遥感影像解译不确定性的评估与表达
遥感图像处理中的图像解译方法与精度评价
遥感图像处理中的图像解译方法与精度评价遥感图像处理是一种将获取的遥感图像数据进行处理和解释的技术。
遥感图像处理的目的是利用遥感图像数据，进行信息提取、目标探测、变化监测等空间分析和精度评价。
在遥感图像处理中，图像解译方法与精度评价是两个非常重要的方面。
图像解译方法是指根据遥感图像中的光谱、空间和时间信息，对图像中的目标进行准确识别和分类的方法。
目前常用的图像解译方法主要有基于光谱信息的方法、基于空间信息的方法和基于文本信息的方法。
基于光谱信息的图像解译方法是利用不同波段的光谱反射率差异来识别和分类图像中的目标。
这种方法的基本原理是不同物质在不同波段的反射率差异较大，利用这一特点可以对图像中的目标进行分类。
比如，植被在可见光波段的反射率较高，而建筑物和水体在红外波段的反射率较高。
因此，可以通过对遥感图像中不同波段像素的光谱信息进行统计和分析，来识别和分类图像中的不同目标。
基于空间信息的图像解译方法是利用遥感图像中目标的空间分布特征来进行分类。
这种方法的基本原理是不同目标在图像中的空间分布具有一定的规律性，比如植被在城市地区通常分布比较稀疏，而水体在河流和湖泊附近分布比较集中。
因此，可以通过对遥感图像中目标的空间分布特征进行分析，来识别和分类图像中的不同目标。
基于文本信息的图像解译方法是利用遥感图像中目标的语义信息进行分类。
这种方法的基本原理是通过对图像中的目标进行语义分析，利用语义信息来对目标进行分类。
比如，可以通过识别遥感图像中建筑物的形状、大小和颜色等特征，对建筑物进行分类。
这种方法相对于其他方法来说，具有更高的精度和准确性。
除了图像解译方法之外，精度评价也是遥感图像处理中非常重要的一环。
精度评价是指对图像解译结果进行判断和评估的过程，其主要目的是评估图像解译的准确性和可靠性。
常用的精度评价方法主要有目视解译对照法、地面调查对照法和精度指标法。
目视解译对照法是将遥感图像解译的结果与实地观测结果进行对照和比较。
遥感影像的解译方法和处理流程
遥感影像的解译方法和处理流程遥感技术是指利用卫星、航空器等探测装置获取地球表面特征信息的一种手段。
遥感影像的解译方法和处理流程对于地质勘探、农业、城市规划等领域都具有重要的应用价值。
本文将探讨遥感影像的解译方法和处理流程，并探讨其在环境保护、灾害监测等方面的应用。
一、解译方法1.目视解译法目视解译法是最早也是最常用的遥感影像解译方法之一。
通过肉眼观察遥感影像的色彩和纹理等特征来识别地物。
对于经验丰富的解译员来说，目视解译法可以得出较为准确的解译结果。
然而，由于人眼的主观因素和解译员的经验水平不同，目视解译法存在一定的主观性和局限性。
2.计算机辅助解译法计算机辅助解译法是指利用计算机软件对遥感影像进行处理和分析。
通过图像处理、分类、目标检测等技术，可以快速、准确地提取和识别地物。
计算机辅助解译法具有时间效率高、结果可重复性好等优点，使得遥感影像的解译工作更为高效和精确。
二、处理流程1.遥感影像预处理遥感影像预处理是将原始的遥感影像数据进行校正、去噪和增强等处理，以提高图像质量和准确性。
常用的遥感影像预处理方法包括辐射校正（校正影像的亮度和对比度）、大气校正（去除大气光对影像的影响）、几何校正（纠正图像的畸变和扭曲）、噪声去除和影像增强等。
2.遥感影像分类遥感影像分类是指将遥感影像的像素根据其反射率、纹理和几何结构等特征进行分类，以获得各类地物或地物类型的分布和面积信息。
常用的遥感影像分类方法包括基于阈值的分类、基于规则的分类、基于统计学的分类和基于机器学习的分类等。
其中，基于机器学习的分类方法由于其较好的准确性和泛化能力，成为当前遥感影像分类的主流方法。
3.遥感影像解译遥感影像解译是指根据已经分类好的遥感影像，对不同地物进行解译，以获得地物的具体信息和分布。
遥感影像解译可以通过目视解译、计算机辅助解译和专家解译等方法进行。
同时，遥感影像解译还可以结合地面调查和其他信息，以提高解译的准确性和可靠性。
卫星影像处理与遥感图像解译技巧
卫星影像处理与遥感图像解译技巧地球遥感技术以其高分辨率和广覆盖的优势，成为当今科技发展中重要的工具之一。
卫星影像处理和遥感图像解译技巧是在遥感应用过程中必不可少的环节。
本文将探讨几种常见的卫星影像处理和遥感图像解译技巧，并探索其应用领域和未来发展方向。
一、卫星影像预处理技巧在利用卫星影像进行遥感图像解译之前，首先需要对卫星影像进行预处理。
预处理的目的是消除或减小影像中的噪声和不确定因素，提高遥感数据的可用性。
1. 辐射校正辐射校正是指将原始卫星影像转化为反映地表辐射能量分布的数据。
由于卫星影像获取过程中会受到大气环境的影响，因此需要进行辐射校正来消除大气效应。
常用的辐射校正方法有大气纠正、反射率校正等。
2. 几何校正几何校正是指对卫星影像进行几何校正，使其符合地理坐标系统。
卫星影像获取过程中会受到卫星运动和地球自转的影响，因此几何校正对于实现影像的精确配准和准确的空间位置信息非常重要。
3. 合成影像将多幅卫星影像合成成为一张高分辨率的影像可以提高遥感数据的空间分辨率，同时也可以提高影像的质量。
常用的合成影像方法有类别合成、分辨率增强等。
二、遥感图像解译技巧遥感图像解译是指通过对卫星影像进行解读和分析，得出地表特征和信息的过程。
它是遥感技术中最核心、最具挑战性的环节之一。
1. 图像分类图像分类是将卫星影像中的像元划分为不同的类别，以实现不同地物类别的提取和识别。
常用的图像分类方法包括像元法、目标法、混合像元法等。
2. 特征提取特征提取是指从卫星影像中提取出能够区分和区域化地物类别的特征。
常用的特征提取方法有光谱特征提取、纹理特征提取、形态特征提取等。
3. 目标检测目标检测是指利用卫星影像进行目标或地物的检测和识别。
常见的卫星影像目标检测方法有目标检测算法、基于机器学习的目标检测等。
三、卫星影像处理与遥感图像解译的应用领域卫星影像处理和遥感图像解译技巧广泛应用于地质勘探、环境监测、农业、城市规划等领域。
测绘技术中如何进行遥感影像的地物检测和分类识别的准确性评估
测绘技术中如何进行遥感影像的地物检测和分类识别的准确性评估遥感影像的地物检测和分类识别是现代测绘技术中的重要内容之一。
准确性评估是保证地物检测和分类识别结果可靠性的关键环节。
本文将探讨测绘技术中遥感影像地物检测和分类识别的准确性评估方法及其应用。
一、遥感影像地物检测的准确性评估在遥感影像的地物检测中，为了保证结果的准确性，需要进行准确性评估。
准确性评估的关键在于正确标定参考样本。
常用的方法包括人工解译法和辅助工具法。
1. 人工解译法：该方法通过人工解译的方式，将地物实体标记在遥感影像上，形成参考样本。
然后与地物检测结果进行对比，计算准确性指标。
这种方法的优点是准确性较高，但费时费力，对人员要求较高。
2. 辅助工具法：该方法通过辅助工具，如GIS软件或专业软件，辅助标定参考样本。
利用这些工具，可以进行自动提取或手动选择地物，形成参考样本。
然后与地物检测结果进行对比，计算准确性指标。
这种方法的优点是效率较高，但准确性可能受到工具的影响。
二、遥感影像地物分类识别的准确性评估地物分类识别是将遥感影像中的地物按照事先设定的类别进行分类的过程。
准确性评估是判断分类结果与实际情况的一致性。
常用的方法包括混淆矩阵法和Kappa系数法。
1. 混淆矩阵法：该方法通过构建混淆矩阵来评估分类结果的准确性。
混淆矩阵是一种二维表格，列出了分类结果与实际情况之间的对应关系。
通过统计混淆矩阵中分类正确和分类错误的数量，计算准确性指标，如总体精度、生产者精度和用户精度等。
这种方法直观易懂，常用于判断分类结果的准确性。
2. Kappa系数法：该方法通过计算Kappa系数来评估分类结果的准确性。
Kappa系数是一种度量分类一致性的统计指标。
它考虑了由于随机性引起的分类一致性，并将其与分类准确性进行比较。
Kappa系数的取值范围为-1到1，越接近1表示分类结果越准确。
这种方法可以解决混淆矩阵法中的样本不平衡问题，常用于评估分类结果的准确性。
遥感影像解译技术使用指南
遥感影像解译技术使用指南遥感影像解译技术在现代科学和地理信息系统中扮演着重要角色。
它通过获取和解析遥感数据，为环境监测、土地利用规划、资源调查等领域提供了宝贵的信息。
本文将为您提供一份遥感影像解译技术使用指南，帮助您了解和运用这一技术。
一、遥感影像解译简介遥感影像解译是从卫星或航空平台获取的高分辨率图像中提取有用信息的过程。
它能够帮助我们识别地表物体和地貌特征，例如土地利用类型、农作物生长状态、水体面积等。
在解译过程中，我们将遥感影像与现场数据、地理信息系统（GIS）数据进行结合，以获得更准确的结果。
二、获取遥感影像数据在开始遥感影像解译之前，首先需要获取相应的影像数据。
目前，有许多渠道可以获取遥感影像数据，如国家卫星气象中心、国土资源部门等。
您可以选择根据需要和预算选择适合的数据来源。
三、预处理遥感影像在开始解译之前，对遥感影像进行预处理是非常重要的。
预处理包括校正、投影、云层和噪声的去除等步骤。
这些步骤可以帮助我们准确地解译图像，并提高数据的可靠性。
四、选择合适的解译方法在遥感影像解译中，有许多不同的方法可以选择。
根据地物类型和研究目的，可以选择分类、目视解译、目标检测等方法。
分类方法可以将图像中的像素归类为不同的地物类型，目视解译则通过可视化方法直接进行地物辨识，而目标检测可以帮助我们快速发现和识别感兴趣的目标。
五、利用辅助数据为了提高解译结果的准确性，我们可以利用辅助数据，如地形、气象、土壤等环境数据。
这些数据可以与遥感影像进行融合，从而获得更全面的地表分析。
同时，可以将解译结果与现场调查数据相结合，进一步验证和确认解译结果的正确性。
六、验证和评估解译结果解译结果的准确性非常重要，因此我们需要对结果进行验证和评估。
这可以通过现场调查、采样和比较研究等方法来实现。
在验证过程中，我们可以使用地理信息系统（GIS）工具来比较解译结果和实际数据，并计算其精度和可靠性。
七、解译结果的应用经过准确解译的遥感影像可以应用于众多领域。
使用人工智能进行遥感影像解译的步骤和技巧
使用人工智能进行遥感影像解译的步骤和技巧遥感影像解译是利用人工智能技术对遥感影像进行分类和分析的过程，它在各个领域都有着广泛的应用。
本文将探讨使用人工智能进行遥感影像解译的步骤和技巧，帮助读者更好地理解和运用这一技术。
遥感影像解译的步骤可以分为数据预处理、特征提取、分类器选择和精度评价等多个环节。
首先，进行数据预处理是为了纠正影像中的各种因素，例如大气、几何和辐射校正等，从而确保影像质量的准确性和可靠性。
接下来，特征提取是遥感影像解译的关键一步。
人工智能技术通过提取影像中的特征信息，来判断和分类不同的地物类型。
这些特征可以是形状、纹理、光谱等多种多样的属性。
其中，光谱特征是最常用的一种，通过提取不同波段上的数据，并利用光谱反射率的差异，可以有效地判断出不同类型的地物。
分类器选择是指从众多的分类器中选择一个最适合解析任务的分类算法。
常见的分类器包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）以及深度学习方法等。
这些分类器各有特殊的优势和适用范围，需要根据具体的解释需求和数据特征来选择合适的算法。
最后，精度评价是对遥感影像解译结果进行评估和验证的过程。
通过对比解译结果与实际情况进行对照，可以对解译的准确性和可靠性进行客观评价。
常用的评价指标包括生产者准确性、用户准确性、总体精度和Kappa系数等。
除了以上的步骤外，还有一些技巧可以帮助提高遥感影像解译的准确性和效率。
首先是合理选择合适的训练样本，样本的选择应该兼顾各个类别的特点，有代表性和一定的数量。
其次是合理选择合适的波段组合，通过选择适当的波段组合，可以突出地物类型的差异特点，提高解译的准确性。
此外，引入其他数据源，如地形、土壤等辅助信息，也可以对解译结果进行修正和补充。
人工智能技术的发展为遥感影像解译提供了强大的支撑，但同时也存在一些挑战和限制。
一方面，如何处理遥感影像中的大数据和高维信息是一个挑战。
另一方面，人工智能技术需要优化和改进，以提高解译结果的准确性和鲁棒性。
遥感影像的处理与解译技巧
遥感影像的处理与解译技巧近年来，随着遥感技术的不断发展，遥感影像成为了科学研究和实际应用中不可或缺的工具。
遥感影像的处理与解译技巧是遥感学习的基础，也是进行图像解译的关键步骤。
本文将就遥感影像的处理与解译技巧展开论述。
一、遥感影像的处理技巧遥感影像的处理是指进一步提取、处理和分析遥感影像中的信息以便更好地应用。
以下是一些常见的处理技巧。
1. 图像预处理图像预处理是对遥感影像进行大气校正、辐射定标、几何校正等一系列操作，目的是消除图像产生过程中的噪声和误差，提高图像的质量和可用性。
2. 影像融合影像融合是指将两幅或多幅遥感影像的信息进行合并，以获得更多细节和更高的空间分辨率。
常用的融合方法有主成分分析、小波变换等。
3. 影像分类影像分类是将遥感影像根据其反射信息划分为不同的类别，以便进一步分析和应用。
常用的分类方法有基于统计的最大似然分类、支持向量机等。
4. 影像变化检测影像变化检测是指对两幅或多幅遥感影像进行对比，找出其中发生变化的地方。
常用的变化检测方法有差异图像法、阈值法等。
5. 影像拼接影像拼接是指将多幅遥感影像拼接成一幅完整的影像，以便进行全景观察和分析。
常用的拼接方法有全局拼接、局部拼接等。
二、遥感影像的解译技巧遥感影像的解译是指通过对影像进行观察和分析，提取地物信息、划定地物类型和边界等。
以下是一些常见的解译技巧。
1. 影像目视解译影像目视解译是通过直接观察遥感影像，凭借解译员的经验和专业知识，识别地物类型和特征。
这是最常用的解译方法，适用于各种地物类型的解译。
2. 物体纹理解译物体纹理解译是通过观察遥感影像中地物的纹理信息，判断地物的类型和特征。
纹理信息可以通过纹理分析等方法提取出来，并用于解译。
3. 影像特征解译影像特征解译是通过观察地物在遥感影像中的特征，如形状、大小、亮度等，判断地物类型和特征。
常用的特征解译方法有变化特征解译、形态学特征解译等。
4. 影像分类解译影像分类解译是将已知类别的地物作为参考样本，通过分类器对遥感影像中的地物进行分类。
详解测绘技术中的遥感影像解译技术
详解测绘技术中的遥感影像解译技术遥感影像解译技术是现代测绘技术中的重要组成部分，它在国土资源调查、环境监测、灾害防治等领域起着不可替代的作用。
本文将详细探讨遥感影像解译技术的原理、应用以及未来发展方向。
一、遥感影像解译技术的原理遥感影像解译技术是通过获取并分析地球表面的遥感影像数据，提取出有用的地物信息。
它基于遥感技术，通过感知地球表面的辐射能量反射、发射和传输情况，利用光谱、空间和时间特征来解读地物的属性、分布和变化。
1. 光谱解译技术：利用遥感影像中不同波段的反射率或发射率差异，分析物体的光谱特性，判断其类型和性质。
例如，在红外波段中，不同植被的反射率差异较大，可以通过光谱解译技术来识别不同植被类型。
2. 空间解译技术：通过观察和分析遥感影像中地物的空间分布模式，判断其形状、大小和相互关系。
例如，在城市遥感影像中，通过分析建筑物的空间分布，可以推测出城市的发展规模和方向。
3. 时间解译技术：利用多时相的遥感影像数据，观察和分析地物的动态变化。
例如，通过对不同季节的植被遥感影像进行比对，可以监测植被的生长和衰退状况。
二、遥感影像解译技术的应用遥感影像解译技术在各个领域都有广泛的应用，以下列举几个典型的例子。
1. 土地利用/覆盖分类：利用遥感影像解译技术，可以实现对土地利用/覆盖类型的快速分类和监测。
通过分析遥感影像中不同地物的光谱特征和空间分布，可以判断土地的植被类型、建筑物分布、水体分布等信息，为城市规划、农业管理、生态保护等提供可靠的数据支持。
2. 灾害监测与评估：遥感影像解译技术可以帮助监测和评估各类自然灾害，例如地震、洪水、森林火灾等。
通过对遥感影像中灾害相关地物的分析，可以获得灾害范围、破坏程度等信息，为灾害应急和恢复提供科学依据。
3. 环境监测与评估：借助遥感影像解译技术，可以实现对环境资源的监测和评估，例如水体污染、土壤退化、大气污染等。
通过分析遥感影像中各种污染指标的反映，可以监测环境质量的变化，并提供决策支持。
遥感影像解译方法与技巧
遥感影像解译方法与技巧近年来，随着遥感技术的不断发展，遥感影像解译成为了地理信息系统领域中不可或缺的一环。
遥感影像解译是指通过对遥感影像进行分析和识别，获取地物信息的过程。
在遥感影像解译中，针对不同的目标地物，有各种各样的解译方法和技巧可供选择。
本文将探讨几种常见的遥感影像解译方法和技巧，并简要介绍它们的应用领域和效果。
一、目视解译法目视解译法是最常用的遥感影像解译方法之一。
它通过直接观察和分析遥感影像上的特征，对地物进行识别和判别。
目视解译法主要依赖解译员经验和直觉，因此在实际应用中存在一定的主观性。
目视解译法适用于简单、明显的地物，如水体、道路和农田等。
在进行目视解译时，解译员需要充分了解目标地物的空间特征和光谱特性，以准确地识别和判别。
二、数字解译法数字解译法是利用计算机和数字技术进行遥感影像解译的方法。
与目视解译法相比，数字解译法具有更高的精确度和效率。
数字解译法主要包括分类解译和目标识别两种手段。
分类解译是将遥感影像中的地物按照其类别进行划分和分类的过程。
常用的分类解译方法有最大似然法、支持向量机和决策树等。
最大似然法适用于单一类别的解译，通过统计遥感影像中不同类别的像素值分布，确定每个像素点所属的类别。
支持向量机是一种常用的机器学习方法，通过在高维特征空间中找到一个最优分类超平面，将不同类别的地物进行分割。
决策树方法则依赖于一系列决策规则，根据遥感影像中的不同特征对地物进行分类。
目标识别是指在遥感影像中检测和识别特定的地物目标。
目标识别可以利用目标特征、形状和纹理等信息对地物进行识别。
常见的目标识别方法有目标检测、目标跟踪和目标识别等。
在目标检测中，可以利用边缘检测、纹理分析和模板匹配等技术，对遥感影像中的目标进行检测和提取。
目标跟踪则是通过连续观测和分析目标在不同时刻的位置和运动轨迹，实现对目标的跟踪和追踪。
目标识别是在目标检测的基础上，对目标进行识别和分类，可以利用机器学习和深度学习等方法，进行目标的自动识别和分类。
测绘技术中的遥感图像解译精度评定
测绘技术中的遥感图像解译精度评定遥感技术作为一种重要的测绘手段，在当今社会发挥着越来越重要的作用。
遥感图像解译是遥感技术的核心环节，它通过对遥感图像进行解析和识别，提取出有用的信息。
然而，由于图像解译是一项复杂的任务，其准确性和精度评定就显得尤为重要。
一、遥感图像解译准确性的重要性遥感图像解译准确性对于相关领域的研究、决策和规划具有重要影响。
例如，农业领域的土地利用规划需要准确确定不同农作物的分布情况，而城市规划需要精确判断不同区域的建筑类型和密度。
只有通过准确的图像解译，才能为各个领域提供有效的数据支持，进一步加强相关工作的科学性和实用性。
二、遥感图像解译精度评定方法评定遥感图像解译精度的方法和指标多种多样，常用的有精确度精度评定、Kappa系数和用户/生产者精度等。
1. 精确度精度评定：是通过对已知地区进行人工精确标图，然后将标图结果与遥感图像解译结果进行对比，以此来衡量解译结果的准确性。
这种评定方法可以提供较为直观的判断结果，但需要大量人力、物力和时间的投入，且易受主观因素的影响。
2. Kappa系数：是通过对解译结果的混淆矩阵进行计算，来评价图像解译的准确性。
它通过考察解译结果与真实情况的一致性程度，从而消除了人工主观因素对结果的影响。
Kappa系数的取值范围从-1到1，其值越接近1则说明解译结果越准确。
3. 用户/生产者精度：是通过定义一个区域或样本点，然后对于每一类别，将解译结果与真实结果进行比较，计算出用户和生产者精度。
用户精度指代解译结果中某一类别的正确率，生产者精度则是真实情况中某一类别的解译率。
这种评定方法能够更直接地反映出解译结果的准确性，但也需要一定的人工标图和真实数据作为参照。
三、遥感图像解译精度评定的挑战尽管有多种评定方法可供选择，但遥感图像解译精度评定仍面临一系列挑战。
1. 遥感图像预处理：在进行图像解译之前，预处理是必不可少的环节。
然而，不同的预处理方法往往会对图像的解译结果产生影响，因此评定准确性时应充分考虑这一因素。
像元尺度上分类不确定性评价及可视化表达
ＦＬＡＡＳＨ（Ｆａｓｔ Ｌｉｎｅ－ｏｆ－ｓｉｇｈｔ Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ Ａｎａｌｙ－ ｓｉｓ ｏｆ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｈｙｐｅｒｃｕｂｅｓ）模 型［１１］和 双 线 性 内 插
法对研究区域的遥感影像进行大气校正和几何校
正，并采 用 基 于 平 滑 滤 波 的 亮 度 调 节 （Ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ Ｆｉｌｔｅｒ－ｂａｓｅｄ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ，ＳＦＩＭ ）［１２－１４］ 变 换方法对校正后的全色和多光谱影像进行 融合。
２ 数据准备与预处理
２．１ 实 验 数 据 与 预 处 理 本 文 选 择 新 疆 石 河 子 垦 区 ２００８ 年 ７ 月 ２８ 日 的
１１２
测绘科学
第 ３９ 卷
ＩＫＯＮＯＳ影像（４４°３５′３３．５１″Ｎ，８６°５′８．７１″Ｅ）作 为
实验数 据 （表 １）， 分 别 利 用 基 于 大 气 传 输 理 论 的
第 ３９ 卷 第 ９ 期 ２０１４ 年 ０９ 月
测绘科学 Ｓｃｉｅｎｃｅ ｏｆ Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ
Ｖｏｌ．３９ห้องสมุดไป่ตู้ｏ．９ Ｓｅｐ．
像元尺度上分类不确定性评价及可视化表达
竞 霞１，２， 张 竞 成２， 琚 存 勇３， 边 宗 攀１， 魏 曼１
多光谱遥感影像的处理与解译
多光谱遥感影像的处理与解译遥感影像技术是目前地球科学研究中最为重要和广泛应用的技术之一，而多光谱遥感影像则是其中的重要分支之一。
多光谱遥感影像具有高光谱、多通道的特点，可以提供丰富的地表信息，对于土地分类、植被监测、水体遥感等方面都有着重要的应用。
本文将围绕多光谱遥感影像的处理与解译展开讨论。
首先，多光谱遥感影像的处理是利用图像处理算法对遥感影像进行预处理和增强，以提取有用的信息。
预处理包括辐射校正、几何校正、大气校正等，这些步骤可以去除影像中的噪声和失真，保证影像的准确性和一致性。
增强可以通过调整图像的对比度、亮度、色彩等参数，使图像更加清晰和易于分析。
在处理过程中，需要根据不同的应用需求选择合适的处理方法和参数，以充分发挥多光谱遥感影像的优势。
接下来，多光谱遥感影像的解译是基于图像分类和信息提取的方法，将遥感影像转化为有用的地理信息。
图像分类是将像素点划分为不同的类别，常用的分类方法有无监督分类、有监督分类和混合分类等。
无监督分类是指根据像素的相似性进行分类，不需要事先定义类别，适用于简单的地表覆盖类型解译。
有监督分类是指利用已知的训练样本进行分类，通过构建分类器对整个影像进行分类。
混合分类则是结合无监督分类和有监督分类的优点，充分利用多光谱遥感影像的信息。
信息提取是从分类结果中提取具体的地理信息，可以是土地利用类型、植被指数、水体覆盖等。
这些信息可以为城市规划、农业管理、生态环境保护等提供重要的参考。
此外，多光谱遥感影像还可以通过遥感监测和时序分析等方法进行进一步的应用。
遥感监测是利用多光谱遥感影像对地表进行动态变化的监测，可以追踪土地利用变化、植被生长状态等。
时序分析是针对多时相的遥感影像进行分析，可以研究地表变化的趋势和规律。
这些方法可以为自然灾害评估、资源管理、环境保护等提供更加详细的信息和数据支持。
总结起来，多光谱遥感影像的处理与解译是地球科学研究和资源管理中的重要环节。
通过对遥感影像的预处理和增强，可以提取出影像中丰富的地表信息；而图像分类和信息提取则将遥感影像转化为有用的地理信息，为相关领域的决策和规划提供支持。
遥感影像解译的基本原理与方法
遥感影像解译的基本原理与方法遥感影像解译是指对通过遥感技术获取的影像进行分析和理解，以获取地物信息的过程。
遥感影像解译广泛应用于许多领域，包括环境监测、土地利用规划、资源调查等。
本文将探讨遥感影像解译的基本原理与方法，并详细介绍其中的一些关键步骤。
一、遥感影像解译的基本原理遥感影像解译的基本原理是基于光的电磁波特性，利用地物对不同波段的光波有不同的反射、辐射或吸收能力来分析图像中的地物特征。
遥感影像分为光学遥感和雷达遥感两种类型，本文将重点介绍光学遥感的基本原理。
在光学遥感中，利用不同波段的光谱信息可以反映地物的不同属性。
不同类型的地物对光的反射率有着不同的特征，通过测量地物在不同波长下的反射率，可以进行地物分类和定量分析。
例如，植被在近红外波段有着高的反射能力，而水体则在短波红外波段有着较高的吸收能力。
基于这些特征，可以通过比较不同波段的反射率来判断影像中的地物类型。
二、遥感影像解译的方法遥感影像解译的方法有许多种，常用的主要包括目视解译、数字图像处理和机器学习等。
下面将详细介绍其中的几种方法。
1. 目视解译：目视解译是最早也是最简单的一种解译方法。
通过肉眼观察并分析遥感影像中的地物特征，进行地物分类和定量分析。
目视解译的有点是直观简单，但其局限性在于解译速度较慢且主观性较强。
2. 数字图像处理：数字图像处理是将遥感影像转换为数字数据，并利用计算机进行处理的方法。
通过应用图像增强、滤波、边缘检测等算法，可以提高影像的质量，并提取出地物特征。
数字图像处理的优势在于可以大大提高解译效率，但需要专业的计算机软硬件和图像处理技术支持。
3. 机器学习：机器学习是一种基于统计学方法的自动学习算法，可以通过训练一大批样本数据来识别遥感影像中的地物。
常用的机器学习方法有支持向量机、随机森林等。
机器学习的优势在于可以从大量遥感数据中自动提取地物特征，并进行快速准确的分类，但需要大量的样本数据和专业的机器学习算法。
测绘技术使用教程之遥感影像处理与解译方法
测绘技术使用教程之遥感影像处理与解译方法遥感影像是一种通过遥感技术获取的地球表面信息的图像数据，其广泛应用于测绘、地理信息系统、环境监测等领域。
在测绘技术使用教程中，遥感影像的处理与解译方法是一个重要的内容。
首先，遥感影像的处理包括预处理和后处理两个方面。
预处理主要包括影像的几何校正和辐射校正两个步骤。
几何校正是将遥感影像与地面坐标系对应起来，使得影像上的每个像素点都能与地表上的一个实际位置相对应。
辐射校正是对影像进行辐射定标，将数字值转化为实际的辐射亮度值，以便后续的解译分析。
接下来是遥感影像的解译方法。
遥感影像的解译可以分为目视解译和机器解译两种方法。
目视解译是根据影像上的各种特征，如颜色、形状、纹理等，进行人工的目视判断。
机器解译则是利用计算机技术对遥感影像进行自动解译，通过像元分类的方法将影像中的不同地物类型进行识别。
目视解译适用于复杂地物类型和精细地物边界的识别，而机器解译适用于大范围的地物分类和统计分析。
在目视解译中，根据影像的不同波段和特征，可以采用不同的解译方法。
常用的解译方法包括目视解译、图象比对、化色解译、特征解译等。
目视解译是根据影像的直观特征，如颜色、亮度等进行人工判断的方法，可以快速识别出地物的大致分布状况。
图象比对是将不同波段的影像进行对比，通过对比分析来判断地物类型的方法。
化色解译则是将不同波段的影像按照一定的比例叠加在一起，形成彩色影像，利用颜色差异进行地物类型的识别。
特征解译是根据地物的形状、纹理等特征进行判断的方法，适用于复杂地物类型的解译。
机器解译主要依靠计算机技术进行，包括图像分类、目标检测和变化检测等方法。
图像分类是根据影像的统计特征和分类模型，将影像中的不同地物类型进行自动识别和分类的方法。
目标检测是在图像中寻找特定目标的方法，如建筑物、车辆等。
变化检测是通过对比两个或多个时间点的遥感影像，分析影像变化的方法，适用于环境监测、城市规划等领域。
总之，遥感影像处理与解译方法是测绘技术中重要的内容。
如何进行遥感影像质量评价
如何进行遥感影像质量评价遥感影像质量评价，是指对通过遥感技术获取的影像数据进行质量检验和评估，以保证数据的准确性和可靠性。
随着遥感技术的快速发展和广泛应用，遥感影像质量评价在各个领域都显得尤为重要。
本文将从不同维度，探讨如何进行遥感影像质量评价。
一、解译精度评价在进行遥感影像质量评价时，最重要的因素之一便是解译精度。
解译精度评价可以从多个角度进行，如地物检测的正确率和误报率、地物分类的准确率等。
为确保评价结果的客观性和准确性，可以采用地面实地调查、高清地图数据、其他遥感数据及辅助信息进行对比分析，从而进行遥感影像的解译精度评价。
二、图像质量评价图像质量是指遥感影像在成像过程中所表达的细节和色彩信息与真实世界一致程度的度量。
图像质量评价可以从图像的清晰度、色彩还原度、空间分辨率等多个方面进行。
常用的图像质量评价指标包括均方根误差、偏差、信噪比等，这些指标可以帮助我们评估图像的质量和成像效果。
三、几何精度评价几何精度是指遥感影像的位置和形状与实际地物的位置和形状之间的差异。
几何精度评价对很多应用来说是至关重要的，特别是在地图制图和地物定位方面。
通过对图像的空间分布进行统计分析，可以评估遥感影像的几何精度，并与地面控制点进行比对，以提高几何精度。
四、辐射精度评价辐射精度评价是对遥感影像在辐射测量过程中的准确性进行评估。
辐射精度评价的主要目的是检测遥感影像在辐射校正和辐射匹配过程中的误差，并通过与辐射参考标准进行比对，以提高遥感影像的辐射精度。
五、时间精度评价时间精度评价是对遥感影像获取的时间精度进行评估。
时间精度对于监测与观测变化的研究非常关键。
常用的时间精度评价方法包括重复观测、对比分析和时间序列分析等，这些方法可以帮助我们评估遥感影像获取过程中的时间偏差，并验证数据的时效性。
综上所述，遥感影像质量评价是一项复杂而又重要的工作。
通过对解译精度、图像质量、几何精度、辐射精度和时间精度等的评估，可以全面提升遥感影像质量，为遥感应用提供可靠的数据支撑。
遥感影像解译的基本方法和技巧
遥感影像解译的基本方法和技巧遥感影像解译是一项基于人工智能和图像处理技术的关键任务，通过对遥感影像进行解译，可以获取到大量的地学信息，为数理地理学、环境科学、农业等领域的研究提供重要数据支持。
本文将介绍一些遥感影像解译的基本方法和技巧。
一、影像预处理在进行遥感影像解译之前，首先需要进行影像的预处理工作，以提高影像质量和减少噪声干扰。
预处理包括对影像进行去噪、辐射校正和大气校正等操作，可以借助专业的遥感软件来完成。
此外，熟悉影像的光谱特征和仪器参数也是预处理的重要基础。
二、影像分类影像分类是遥感影像解译的核心过程，将影像像素根据其光谱特征归类至不同的地物类别中。
常见的分类方法有有监督和无监督分类。
有监督分类需要先采集一些区域内典型的样本数据，然后训练分类器，通过样本数据进行学习，最后将整个影像根据所学模式进行分类。
而无监督分类则是根据像素的光谱相似性进行自动分组。
除了有监督和无监督分类方法外，还可以采用专家知识、规则或决策树等方法进行影像分类。
这些方法要求熟悉地物的光谱特征和遥感数据的特点，并进行适当的图像处理操作。
三、精度评定在完成影像分类后，还需要对结果进行精度评定，以评估分类的准确性。
精度评定可以通过地面调查和对照检查等方法进行。
地面调查需要在实地采集一些典型的样本数据，并与分类结果进行比对；对照检查则是通过选取一些分析区域进行重采样，与原始影像进行对比。
通过精度评定，可以判断影像分类结果的可靠性，并对之后的解译工作进行指导。
四、影像解译技巧除了基本的方法之外，还有一些影像解译的技巧可以帮助提高解译效果。
以下是一些常用的技巧：1. 多光谱图像解译：利用遥感影像多光谱数据提供的不同波长范围的光谱信息，可以有效区分不同地物类别。
通过观察不同波段的光谱特征，可以准确快速地识别地物。
2. 空间分析：将影像数据与其他地理信息进行空间叠加和分析，可以提取更多的地学信息。
例如，可以通过遥感数据和地理信息系统数据相结合，进行土地覆被变化分析、城市规划和环境监测等工作。
遥感影像的解译与分类方法和技巧
遥感影像的解译与分类方法和技巧遥感技术是通过获取地球表面的电磁辐射信息来获取地表信息的一种重要技术手段。
随着遥感技术的发展和应用范围的不断扩大，遥感影像的解译与分类方法和技巧也愈发成为研究的热点。
本文将探讨遥感影像解译与分类的方法和技巧。
一、遥感影像解译方法1. 目视解译法目视解译法是通过人工直接观察遥感影像的色彩、纹理、形状及其在空间分布上的特征，判断地物类型的一种解译方法。
它主要适用于图像上地物边缘清晰、大尺度地物的解译，如城市、河流等。
这种方法在短时间内可以获取较好的解译结果，但主观性较强，解译效率较低。
2. 图像数字化解译图像数字化解译是将遥感影像转化为数字图像，利用计算机和数字图像处理软件进行解译分析的方法。
数字化解译可以提高解译的客观性和准确性，可以利用像元的灰度、光谱特征等进行解译。
这种方法适用于在细节解译方面精确度要求较高的场景。
3. 分割解译分割解译是将遥感影像划分为若干个不同的区域或对象，并对这些区域或对象进行分类和解译。
这种方法可以充分利用图像中地物的空间信息，有利于对图像进行更细致的解译和分析。
分割解译在城市、森林等复杂地物类型的解译中具有一定的优势。
二、遥感影像分类技巧1. 特征提取特征提取是对遥感影像中各类地物的特征进行提取和分析的过程。
常见的地物特征包括光谱特征、纹理特征、形态特征等。
不同地物类别的特征往往具有较大的差异，因此提取和利用这些特征可以有效地区分不同的地物类别。
2. 分类算法分类算法是指将遥感影像根据像素的光谱、空间等特征进行自动分类的一种方法。
常见的分类算法包括最大似然分类、支持向量机分类、决策树分类等。
选择适合的分类算法对于提高分类准确性和效率非常重要，常需要根据具体问题的特点来选择合适的算法。
3. 数据融合数据融合是指将不同传感器或不同分辨率的遥感数据进行融合，提高遥感影像解译和分类的准确性和精度。
融合可以通过像元级、特征级和决策级等多种方式进行。
如何进行卫星遥感影像的解译和分析
如何进行卫星遥感影像的解译和分析卫星遥感影像的解译和分析一直是地理信息科学领域的重要研究内容。
随着卫星技术的不断发展和遥感数据的广泛应用，卫星遥感影像的解译和分析已经成为了现代地理学、环境学、农业学等学科研究中不可或缺的工具。
本文将探讨如何进行卫星遥感影像的解译和分析，从选择合适的遥感数据、进行影像预处理、提取地物信息以及应用解译结果等方面进行介绍。
首先，选择合适的遥感数据是进行卫星遥感影像解译和分析的关键。
合适的遥感数据包括高分辨率的遥感影像、不同波段的多光谱遥感影像以及时序遥感影像等。
高分辨率的遥感影像能够提供更为细致的地物信息，而多光谱遥感影像可以提供地物的光谱信息，时序遥感影像则能反映地物的动态变化。
因此，在选择遥感数据时，需要根据具体的研究目标和需求来确定合适的数据。
其次，进行影像预处理是进行卫星遥感影像解译和分析的必要步骤。
影像预处理主要包括影像校正、辐射校正和几何校正。
影像校正可以排除由于大气、地表反射和传感器等因素引起的影响，提高影像的质量。
辐射校正则是将原始的观测数据转换为可比较的辐射能量值，以进行定量分析。
几何校正能够纠正影像的几何畸变，保证影像的精度和准确性。
通过影像预处理，可以提高遥感影像的质量和可信度，为后续的解译和分析提供可靠的基础。
然后，提取地物信息是卫星遥感影像解译和分析的核心内容。
地物信息主要包括地物类别、面积、空间分布以及特征参数等。
在提取地物信息时，可以使用传统的像元分类方法，如最大似然分类、支持向量机和人工神经网络等。
同时，也可以结合地物特征参数进行解译和分析，如纹理特征和形态特征等。
在提取地物信息时，应根据具体的研究目标和需求选择适当的解译方法和技术，同时结合遥感数据和地理信息系统等辅助工具，提高解译和分析的准确性和可靠性。
最后，应用解译结果是卫星遥感影像解译和分析的重要环节。
解译结果的应用可以涉及到多个领域，如土地利用与覆盖变化、环境监测与评估以及农业资源管理等。
遥感影像的处理与解译技术
遥感影像的处理与解译技术近年来，随着科技的迅猛发展，遥感技术在各个领域得到了广泛应用。
遥感影像的处理与解译技术是其中的重要环节，可以帮助我们更好地了解地球表面的特征和变化，以及人类活动的影响。
本文将介绍遥感影像的处理与解译技术的基本原理和常见应用。
首先，遥感影像的处理是指利用计算机和图像处理软件对获取的遥感数据进行预处理和增强。
预处理的目的是通过消除噪声、校正影像几何畸变、去除大气和地物表面特性的影响等，使得影像能够更好地表达地球表面的真实情况。
增强则是通过调整图像的对比度、亮度、色彩等，使得用户能够更清晰地观察和分析影像中的信息。
常见的处理方法包括影像配准、镶嵌、辐射校正、大气校正、影像融合等。
影像解译技术是指基于遥感影像的特征和规律，利用图像处理和模型分析方法，从遥感影像中获取地物信息和解译地物类型及其属性。
遥感影像通常包含了丰富的光谱信息，可以通过光谱解译方法实现对地物的分类和识别。
光谱解译方法依靠不同波段下地物的反射率差异，通过建立光谱特征库和分类模型，来实现对地物类型的解译。
此外，纹理解译方法也可以通过分析影像中地物的纹理特征，来识别不同的地物类型。
纹理特征包括纹理方向、纹理粗糙度、纹理密度等。
还有形状解译方法，通过分析地物的几何形状特征，识别地物类型和边界。
遥感影像的处理与解译技术在许多领域有广泛的应用。
在农业领域，可以利用遥感影像的处理与解译技术监测农作物的生长状况、分析土壤的水分含量和质量等，帮助农民制定更科学合理的农业管理措施。
在城市规划中，可以利用遥感影像的处理与解译技术分析城市的用地利用情况、人口密度分布、交通流量等，为城市规划提供决策依据。
在环境保护中，可以利用遥感影像的处理与解译技术监测森林覆盖率、水资源分布、土壤侵蚀情况等，提供科学依据来保护自然资源和生态环境。
虽然遥感影像的处理与解译技术已经取得了许多成果，但仍然存在一些挑战和问题。
首先，遥感影像分辨率的限制使得地物解译的精度有一定的限制。
遥感图像解译方法与技巧
遥感图像解译方法与技巧遥感图像解译是一项重要的技术，可以帮助我们了解地球上的各种地物和地貌。
通过解译遥感图像，我们可以获取大量的地理信息，包括土地利用、植被分布、水文特征等等。
本文将探讨一些遥感图像解译的方法和技巧。
1. 影像预处理在开始解译之前，先要进行影像预处理。
这一步骤的目的是去除图像中的噪声和杂质，使图像更清晰、更易于解读。
常见的影像预处理方法包括辐射校正、几何校正和大气校正等。
辐射校正是将图像的灰度值转换为辐射亮度值，几何校正是调整图像的几何形状和尺寸，大气校正是消除大气干扰对图像的影响。
2. 影像增强影像增强是将图像的视觉质量提高，以增强图像中感兴趣目标的可见性。
常用的影像增强方法包括直方图均衡化、滤波和波段合成等。
直方图均衡化是通过重新分布图像的灰度值，使得图像中的灰度级更加均匀，从而增强图像的对比度。
滤波是通过对图像进行平滑或锐化处理，以增强图像中的细节。
波段合成是将不同波段的图像合成为一个图像，可以显示更多的地物信息。
3. 特征提取在解译遥感图像时，我们需要从图像中提取有用的特征，以便进行目标识别和分类。
常用的特征提取方法包括阈值分割、边缘检测和纹理分析等。
阈值分割是将图像分为不同的类别，可以用于目标的提取和分割。
边缘检测是检测图像中的边缘特征，可以用于提取目标的边界。
纹理分析是分析图像中的纹理特征，可以用于识别不同的地物类型。
4. 目标识别与分类目标识别与分类是解译遥感图像的核心内容。
通过目标识别与分类，我们可以将图像中的地物进行分类，并将其与相应的地物类型进行匹配。
常见的目标识别与分类方法包括像元级分类、物体级分类和基于机器学习的分类等。
像元级分类是将图像中的每个像元与其对应的地物类型进行匹配，以获取整个图像的分类结果。
物体级分类是将图像中的连续像元组成的对象进行分类，以获取更精确的地物分类结果。
基于机器学习的分类是利用机器学习算法来训练分类模型，根据模型对图像中的地物进行分类。
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遥感影像解译不确定性的评估与表达摘自《遥感数据的不确定性问题》承继成郭华东史文中等编著遥感数据的精度评估研究是从1975 年开始的(1973 年发射第一个遥感卫星)。
最早Hord 和Brooner(1976)，Van Genderen 和Lock(1977)及Ginevan(1979) 曾提出了建立测试评估地图的标准和技术的建议。
Roslnfield(1982)，Congalton(1983)，Aronoff(1985)对遥感数据精度的评估标准和技术进行了较深入的研究，以后又有更多的人参与了该项研究工作。
误差矩阵是主要的方法，它能很好地表达专题图的精度，已经成为普遍采用的方法。
一、遥感影像解译不确定性评估综述遥感解译有人工目视判读和计算机自动分类处理。
在本章中我们主要指计算机自动分类。
造成遥感影像解译不确定性的原因有遥感数据固有的不确定性（包括地物波谱的固有的不确定性和遥感影像数据固有的不确定性等）和遥感数据获取、处理、传输、分类过程造成的误差。
因此遥感数据解译过程中的不确定性是客观存在、不可避免的。
任何解译的成果图件在不同程度上都存在着一定的不确定性，符合“任何人工模拟产品与客观真实世界之间总是存在一定差异”的原理。
遥感影像数据的不确定性是普遍存在的。
一些遥感影像的分辨率很低，经过各种处理影像分类的可信度尽管有所提高但仍然存在不确定性( 表1)，一些地物的可信度仍很低。
表 1 遥感影像分类的可信度(%)( 据吴连喜,2002)遥感数据分类的不确定性度量方法通常用误差矩阵来度量。
从误差矩阵中可以计算出分类精度的指标，如“正确分类比”。
另一种指标是由Cohen 提出来的Kappa 系数，后来经Foody(1992) 修正后称为Tau 系数。
遥感数据分类的专题不确定性是指专题值与其真值的接近程度,其度量随专题数据类型的不同而不同（Lanter and Veregin,1992）。
专题数据的类型有两种：分类专题数据(categorical thematic data) 和连续专题数据(continuous thematic data), 也有将其分为定性数据(qualitative data) 和定量数据的(quantitative data)。
连续数据的不确定性度量指标与位置不确定性的度量指标相类似，如方差等(Lanter and Veregin,1992；Heuvelink,1993；Goodchild et al,1992)。
遥感数据不确定性的度量一般采用基于像元的分类结果评估，其不确定性度量评估流程如图1（Lunetta et al，1991）。
图 1 基于像元的遥感数据不确定性评估流程图( 据Lunetta et al,1991)二、基于采样的检验方法总结现有的文献主要有三种基于实验的检验方法：(1) 对于某一类或全集正确量测的百分比(Rosenfield，1986);(2) 某一置信水平下某一类或全集正确量测的百分比(Aronoff,1985；Hord andBrooner,1976)；(3)基于某些参数的某一类或全集正确量测的百分比(Greenland et al,1985；Rosenfield and Fitzpatrick-Lins,1986)。
以上三种方法适用于各种非连续属性值的精度评估。
非连续属性数据的评估可以通过对一组分类结果的评价得以实现。
地面真实数据有时也称之为参考数据，通过将量测数据与参考数据的比较我们可以建立一个误差矩阵。
该矩阵可以描述某一类别的分类精度或整体分类精度。
基于这一矩阵可以对分类精度进行进一步地讨论。
本节将集中讨论遥感分类影像的精度评估问题。
1. 参考数据的采样在基于采样数据的属性不确定性评估方法中,采样数据作为误差矩阵或其他统计分析的输入部分,在这个过程中选择适当的采样数据是非常重要的。
有两个因素影响着采样数据的选择：采样样本的大小及采样数据分布模式。
在评估分类遥感影像的分类精度时，采样点的数量是十分重要的。
获取地面采样数据是昂贵的，因此采样点的个数应尽可能减少。
另一方面,为了在统计上有意义,采样点的数目应尽可能大,至少大于某一给定数目,例如30个。
人们在采样点个数方面进行了许多探讨(Van Genderen and Lock,1977；Rosenfield，1982；Congalton，1988；Fukunaga and Hayes，1989)。
另一个重要因素是采样模型。
选择适当的采样点分布方式,使所选择的样本可以代表全部分类的影像是十分重要的。
一个较差的采样可能导致精度评估的偏重,使得对精度的估计过高或过低。
通常使用的采样模式有五种：简单随机采样(Cochran，1977)；集群采样(Kish，1965)；分类随机采样(Barrett and Nutt,1979)；系统采样(Barreff and Nutt, 1979)以及分类系统非一致采样(Berry and Baker,1968)。
Congalton(1988)对不同地区进行了采样模拟,并总结出在各种情况下简单随机采样与分类随机采样提供最佳采样结果的规律。
当采样个数与模式确定之后，即可实施采样，进而生成误差矩阵，依此进一步进行有关的属性精度评估。
2. 误差矩阵误差矩阵，有时也称为混淆矩阵，是一个用于表示分为某一类别的像素个数与地面检验为该类别数的比较阵列。
一个误差矩阵的实例见表2。
表2中的列通常表示参考数据，而行表示遥感分类的结果。
误差矩阵通常用于表示分类的精度，因为它可用于指出某一类的或整体分类的精度。
此外，用误差矩阵还可以表示出包含与丢失两种误差。
在表2 中，A、B、C是三类待分类的类别名称。
第一行的数目，如总数“52”表示为A的像素中根据实地检查有45个被分为类别“A”，2个像素被分为类别“B”，5个像素被分为“C”。
表2 误差矩阵实例根据误差矩阵可以导出若干关于总体分类或对于某一类别分类的精度描述指标。
分类的总体精度是用误差距阵内对角线元素之和除以总的采样个数来表示的。
例如，在表2的例子中，该值为(45+63+70)/200＝89%，即总体分类精度为89%。
为描述对某一类别的分类精度，我们定义了用户精度和生产者精度(Story and Congalton，1986)。
对于类别A的生产者精度是用下列公式计算的，即类别A的正确分类个数除以对于类别A的总采样个数，即A的列总和。
例如在以上的例子中，生产者精度为：45/50= 90%。
该指标指出了一个地面采样点被正确地分类的概率。
事实上，它是对丢失误差的一个量度，该误差指出了该采样数据中没有被正确分类的百分比。
丢失误差是由该类所在列中非对角线元素之和除以该列总和而得。
例如在以上的例子中，丢失误差为：(3+2)/50=10%。
因此，有：生产者精度+ 丢失误差=100%另一方面，类别A的用户精度定义为：正确分类为A的个数除以分为类别A的总和(即A所在行的总和)。
在以上例子中，该值为45/52=86.5%。
事实上，该指标指出一个采样分类点表示实际地面真实情况的百分比。
用户精度表示了包含误差，A类的包含误差用A所在行的非对角线元素之和除以该行的总和。
在以上的实例中，该值为：(2+5)/52=13.5％。
用户精度与包含误差有以下关系：用户精度+ 包含误差=100%Chrisman(1986)指出，输入GIS中数据应附有一个误差矩阵。
这应以原始的误差矩阵形式表示，而非由该矩阵导出的一系列参数。
只有这个原始矩阵才能表示出每一类别的各种精度与误差，用户可根据其自己的要求从中导出新的参数。
3.kappa 系数两个最常用的属性精度量测量是二维正态概率和Kappa 系数。
由于二维正态概率是基于“正确百分率”，因而不能统计出包含与丢失误差。
另一方面，Kappa 系数提供两幅图观测协议的不同量度，而协议是由几率形成的(Congalton and Mead，1983；Cangalton et al，1983)。
Kappa系数定义为：K=(P0-P e)/(1-P e)式中，P0是观测精度估计，而P e是期望精度估计。
一个0.80的Kappa系数可以解释为该分类以80%的程度优于随机地给像素赋类别值。
Kappa系数的优点在于它已经包含了丢失误差和包含误差。
一个条件Kappa 系数可以表示对于某一类别的分类精度（Campbell，1987；Rosenfield，1986；Chrisman，1984）。
建议Kappa参数成为表示总体属性不确定性的一个标准指数，而条件Kappa 参数则成为某一类别精度描述的指标。
误差矩阵是一个常用的遥感影像分类不确定性描述模型。
为使对分类精度的描述具有代表性，样本大小及采样模式是两个重要的考虑因素。
基于误差矩阵，一系列的误差指标可以被导出，如用户精度、生产者精度、包含误差、丢失误差等。
这些参数可用于描述某一类或整体分类的精度。
然而，在某些情况下需要知道每一个像素的不确定性。
以上的误差描述指标不能满足此要求。
4. 内部与外部检验确定属性数据的统计质量方法有三种：即演绎法推论、内部检验和外部检验(Kennedy Smith，1986)。
通常用演绎法推断属性数据质量是利用具有由内部或外部检验导出的属性质量的量测值。
内部检验方法是通过比较若干相互独立的重复观测量，其平均值被视为“真值”。
在质量控制中，内部检验的结果是准确性。
另一方面，外部检验是通过将量测值与“真值”或可以写作“真值”的量进行比较。
外部检验的结果可以满足用户的需求(Kennedy Smith，1986)，但这种检验不能区分开各种误差源或过程的误差影响，其结果包含了各种误差的影响。
在利用外部检验确定属性的数据质量时，首先要选定一定检查点，可以选择随机抽样点。
为确使每一类别内均有一定的点被选中为检查点，人们通常建议使用分类随机采样方式。
Hay(1979)建议对总体至少应选择50～100个采样点，而对于每一类至少应选择30个采样点。
使用外部检验法确定属性数据质量的过程描述如下（详细描述见Hord and Brooner，1976）：(1) 定义一置信水平(例如99.7%), 从正态分布表中查出此表所对应的值,即zα=3.0。
(2) 确定采样个数(N)，例如N＝200 。
(3) 计算检查点正确分类的百分比(P), 例如P=89% 。
(4) 利用以下不等式确定检验精度(Drummond，1991)：（－zα2-N）x2+（zα2+2NP）x-NP > 0 对于N = 200以及zα=3.0,有:0.81< x <0.95因此可以说在99.7%的置信水平、对200个点采样精度为89%的情况下分类精度为81%～95%。
很明显，如果减少检查点的个数或升高置信水平，确定的分类区间宽度将加大。