精度评价方法
精度评价就是进行两幅地图的比较，其中一幅是基于遥感数据的分类图，也就是需要评价的图，另一幅是假设精确的参考图，作为比较的标准。
主要评价方法

面积精度评价法位置精度评价法误差矩阵评价法
1 面积精度评价法

比较两幅图上每种类别的面积差异，用面积比例表示

对于遥感图像分类方法的研究与精度评定综述

对于遥感图像分类方法的研究与精度评定综述摘要：从遥感图像分类方法的基本原理入手,介绍了遥感图像的分类一些方法,以及它们近年来的发展,此外还对遥感图像分类研究的精度评定做了一些介绍。

关键词：遥感图像/图像分类/精度评定0 引言遥感分类，即遥感模式识别，是把一个像素区分为某一地物类别的过程[1]。

遥感图像分类方法通常分为两大类，即监督分类与非监督分类。

非监督分类是指在缺乏先验类别知识的情况下，只根据本身的统计特性进行分类，监督分类是根据已知的先验知识（一般由一组样本数据提供），找出各类的特征，根据这些特征对未知像素进行分类[2]。

遥感技术广泛应用的重要途径之一就是遥感图像分类，分类的精度直接影响遥感数据的应用水平和实用价值。

非监督分类的方法相对简单一些，但精度差；而监督分类有先验知识做指导，精度相对较高，但是需要地面采样，成本比较高[3]。

1 遥感图像分类原理通常我们所指的遥感图像是指卫星探测到的地物亮度特征，它们构成了光谱空间，每种地物有其固有的光谱特征，它们位于光谱空间中的某一点，但由于干扰的存在，环境条件的不同，例如：阴影，地行上的变化，扫描仪视角，干湿条件，不同时间拍摄及测量误差等，使得测得的每类物质的光谱特征不尽相同，同一类物质的各个样本在光谱空间是围绕某一点呈概率分布，而不是集中到一点，但这仍然使我们可以划分边界来区分各类[4]。

因此，我们就要对图像进行分类，图像分类的任务就是通过对各类地物波谱特征的分析选择特征参数，将特征空间划分为不相重叠的子空间，进而把影像内诸像元划分到各子空间去，从而实现分类[5]。

2 遥感图像分类遥感图像分类主要有两种途径：一是监督分类与非监督分类：二是遥感数字图像的计算机分类。

2.1 监督分类与非监督分类监督分类是在我们对遥感图像上样本区内地物的类别已知的基础上，把这些样本类别的特征当做来识别非样本数据的类别的依据。

所谓监督分类就是根据我们知道的判别类别和样本类别的经验知识，确定出判别函数以及判别准则，其中利用一定数量的已知类别的样本观测值把待定参数求解出来的过程称之为训练或学习，然后把未知类别的样本的所有观测值代入到这个函数中求出的判别函数，再根据相应的判别准则对该样本的所属类别做出判定。