遥感影像分类精度评价

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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

一种高分遥感影像物体分割质量评价方法

一种高分遥感影像物体分割质量评价方法高分辨率遥感影像物体分割是遥感图像处理和图像识别的重要研究领域之一。

为了评价物体分割算法的质量，需要选择合适的评价方法。

本文将介绍一种常用的高分遥感影像物体分割质量评价方法。

一、精确度评价指标1.准确率（accuracy）: 准确率是最常用的评价指标之一，表示分类结果中正确分类的像素数量与总像素数量之比。

其计算公式为：accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)，其中TP为真阳性，TN为真阴性，FP为假阳性，FN为假阴性。

2.召回率（recall）: 召回率也称为灵敏度、命中率，表示分类结果中正确分类的像素数量与实际物体像素数量之比。

其计算公式为：recall = TP / (TP + FN)。

3.精确率（precision）: 精确率是指分类结果中正确分类的像素数量与算法预测结果中像素数量之比。

其计算公式为：precision = TP / (TP + FP)。

4.F值（F-measure）: F值是综合考虑精确率和召回率的评价指标，采用调和平均数的形式来衡量分割结果的质量。

其计算公式为：F-measure = (2 * precision * recall) / (precision + recall)。

二、区域性评价指标1.覆盖率（coverage）: 覆盖率表示分类结果中正确分类的像素数量与实际物体像素数量之比。

其计算公式为：coverage = TP/ (TP + FN)。

2.重叠度（overlap）: 重叠度表示分类结果中正确分类的像素数量与总像素数量之比。

其计算公式为：overlap = TP / (TP + FP + FN)。

三、形状性评价指标1.相对面积误差（RAE, Relative Area Error）: 相对面积误差是指分类结果与实际物体面积之间的相对误差。

其计算公式为：RAE = |A_r - A_t| / A_t，其中A_r为分类结果的面积，A_t为实际物体的面积。

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。

遥感数据分类精度评价的方法和指标

遥感数据分类精度评价的方法和指标遥感技术在地质、农业、环境等领域的应用越来越广泛，其分类精度评价成为评估遥感数据可靠性的重要手段。

本文将介绍遥感数据分类精度评价的方法和指标，并探讨在应用中的局限性和改进方向。

一、方法1. 精确性评价法精确性评价法通过对比遥感分类结果和真实地面样本数据，计算分类的准确率、误差矩阵、Kappa系数等指标。

准确率指标能反映分类精度的整体水平，误差矩阵则可以分析各类别之间的混淆程度，Kappa系数可以衡量分类结果与随机分类的一致性。

这些指标可以从不同角度评价分类的精确性，但需要借助真实样本数据，存在采样不均匀和标注误差等问题。

2. 信息熵评价法信息熵评价法通过信息熵和互信息等信息论指标，衡量分类结果中包含的信息量和类别关联性。

信息熵越小，代表分类结果中包含的信息越少，分类精确度越高；互信息可以衡量分类结果与真实结果的相关程度。

这些指标基于信息论的原理，可以有效评价分类的精度，但对于数据量较大的情况，计算量较大。

3. 混淆矩阵评价法混淆矩阵评价法主要通过构建混淆矩阵，分析分类结果中不同类别之间的混淆情况。

混淆矩阵由真实类别和分类类别组成，可以直观地展示分类结果的正确性和误判情况。

通过混淆矩阵，可以分析分类结果中各类别之间的相似度和差异性，为分类模型的改进提供参考。

二、指标1. 总体精度总体精度是评价分类结果的整体正确率，通过计算分类正确的像素数量与总像素数量的比例得出。

高总体精度代表分类结果准确度高，但并不能说明各类别的精确性。

2. 用户精度和生产者精度用户精度和生产者精度是评价分类结果各类别准确性的重要指标。

用户精度是指分类结果为某一特定类别的样本中，实际属于该类别的比例。

生产者精度是指实际属于某一特定类别的样本中，被正确分类为该类别的比例。

用户精度主要关注分类结果对应每个类别的准确性，生产者精度主要关注每个类别被正确分类的概率。

3. Kappa系数Kappa系数是衡量分类结果与随机分类结果一致性的指标。

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。

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。

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。

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。

遥感影像分类精度评价教学内容

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。

如何进行卫星遥感影像的几何校正与精度评定

如何进行卫星遥感影像的几何校正与精度评定卫星遥感影像的几何校正与精度评定是遥感技术中非常重要的一项工作，它能够提高遥感影像的准确性和可信度。

本文将介绍卫星遥感影像几何校正和精度评定的基本原理和方法。

一、卫星遥感影像的几何校正卫星遥感影像的几何校正是指将原始影像转换为具有精确几何关系的图像的过程。

这是因为卫星遥感影像在获取过程中，由于各项误差的存在，常常呈现出几何畸变的情况。

几何校正的目的是消除这些误差，使得影像能够准确地反映地面实际情况。

几何校正的方法一般可以分为两种：地面控制点法和模型法。

地面控制点法是通过选择并测量地面上的控制点，并与影像中的对应点进行匹配，计算出转换参数，然后进行校正。

模型法是利用数学模型对影像进行几何校正，常用的模型有多项式模型和分层多项式模型。

这些方法都需要借助于地面控制点或其他辅助数据来进行几何校正。

除了几何校正，影像还需要进行辐射校正。

辐射校正是将原始影像转换为可以反映地物辐射特性的高光谱数据。

常见的辐射校正方法有大气校正和地表反射率校正。

大气校正是去除大气吸收和散射对影像造成的影响，地表反射率校正是消除影像中的地物纹理和细节。

二、卫星遥感影像的精度评定卫星遥感影像的精度评定是判断影像准确性和可靠性的一项工作。

它可以通过对比影像与已知真实数据进行对照，计算出各种误差指标来评价影像的精度。

影像的精度评定主要包括几何精度评定和辐射精度评定两个方面。

几何精度评定主要是通过计算影像的地面分辨率、地面形状和位置精度等指标来评估影像几何特征的精度。

辐射精度评定则是通过计算影像的辐射定标系数、重现性等指标来评估影像的辐射特性的精度。

在进行精度评定时，需要借助于地面控制点、高分辨率遥感影像或其他精确数据，进行对比和验证。

通过计算各个指标，并进行统计分析，可以得出影像的精度评定结果。

三、卫星遥感影像几何校正与精度评定的重要性卫星遥感影像的几何校正和精度评定对于遥感应用具有重要的意义。

遥感图像分类精度之评价指标：混淆矩阵、总体精度、错分误差、漏分误差、Kappa系数

混淆矩阵遥感影像分类就是一个对给定的遥感影像所包含的所有像元的地表属性进行识别归类的过程；目的是在属性识别归类的基础上获取研究区域内各个地物类型的分布状况及面积。

对遥感影像分类结果进行评估就是一个通过比较检验样本与分类结果的符合程度来确定分类准确度的过程。

精度与准确度“精度”，是对同一批样本采用相同方法进行多次的测定，比较各次的测定值之间彼此接近的程度。

如果每个测定值彼此之间越接近，则精度越高，体现的是测定结果的重现性。

例如，测量一段线段的长度，每次都采用相同的方法——用直尺进行测量，经过多次测量之后我们发现，每次测量的结果都是1cm，这就说明我们以直尺进行测量这种方法的精度很高。

准确度则不然，是指测量结果与真实值相符合的程度。

还是以测量线段长度举例，真实的线段长度为1.00001cm，测量结果为1cm，这就说明测量方法的准确度还是很高的。

两者之间的关系：准确度高，意味着精度也很高，但是精度高却不意味着准确度高。

假设第一次的测量结果为1.5cm，第二次为1.52cm，第三次为1.49cm，表面上我们的精度很高，但实际上线段的长度只有1.00001cm，准确度并不高。

评估指标1总体分类精度（Overall Accuracy）指针对每一个随机样本，所分类的结果与检验数据类型相一致的概率，也就是被正确分类的像元总和除以总像元数。

即混淆矩阵中对角线上的像元数总和除以总像元数目。

2生产者精度生产者精度，也称制图精度，指相对于检验数据中的任意一个随机样本，分类图上相同位置的分类结果与其相一致的概率。

即混淆矩阵中，分类器将整幅影像正确分类为A的像元数（对角线上A类的值）与真实情况下A的像元数（真实情况A的像元数总和）之比。

3用户精度指在分类结果中任取一随机样本，其所具有的类型与地表真实情况相符合的条件概率。

即混淆矩阵中，分类器将整幅影像正确分类为A的像元数和（对角线上A类的值）与分类器分出的所有A类像元数（预测值为A的像元数总和）之比。

遥感信息评价指标

遥感信息评价指标1、分辨率：用于评价遥感影像中能够区分的最小特征大小，分辨率越高，能够获取更详细的信息。

2、几何精度：用于评价遥感影像中位置信息的准确性，几何精度越高，影像中地物的位置信息越准确。

3、频谱分辨率：用于评价遥感影像中能够捕获的光谱范围和光谱间隔，频谱分辨率越高，能够区分的光谱信息越多。

4、辐射分辨率：用于评价遥感影像中对辐射能量的测量精度，辐射分辨率越高，能够获取的辐射信息越精确。

5、时间分辨率：用于评价遥感观测中观测时间间隔的精度，时间分辨率越高，能够获取到更多的时间序列数据。

6、定量信息提取精度：用于评价遥感影像中提取定量信息（如地物面积、温度等）的准确性。

7、匹配和注册精度：用于评价多个遥感影像之间的匹配和注册的准确性，越精确可以获得更准确的变化检测、地物提取等信息。

8、信息获取成本：用于评价获取遥感信息所需的成本，包括观测设备、数据处理和分析的费用等。

9、数据传输速度：用于评价遥感影像数据的传输速度，影响到数据获取和分析的效率。

10、数据重复性：用于评价遥感观测的数据采集重复性，重复性越高，可以提高数据的可信度和可靠性。

11、覆盖范围：用于评价遥感影像能够涵盖的地理区域范围，影响到应用的适用性和数据的通用性。

12、数据一致性：用于评价遥感影像数据中的一致性，包括多个遥感影像之间的一致性以及影像中地物的一致性。

13、容量和存储需求：用于评价遥感影像数据所需的存储容量和存储设备，越大的容量和需求，能够存储和处理更多的数据。

14、反射性能：用于评价遥感影像对不同地物的反射性能，不同地物反射的光谱特征和能量效率差异可以提供地物类型的识别和分类。

15、图像配准和校正精度：用于评价遥感影像的配准和校正的准确性，对于地物变化检测、时序分析等应用具有重要意义。

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。

郭平--土地分类精度评价0727

为A类的像元总数的比
分类质量分级表[7]
分类结果叠加验证精度
先对数据进行拉伸
居民点、林地、耕地分类结果叠加对比验证
监督分类精度验证混淆
矩阵表。进行了两次选择训练样本，用第二次
选择的训练样本作为验
证ROI来验证第一次的分类结果。验证的综合
精度为93.23%，Kappa
系数为0.92
用第一次选择的训练样本作为验证ROI 来验证第二次的分类结果。验证的综合精度为92.32%， Kappa系数为0.90.
土地利用分类与精度验证
汇报人：郭平 2015年7月27日
1. 遥感影像分类
遥感图像通过亮度值或像元值的高低差异及空间变
化来表示不同地物的差异，这是区分不同图像地物的物
理基础。遥感图像分类通过计算机手段，利用某种算法进行分类，获取遥感图像中与实际地物的对应信息，从
而实现遥感图像的分类，一般分类方法有监督分类与非
分析和图形识别等。
非监督分类步骤
ENVI中非监督分类方法有K-means均值算法、迭代自组织的数据分析法（ISODATA）。非监督分类大体上判断主要地物的类别数量。一般监督分类设置分类数目比最终分类数量要多2-3倍为宜，这样有助于提高分类精度。
选用ISODATA方法的非监督分类结果
合并为5类后，进行分类后处理的影像
[6]DENG Sheng-lu,QI Hao-wen. A Survey of image classification methods and techniques for
improving classification performance [J].International Journal of Remote Sensing,2007,28(5):823-870. [7]刘旭拢,何春阳,潘耀忠,杨明川,张锦水. 遥感图像分类精度的点、群样本检验与评估[J].

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）

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）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 i i 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。

envi监督分类精度评价步骤

envi监督分类精度评价步骤Envi监督分类精度评价步骤引言：Envi是一种功能强大的遥感图像处理软件，可用于监督分类，即通过训练样本来识别遥感图像中的不同地物类型。

在进行监督分类时，评价分类结果的精度是十分重要的。

本文将介绍Envi监督分类精度评价的具体步骤。

一、准备数据需要准备用于监督分类的遥感图像数据和相应的参考数据。

遥感图像数据可以是多光谱、全色或高光谱图像等，参考数据通常是由专业人员通过野外调查或其他手段获取的地面真实分类信息。

二、创建训练样本在Envi中，需要利用参考数据来创建训练样本。

训练样本是用来训练监督分类算法的关键数据，它包含了不同地物类型的典型特征。

通过在遥感图像上手动绘制多边形区域，将其与参考数据中的对应类别相关联，即可创建训练样本。

三、执行监督分类在创建完训练样本后，可以执行监督分类算法。

Envi提供了多种监督分类算法，包括最大似然法、支持向量机、随机森林等。

根据实际情况选择适合的算法，并将其应用于遥感图像数据上。

四、生成分类结果执行监督分类算法后，Envi将生成分类结果图像。

该图像将遥感图像中的每个像素分配到不同的地物类型，从而形成一个具有不同颜色编码的分类图像。

五、验证分类结果验证分类结果的精度是评价监督分类算法好坏的重要指标之一。

Envi提供了多种评价指标，包括混淆矩阵、生产者精度、用户精度、Kappa系数等。

通过与参考数据进行比较，可以计算出分类结果的各项指标，并对分类结果进行验证。

六、可视化分类结果Envi还提供了一系列可视化工具，可以将分类结果与原始遥感图像进行叠加显示，以便更直观地观察分类效果。

可以通过调整透明度、颜色编码等参数来优化可视化效果，并对分类结果进行进一步的分析和解读。

七、优化分类结果根据验证结果和可视化分析，如果发现分类结果存在较大误差或不准确的地方，可以尝试调整训练样本、选择不同的分类算法或调整算法参数等方式来优化分类结果。

重复执行监督分类和验证的过程，直到获得满意的分类结果。

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。

遥感图像分类结果评估的定量指标与定性方法

遥感图像分类结果评估的定量指标与定性方法遥感图像分类是将遥感图像中的像素点根据其特征和属性进行分类的过程。

而遥感图像分类结果的评估是非常重要的，它可以帮助我们了解分类结果的准确性和可靠性。

本文将介绍遥感图像分类结果评估的定量指标和定性方法。

一、定量指标1. 精度评价指标精度评价指标是最常用的定量评价方法之一。

常见的精度评价指标有生产者精度、用户精度、总体精度和Kappa系数。

生产者精度指标评估了分类结果中被正确分类的样本所占的比例。

它可以帮助我们了解分类结果的可信度。

用户精度指标评估了分类结果中被错误分类的样本所占的比例。

它可以帮助我们了解分类结果中的错误分类情况。

总体精度是衡量分类结果准确性的重要指标。

它可以帮助我们了解分类结果的整体准确性。

Kappa系数是衡量分类结果与随机分类结果之间一致性的指标。

它可以帮助我们了解分类结果与随机分类结果的差异。

2. 信息评价指标信息评价指标是衡量分类结果信息量的指标。

常见的信息评价指标有信息熵、互信息和综合分类信息量指标。

信息熵反映了分类结果的信息不确定性。

它可以帮助我们了解分类结果的不确定性程度。

互信息衡量了分类结果与真实分类之间的相似程度。

它可以帮助我们了解分类结果与真实分类之间的差异。

综合分类信息量指标综合了信息熵和互信息指标，用于评估分类结果的信息量。

二、定性方法1. 可视化分析可视化分析是对分类结果进行目视分析的方法。

通过将分类结果与原始遥感图像进行对比，我们可以直观地了解分类结果的准确性。

2. 空间一致性分析空间一致性分析是评估分类结果空间连续性的方法。

通过对分类结果进行空间统计和空间分布分析，我们可以评估分类结果的空间一致性。

3. 统计分析统计分析是对分类结果进行统计学处理的方法。

通过计算分类结果的均值、方差、标准差等统计量，我们可以评估分类结果的稳定性和一致性。

4. 专家判断专家判断是一种主观评价的方法。

通过请相关领域的专家对分类结果进行评估和判断，我们可以得到有关分类结果的专业意见和建议。