第五节 误差与精度评价
测绘技术的精度评定与误差分析方法讲解
测绘技术的精度评定与误差分析方法讲解测绘技术作为国家地理信息基础设施的核心组成部分，其精度评定和误差分析对于地理信息的可靠性和准确性至关重要。
在测绘技术中，精度评定和误差分析是两个相互关联又独立的概念，通过对测绘数据的精度进行客观、全面的评估，可以帮助测绘人员更好地理解数据的可靠性，并为地理信息的应用提供基础保障。
一、测绘技术的精度评定方法测绘技术的精度评定通常包括两个方面的内容：绝对精度评定和相对精度评定。
1. 绝对精度评定绝对精度评定是指测绘数据与实际地理实体之间的误差。
在绝对精度评定中，最常用的方法是通过同名点进行控制。
首先在测绘区域内设置一些已知坐标的控制点，并测量其坐标值。
然后，在实地测绘过程中，对这些控制点进行测量，得到其测量值。
最后，比较控制点的实际坐标和测量坐标之间的差异，即可得到绝对精度评定值。
2. 相对精度评定相对精度评定是指在测绘数据中不同点之间的误差。
相对精度评定主要通过相对定向和绝对定向方法来实现。
在相对定向中，通过对取样点之间的相对位置关系进行测量，可以得到点之间的相对精度评定结果。
而在绝对定向中，通过将测绘数据与具有已知坐标的控制点进行对比，可以得到点的绝对精度评定结果。
二、误差分析方法误差分析是对测量误差进行定量化分析的过程，主要目的是了解测绘数据中存在的误差类型、误差影响因素以及误差传递规律。
1. 误差类型在误差分析中，常见的误差类型包括系统误差和随机误差。
系统误差是指因为测量方法、仪器等因素所引起的持续性偏差，包括仪器误差、人为误差等；而随机误差则是因为各种随机因素所引起的非持续性偏差。
2. 误差影响因素误差的影响因素包括测量仪器的精度、环境条件、人为因素等。
其中，测量仪器的精度是决定误差大小的关键因素，因此在实际测量中需要选择合适的仪器，并对其进行校准和检验。
3. 误差传递规律误差传递是指误差从原始数据到最终结果的传递过程。
在测绘技术中，误差传递可以通过误差传递方程来描述。
误差精度评定知识点总结
误差精度评定知识点总结一、概述误差精度评定是指在测量或实验过程中，对于取得的数据所存在的误差和精度进行评定和分析的过程。
在科学研究、工程技术和实验中，误差精度评定是非常重要的，因为它直接关系到数据的可靠性和准确性。
本文将从误差的概念、误差类型、误差的来源、误差的评定方法等方面对误差精度评定进行系统总结。
二、误差的概念误差是指测量结果与真实值之间的偏差，是测量过程中无法避免的。
误差的概念涵盖了多个方面：1. 绝对误差：指测量结果与真实值之间的偏差。
2. 相对误差：指绝对误差与真实值的比值。
3. 零点误差：指测量仪器在零点时的偏差。
4. 系统误差和随机误差：系统误差指测量结果在同一条件下重复测量时，与真实值之间的偏差；随机误差指同一条件下，测量结果的偏差是随机的。
三、误差类型误差可以分为几种类型：1. 系统误差：由于测量设备或者测量方法的不准确性而引起的误差。
2. 随机误差：由于非规律性的外界因素（如温度、湿度、仪器造作工艺等）而引起的误差。
3. 人为误差：由于操作者的主观因素产生的误差。
4. 环境误差：由于环境条件引起的误差，如温度、湿度等。
四、误差来源误差的来源多种多样，主要包括以下几个方面：1. 仪器误差：包括零点偏差、刻度误差等。
2. 环境因素：如温度、湿度、气压等环境因素引起的误差。
3. 操作者因素：包括操作者的技术水平、主观能动性等。
4. 样品因素：样品的质量、形态等因素引起的误差。
五、误差的评定方法误差的评定方法有很多种，主要包括以下几种：1. 绝对误差评定：直接比较测量结果和真实值，计算出绝对误差的大小。
2. 相对误差评定：计算出相对误差的大小，以此评价测量结果的准确性。
3. 标准偏差评定：通过对一组观察数据进行统计分析，计算出标准偏差，以此评价数据的离散程度。
4. 仪器精度评定：对测量设备的精度进行评定，包括零点误差、刻度误差等。
5. 不确定度评定：通过对测量数据的各项误差进行估计，计算出测量结果的不确定度。
工程测量中的误差与精度分析方法
工程测量中的误差与精度分析方法引言工程测量是指在各类建筑、土木、水利及其他工程项目中进行的测量活动。
在工程测量中，误差与精度分析是一个非常重要的内容，它直接决定了测量结果的可靠性和准确性。
本文将从误差与精度的概念、误差来源、误差衡量标准以及精度分析方法等方面进行论述。
误差与精度的概念误差是指测量结果与真实值之间的差异，常常由于测量仪器的精度、操作者的技术水平、环境条件等因素引起。
精度则是指测量结果的稳定性和准确性的程度，也可以理解为测量所能达到的最小刻度。
误差来源误差可以来源于多个方面，其中主要包括仪器误差、人为误差和环境误差。
1. 仪器误差：不同仪器的精度有所不同，一台好的仪器在使用时会产生较小的误差，而一台差的仪器则会引发较大的误差。
2. 人为误差：操作者的技术水平和主观能动性也会对测量结果产生影响。
缺乏经验和技术娴熟的操作者可能会造成测量不准确。
3. 环境误差：测量环境中的温度、湿度、气压等因素变化，都会对测量结果产生一定的影响。
误差衡量标准为了评估误差的大小，常常使用标准差和均方根误差两种指标来进行衡量。
1. 标准差：标准差是一种衡量数据离散程度的常用指标，它能反映数据的分散程度。
标准差越大，说明测量的结果越不稳定。
2. 均方根误差：均方根误差是指各测量值与实际值之间差值平方的平均值的平方根。
均方根误差越小，说明测量结果越接近真实值，精度越高。
精度分析方法为了提高测量结果的准确性和可靠性，工程测量中常常采用以下几种方法进行精度分析。
1. 内部精度分析：通过重复测量同一物体，对测量结果进行统计分析，计算出其均值、方差和标准差等指标，从而评估测量结果的稳定性和准确性。
2. 外部精度分析：通过与参考数据进行比较，将测量结果与真实值进行对比，计算误差值，从而评估测量结果的准确性和误差范围。
3. 环境控制：为了减小环境误差对测量结果的影响，可以在测量过程中加强环境监控，尽量保持环境条件的稳定性，如控制温度、湿度等因素。
测量学_5测量误差分析与精度评定
求三个组测量的加权平均值及其中误差。
解：
p1 2 p2 4 p3 6
p p
402420
m0
pvv 11
n 1
m m0
1
p
3
10:42
13
pi
c si
10:42
6
二、加权平均值和中误差 1.加权平均值原理
根据最小二乘准则，应使[pvv]=min。
( ) ( ) d[ pvv]
dx
2
p1
(x
L1)
2
p2
x L2
2 pn xLn
2[ p]x 2[ pL]
d 2[ pvv] 2[ p] 0 dx2
令 2[ p]x 2[ pL] 0,
（3）计算加权平均值中误差
单位权中误差 m0
Pvv 6.4(mm)
n 1
1
M hAB
m0
P 2.9(mm)
10:42
12
例4：在相同的观测条件下，对同一水平角分别进行 了三组观测。一组2个测回，二组4个测回，三组 6个测回。各组观测结果分别是：
1 402412 2 402418 3 402424
1 P2
P m02 m02
1 P
单位权中误差 m0
Pmm
n
m0
P
n
m0
Pvv
n 1
加权平均值中误差M x m0
1
P
pvv p(n 1)
10:42
8
例1：水准网中，各线路测站数如图所示。试 确定各线路所测高差的权。
解：取C=100，
n2=25
即100个测站的高差 为单位权观测值。
n1=40
测绘技术中的测量误差与精度评定方法
测绘技术中的测量误差与精度评定方法测绘技术在现代社会生活中扮演着重要的角色，它涉及到土地测量、地图制作、导航系统等诸多领域。
然而，任何一项测绘工作都不能高效准确地完成，若没有对测量误差的控制与精度评定。
本文将探讨测绘技术中的测量误差与精度评定方法的相关内容。
首先，我们需要了解测量误差的概念。
测量误差是指测量结果与真实值之间的差异，它是在测量过程中不可避免的。
造成测量误差的原因很多，如仪器的精度、环境条件的不确定性、操作人员的经验水平等。
因此，测量误差的控制是保证测绘技术准确性的基础。
测量误差的控制需要借助于精度评定方法。
精度评定是指对测量结果的准确性进行评估和判断的过程。
它是通过对野外实测数据的处理和分析，得出对测量结果的可靠性估计。
精度评定的方法很多，可以分为内部和外部评定。
内部评定方法是基于野外测量数据的精度评定，它主要针对仪器设备本身的精度进行评估。
常用的内部评定方法有闭合差法、误差椭圆法和网络平差法等。
闭合差法是通过在闭合测量环路中计算出的测量结果与实际值之间的差异来评定精度。
误差椭圆法则是根据测量结果的方差和协方差来评定精度。
网络平差法是一种综合考虑多个点之间相互联系的评定方法，它能够对整个测量网络的精度进行评估。
外部评定方法则是基于参考数据的精度评定。
外部评定一般通过与已知准确值进行比对，来评估测量结果的准确性。
常用的外部评定方法有地面控制点对比法、卫星定位系统比较法和全站仪校验法等。
地面控制点对比法是通过与已知控制点的坐标比对，来评定测量结果的精度。
卫星定位系统比较法则是通过与全球卫星定位系统（GPS）或其他全球导航卫星系统（GNSS）的测量结果进行比对，来评定测量结果的准确性。
除了这些常用的评定方法，还有一些其他的精度评定方法，如信度理论、误差分量法和等级评定法等。
这些方法都有各自的特点和适用范围，可以根据具体情况选择使用。
总之，测绘技术中的测量误差与精度评定方法是保证测绘工作准确性的关键。
测量数据的精度评定与误差分析方法
测量数据的精度评定与误差分析方法引言：测量是科学研究、工程设计和日常生活中不可或缺的一项技术手段和方法。
然而，由于测量本身的局限性和外界因素的影响，测量数据的精度往往无法完全确保。
因此，评定测量数据的精度和进行误差分析成为了测量领域中的一项重要任务。
本文将探讨测量数据的精度评定与误差分析方法，为读者提供一些有益的参考。
一、测量数据的精度评定方法1. 重复测量法重复测量法是常见的一种评定测量精度的方法。
它通过多次进行同一测量，并计算测量结果的平均值和标准差来评定测量数据的精度。
重复测量法适用于测量结果较为稳定、测量误差服从正态分布的情况。
2. 精密仪器测量法精密仪器测量法是利用高精度、高稳定性的仪器设备进行测量，以提高测量数据的精度。
通过选择适当的仪器，减小仪器本身的测量误差，可以有效提高测量数据的准确性。
3. 官方标准法官方标准法是指通过与已知精度的标准进行对比，来评定测量数据的精度。
它可以通过参加国家或国际标准组织组织的测量比对活动，或者向正式的认证机构提交测量数据进行评定。
二、误差分析方法1. 系统误差分析系统误差是指由于测量仪器的固有特性、操作方法的不当或环境因素等引起的误差。
系统误差是有规律的，可以通过一些校准方法进行修正。
常见的系统误差分析方法包括仪器校准、环境调整、操作规范等。
2. 随机误差分析随机误差是指由于测量过程中无法避免的偶然因素引起的误差。
它是无规律的、不可预测的。
随机误差可以通过多次测量、统计分析等方法进行评估和分析。
常见的随机误差分析方法包括重复测量法、偏差分析法、方差分析等。
3. 人为误差分析人为误差是指由于测量人员的主观因素、操作技巧等导致的误差。
人为误差可能会给测量结果带来较大的影响。
为了降低人为误差的影响，可以加强培训，提高测量人员的专业素养和操作技能。
三、误差分析的局限性误差分析虽然能够对测量数据的误差进行一定程度的评估和分析，但其并不是万能的。
误差分析方法受到人为主观因素和测量环境的限制，可能无法完全确定测量数据的真实误差。
如何进行精度评定与误差分析
如何进行精度评定与误差分析精度评定与误差分析是科学研究和工程实践中十分重要的一环。
在测量、实验以及数据处理的过程中，我们经常需要评定数据的精度，并对实验误差进行分析，以保证结果的可靠性。
本文将从理论背景、实验设计、数据处理和结果解释等方面探讨如何进行精度评定与误差分析。
一、理论背景精度评定和误差分析的基础是统计学和概率论。
统计学提供了一套有关样本与总体、抽样与推断的理论框架，而概率论则研究了随机现象的规律和概率模型。
在进行精度评定和误差分析时，我们可以依据统计学和概率论的原理来分析数据的分布特征、计算置信区间以及进行参数估计等。
二、实验设计在进行科学研究和工程实践时，科学家和工程师需要设计实验来获取数据并验证某种假设或者进行参数估计。
实验设计的关键是考虑到实验条件的稳定性、控制变量和重复性。
只有在良好的实验设计下，我们才能够获得可靠的数据，从而进行后续的精度评定和误差分析。
三、数据处理在获得实验数据后，我们需要进行数据处理以便对数据的精度和误差进行评定。
首先，我们可以通过计算数据的平均值和标准差来评估数据的分布和离散程度。
均值可以反映数据的中心趋势，而标准差则表示数据的离散程度。
此外，我们还可以使用直方图、概率密度函数等方法来对数据的分布进行描述。
四、误差分析误差分析是评估实验误差的过程，旨在了解实验结果与真实值之间的偏差。
误差可以分为系统误差和随机误差两种类型。
系统误差是由于实验设备、操作者或者环境等因素引起的固定偏差，而随机误差则是由于实验环境的不确定性导致的无规律的偏差。
对于系统误差，我们需要通过校正或者对比实验来减小其影响；对于随机误差，我们可以使用统计学的方法进行评估和控制。
五、结果解释在进行精度评定和误差分析后，我们需要合理解释和交流实验结果。
在解释实验结果时，应该注意避免过于绝对和片面的解释。
我们可以使用概率统计的方法给出置信区间，以说明结果的不确定性范围。
此外，我们还可以通过画图、表格等方式来直观地展示数据和分析结果，以便读者理解和接受。
测绘技术中的误差分析与精度评定
测绘技术中的误差分析与精度评定导语：测绘技术是现代社会不可或缺的一项重要技术，它在国土规划、城市建设、交通运输等方面起着至关重要的作用。
然而，在测绘过程中会不可避免地产生一定的误差，这就需要进行误差分析和精度评定，以保证测绘结果的准确性和可靠性。
一、误差类型及产生原因测绘过程中的误差可分为系统误差和随机误差两种类型。
系统误差是指由某种规律或偏差引起的误差，例如仪器偏差、人为因素等；而随机误差则是不规律的、偶然的误差，如环境因素、测量操作等。
1.1 仪器误差测绘中使用的仪器往往会存在一些误差，如精度不高、零点漂移等问题。
这些误差会直接影响到测绘结果的准确性。
1.2 人为误差人为因素是测绘误差的主要原因之一。
例如测量员的操作不严谨、不规范，或者受到主观因素的影响导致的误差等。
1.3 环境误差环境因素对测绘误差的影响也不能忽视。
例如天气、地形、地貌等因素都可能对测绘结果产生一定的影响。
二、误差分析方法误差分析是指通过一系列的方法和技术手段，对测绘中产生的误差进行分析和判断，找出误差的规律和影响因素，为进一步的精度评定提供依据。
2.1 内容分析法内容分析法是一种定性的误差分析方法，主要通过对测绘数据的比对和研究，找出与真实情况不符的地方，并分析产生这些误差的原因。
2.2 数理统计法数理统计法是一种定量的误差分析方法，通过对测绘数据进行统计和分析，可以得出误差的一些基本指标，如平均误差、标准差等，更为客观地评估测绘结果的准确性。
2.3 数学建模法数学建模法是一种较为复杂的误差分析方法，通过建立误差模型，将各种误差因素纳入考虑，进而对误差进行分析和预测。
三、精度评定标准精度评定是指对测绘结果进行准确性的评定，以确定测绘数据是否符合要求。
根据测绘的具体应用领域和要求，确定相应的精度评定标准非常重要。
3.1 绝对精度评定绝对精度评定是指将测绘结果与已知准确数据进行比对，计算出其误差范围，评估其准确性。
3.2 相对精度评定相对精度评定是指对测绘成果内部的误差进行评估，即在同一测区内，通过比对不同测量点之间的误差，来评定测绘的相对精度。
测绘技术中的测量误差及精度评定
测绘技术中的测量误差及精度评定测绘技术是现代社会中不可或缺的一项技术，它在我们的生活中扮演着重要的角色。
测绘技术的发展使得地理空间信息的获取和处理变得更加准确和高效。
然而，测绘技术本身也存在着一定的误差，对于正确评定测绘数据的精度至关重要。
测绘技术中的误差主要包括系统误差和随机误差两种类型。
系统误差是由于测量仪器、操作人员或环境等因素导致的测量结果与真实值之间的差异。
随机误差则是由于测量中的种种不可预测的因素所引起的。
准确评定测绘数据的精度需要考虑这两种误差的影响。
在测绘技术中，精度评定可以通过比较实测值与真实值之间的差异来进行。
通常使用的方法包括测量精度标准差、相对误差和绝对误差等。
测量精度标准差是评估测量数据重复性的常用指标，它能反映测量数据的离散程度。
相对误差则是将测量误差与测量结果之间的差异加以比较，它能更好地评估测量数据的准确度。
绝对误差是计算测量结果与真实值之间的差异，也是判断测量数据是否可靠的重要指标。
为了提高测绘数据的精度，测绘技术中常常采用一系列措施来减小误差。
首先，选择合适的测量仪器是关键。
仪器的精度和稳定性直接影响到测量结果的准确度。
其次，准确的操作方法和技术也是不可忽视的因素。
误差不仅与仪器有关，操作人员的技术水平和经验也会对测量结果造成一定影响。
此外，环境因素也是导致误差的重要原因之一。
测绘工作通常需要在室外进行，在不同的环境条件下进行测量可能会产生不同的误差。
精确评定测绘数据的精度对于各种应用来说至关重要。
在地图制作中，错误的测量数据可能导致地图的不准确，给用户带来困扰。
在土地测绘中，误差的存在可能导致地块划分错误，从而影响整个土地的使用。
在卫星导航系统中，误差可能导致导航结果的不准确，给用户带来安全隐患。
因此，在测绘技术中对于测量误差的评定和精度的要求是非常严格的。
总结起来，测绘技术中的测量误差及精度评定是一项重要的工作。
测绘技术的发展使得我们能够获取更加准确的地理空间信息，但同时也面临着误差的问题。
学习测绘技术中的误差理论与精度评定原理与方法
学习测绘技术中的误差理论与精度评定原理与方法引言：测绘技术是一门应用科学，其目的是通过测量和记录地球表面各种物理现象和空间信息，以建立准确的地理空间数据模型。
然而，在实际测绘过程中，由于各种因素的干扰，必然会引入误差。
因此，了解误差理论与精度评定原理与方法对于确保测绘结果的准确性至关重要。
一、误差理论的基本概念1.1 测量误差测量误差是指测量结果与被测量真值之间的差异。
根据误差产生的原因，可将其分为系统误差和随机误差。
系统误差是由于测量仪器、观测方法等因素引起的，其存在会导致所有测量结果都偏离真值。
而随机误差是由于环境影响、操作人员技术水平等因素引起的，其存在会导致测量结果的离散程度增大。
1.2 误差的分类根据测量方法和数据处理过程的不同，误差可将其分类为典型误差、随机误差和系统误差。
典型误差是特定测量方法或设备固有的误差，如仪器的刻度误差；随机误差是在相同条件下多次测量得到的结果的离散程度；系统误差是由于观测者技术水平或仪器不准确等原因导致的误差。
1.3 误差的传播误差的传播是指由于误差存在的不确定性，测量结果会被误差所影响，从而产生误差传递至最终结果的过程。
通过误差传播，可以对测量结果进行误差分析，从而评定测量的精度。
二、精度评定原理与方法2.1 相对精度与绝对精度在测量过程中，若对同一对象进行多次测量，可计算测量结果之间的差异，来评定测量的相对精度；而绝对精度是指测量结果与真实值之间的差异，通常需要通过与已知参考点进行比对进行评定。
2.2 精度评定方法常用的精度评定方法包括内部精度评定和外部精度评定。
内部精度评定是利用测量设备自身的特点和功能进行的，主要包括仪器的刻度误差、标准差和方差等指标的评估。
外部精度评定是通过与已知参考点进行比对，评价测量结果的质量。
常用的方法有相对定向、绝对定向和精度控制点法等。
2.3 精度评定的要素精度评定的要素主要包括精度等级、精度评定方法、数据质量评价、精度评定指标等，这些要素相互联系，共同构成了精度评定体系。
如何进行测绘技术的误差与精度评定
如何进行测绘技术的误差与精度评定在现代科技飞速发展的时代，测绘技术的应用越来越广泛，涵盖了建筑、工程、地理、农业等众多领域。
然而，测绘的结果是否准确无误却一直是人们关心的问题。
因此，对测绘技术的误差与精度进行评定与分析显得尤为重要。
本文将探讨如何进行测绘技术的误差与精度评定。
首先，我们需要明确误差与精度的概念。
误差指的是测量结果与真实值之间的差异，是不可避免的存在；而精度描述了测量结果的准确程度，是通过对误差进行评估来判断的。
误差和精度的关系可以用以下公式表示：测量结果 = 真实值 + 误差，精度 = 1 / 误差。
误差的来源多种多样，例如测量仪器的精度、环境影响、人为因素等。
为了评定误差，我们可以采用多种方法。
其中一种常用的方法是反复测量。
通过多次测量同一物体或同一点，可以得到不同的测量结果，进而计算出误差。
此外，还可以通过与参考数据的对比来评定误差。
若测量结果与参考数据相差较大，则说明存在较大的误差。
除了误差评定，精度评定也是测绘技术中不可或缺的一部分。
精度评定的目的是确定测量结果的可靠性和准确性，为后续的应用提供科学依据。
精度评定的方法有多种，常见的方法包括精度评定标准、统计学方法等。
精度评定标准是一种常用的评定方法。
标准可以分为绝对误差标准和相对误差标准两种。
绝对误差标准是通过计算测量结果与真实值之间的差异来评定精度，常用的指标有均方根误差、平均绝对误差等。
相对误差标准则是通过计算测量结果与参考数据之间的差异来评定精度，常用的指标有相对误差、精度指数等。
标准值的选取应该依据测量对象的具体情况而定，需综合考虑测量目的、要求和技术水平等因素。
除了精度评定标准，还可以运用统计学方法进行精度评定。
统计学方法可以通过对数据进行统计和分析，得出测量结果的误差范围和概率。
其中，最常用的统计学方法有误差概率分布和置信区间分析。
误差概率分布是通过对测量结果的频率进行分析，得到误差的概率分布曲线，从而确定精度的范围。
测量学_5测量误差分析与精度评定
测量学_5测量误差分析与精度评定
测量误差是指测量结果与真值之间的差异。
测量误差可以分为系统误
差和随机误差两大类。
（1）系统误差：系统误差也叫偏差，是由于测量仪器的固有缺陷，
或者测量方法的局限性引起的误差。
系统误差是固定的，而且通常偏向一
个方向，可以通过校正和补偿来减小。
2.测量误差的分析
（2）误差计算：误差计算是通过统计学方法来确定误差大小的过程。
可以使用平均值、方差、标准差等统计指标来描述误差的大小。
3.精度评定
精度评定是对测量结果的准确性和可靠性进行评价的过程。
它可以根
据测量要求和实际情况选择不同的评定方法。
（1）精度等级：精度等级是根据测量结果和真值之间的差异来划分的。
根据不同的应用需求，可以选择不同的精度等级。
（2）精度指标：精度指标是用来描述测量结果的准确性和可靠性的
具体数值。
常用的精度指标包括绝对误差、相对误差、可信度、可靠度等。
（3）精度评估：精度评估是根据精度指标对测量结果进行判断和评
价的过程。
可以通过与规定标准进行比较，或者通过统计学方法进行评估。
总结：
测量误差分析和精度评定是测量学中十分重要的内容，可以帮助我们
了解测量结果的可靠性和准确性，并提出改进措施。
在进行测量时，在准
确性和可靠性方面要注意选择合适的测量方法和仪器，进行有效的误差分析和精度评定，提高测量的可靠性和准确性。
测绘技术中的误差理论与精度评定
测绘技术中的误差理论与精度评定导言：测绘技术在现代社会中拥有广泛的应用，它不仅用于地图制作、土地测量等领域，还用于构建数字地球、导航系统以及智慧城市等方面。
然而，测绘数据的准确性和精度一直是测绘科学研究的重要问题之一。
误差理论与精度评定是解决这些问题的重要理论基础和方法。
一、误差理论1.1 测量误差的概念在测绘过程中，由于仪器、环境以及操作人员等原因，所得数据很难完全准确。
这种准确度不可避免的影响称为测量误差。
测量误差可以分为系统误差和随机误差两类。
1.2 系统误差系统误差是指在一系列测量中，由于仪器或环境等原因所导致的测量结果偏离真实值的一种可预见的偏差。
通常情况下，可以通过仪器校准、环境调整等手段来减小或消除系统误差。
1.3 随机误差随机误差是指在一系列测量中，由于测量的无规律性因素所导致的结果波动。
这种误差通常是不可避免的，并且可以通过多次重复测量来求得误差的分布规律。
二、测量精度评定2.1 精度和精度指标精度是指测量结果与真实值之间的接近程度。
在测绘中，精度是评价测量结果质量的重要指标。
通常情况下，精度可以通过准确性、精确性和可靠性等方面进行评估。
2.2 准确性评定方法准确性是指测量结果与真实值之间的差异。
为了评价准确性，需要进行误差检测和精度评定。
其中，误差检测可以利用重复测量、对比测量以及辅助测量等方式来进行。
而精度评定则需要利用误差理论与统计学原理进行分析和计算。
2.3 精确性评定方法精确性是指测量结果的稳定程度和一致性。
为了评定精确性，需要进行多次重复测量，并计算其测量结果的均值、方差以及标准差等统计数据。
通过统计分析，可以评估测量数据的分布特征以及稳定性程度。
2.4 可靠性评定方法可靠性是指测量结果的可信程度和可重复性。
为了评定可靠性，需要进行不同人员、仪器和环境等条件下的测量实验，并对测量结果进行对比分析。
通过比较不同实验组的测量结果，可以评估可靠性的高低。
三、误差理论在测绘技术中的应用3.1 测绘数据的处理与解算误差理论为测绘数据的处理和解算提供了重要的方法与技术支持。
测绘技术的误差与精度评估方法解析
测绘技术的误差与精度评估方法解析导语：测绘技术在现代社会中起到了不可忽视的作用，然而其中一个关键问题在于误差的存在与如何进行精度评估。
本文将就测绘技术的误差与精度评估方法进行深入解析，旨在帮助读者更好地理解并应用这些技术。
一、误差的概念与分类误差是测绘中不可避免的存在，它是指测量值与真实值之间的差异。
根据引起误差的原因和性质，误差可分为系统误差和随机误差两类。
1. 系统误差系统误差是由于测量过程中的偏差、不准确的仪器或人为因素引起的。
在使用特定仪器进行测量时，系统误差会产生一种固定的偏差，使得测量值整体上偏离真实值。
系统误差是相对持久且可预测的，通常需要进行校正或补偿。
2. 随机误差随机误差是由于不可预测的因素导致的测量结果的波动。
它可能是来自仪器本身的噪声，也可能是来自外部环境的影响，如气候条件等。
随机误差通常无法完全消除，但可以通过多次测量和统计分析进行抗干扰处理。
二、精度评估方法为了准确评估测绘数据的可靠性和精度，测绘技术中涉及到各种精度评估方法。
下面将对几种常用的方法进行详细解析。
1. 重复测量法重复测量法是一种直观又常用的精度评估方法。
它通过多次对同一对象或区域进行测量，然后通过对测量结果进行加权平均值计算来减小随机误差的影响。
重复测量法相对简单且可操作性强，尤其适用于随机误差较大的情况。
2. 控制点比对法控制点比对法是一种利用已知准确度信息进行精度评估的方法。
它通过在实地测量中添加一些已知坐标或高程的控制点，并将测量结果与这些控制点的真值进行比对。
通过分析测量点与控制点之间的误差，可以评估测绘数据的精度。
这种方法广泛应用于地理信息系统和地图制图领域。
3. 误差传递法误差传递法是一种综合考虑各个环节误差对最终结果误差影响的统计方法。
它通过分析各个因素的误差特性，将每个环节的误差进行传递、叠加和累积，从而估算出整个测绘过程的总误差。
误差传递法常用于复杂的测绘系统中，可以对误差来源进行分析和定量评估。
测量误差分析与精度评定的常用方法
测量误差分析与精度评定的常用方法在科学研究与工程应用中，测量是非常重要的一个环节。
而测量的精度往往决定了实验结果或产品质量的好坏。
因此，对于测量误差的分析和精度的评定就显得尤为重要。
本文将介绍几种常用的方法来分析测量误差和评定精度。
一、误差源的分类误差源可以分为系统误差和随机误差两大类。
系统误差是由于仪器、环境或操作等因素引起的，其导致的误差在一定条件下具有确定的大小和方向。
而随机误差则是由不可控因素引起的，其大小和方向无法预测或规定。
在误差分析中，我们通常需要对系统误差和随机误差进行区分和处理。
二、误差的传递与组合在测量过程中，往往会存在多个误差源，这些误差源之间可能会相互影响，导致测量结果的误差。
因此，我们需要考虑误差的传递与组合问题。
传递误差是指由于传递过程中各个误差源的影响而引起的误差，而组合误差则是指在同一测量条件下，多个误差源共同作用所引起的总误差。
对于传递误差和组合误差，我们可以采用不同的方法进行分析和处理。
三、测量误差的分析方法1. 数理统计法数理统计法是常用的测量误差分析方法之一。
通过收集一系列测量数据，可以统计得到其平均值、标准差等参数，进一步得到误差的分布情况。
通过对误差的分布进行分析，可以评估测量的可靠性和精度，并据此选择适当的方法进行误差修正。
2. 不确定度法不确定度法是一种定量评定测量结果不确定性的方法。
通过对各个误差源的贡献进行分析，可以计算出总的不确定度，从而评估测量结果的可靠程度。
不确定度法相对较为全面和精细，能够提供更加可信的测量结果，因此在科学研究和工程应用中得到广泛应用。
四、精度的评定方法1. 相对误差法相对误差法是通过比较测量结果与被测量值之间的差异，来评定测量的精度。
具体地，通过计算相对误差的大小，可以评估测量结果与真实值之间的偏离程度。
相对误差法简单直观，适用于一般的测量应用。
2. 校准曲线法校准曲线法是一种基于已知标准值的方法来评定测量精度。
通过在一系列已知标准值上进行测量，并绘制出校准曲线，可以评估测量结果的准确性和精度。
测量数据的精度评估与误差控制方法
测量数据的精度评估与误差控制方法在各个领域的研究中，精确的数据是科学研究和工程实践的基石。
然而，由于各种外部或内部因素的影响，测量数据的精度往往会受到一定的误差。
为了准确度和可靠性，评估和控制这些误差变得至关重要。
本文将探讨测量数据精度评估与误差控制的方法。
首先，我们需要了解什么是误差。
在测量过程中，误差是指测量结果与真实值之间的差异。
误差可分为系统误差和随机误差。
系统误差是指测量结果相对于真实值的平均偏差，通常由仪器本身的设计或环境条件引起。
随机误差是指由测量过程中的无规律因素引起的不同测量结果之间的差异。
为了评估测量数据的精度，统计学方法是一种常用且有效的手段。
通过统计学分析，我们可以获得测量数据的平均值、方差以及其他相关指标。
常见的统计学方法包括线性回归、方差分析和假设检验等。
对于精度评估的方法中，线性回归是常用且简单的一种。
通过线性回归，我们可以了解到测量数据的趋势以及数据点与回归线之间的偏移。
在进行线性回归时，我们需要使用最小二乘法来获得回归系数，并进一步计算相关的误差范围。
除了线性回归外，方差分析也是一种常用的精度评估方法。
方差分析可以用于确定不同因素对测量结果的影响程度。
通过方差分析，我们可以识别出哪些因素对测量数据的精度影响较大，从而采取相应的控制措施。
此外，假设检验也是一种常见的精度评估方法。
通过假设检验，我们可以对测量数据的结果进行统计推断，并对不同假设进行比较。
假设检验可以帮助我们判断测量数据的结果是否显著，并确定测量过程中的误差是否达到可接受的水平。
误差控制是提高测量数据精度的关键步骤。
在误差控制方面，最重要的一项工作是标定。
标定是指通过与基准准确值进行比较，对测量仪器进行准确度的评估和校准。
通过定期的标定工作，可以在很大程度上减小测量系统的系统误差。
此外，环境的控制也是误差控制的重要一环。
温度、湿度、光线等环境因素都可能对测量结果产生影响。
为了减小环境带来的误差，我们可以在测量过程中采取相应的环境控制措施，例如进行室内环境调节或者使用有效的隔离方法。
测量学 5测量误差分析与精度评定
一般情况 :角度、高差的误差用m表示， 量距误差用K表示。
19:07 20
5.4 误差传播定律及其应用
误差传播定律：反映观测值的中误差与观 测值函数中误差关系的定 律。 倍数函数 和差函数 函数形式 线性函数 一般函数
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1.一般函数中误差 1.一般函数中误差
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解法2: 解法2:
z=3x-y+2l –10， x=2l+5, z=6l+15-3l+6+2l –10
=5l+11 所以：mz =5ml
y=3l-6
两种方法，两样结果，哪里错了？？？？
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例2:已知AB两点间的水平距离D=206.205±0.020 m，在A点安置经纬仪测得AB直线的高度角α =12 ̊ 20 30 ±30 ，计算AB间的高差h，及其 中误差 mh 。 解法1:函数式 ： h=D tg α = 45.130(m) 全微分：dh = tgα × dD + D × sec 2 α × dα 中误差关系：
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8
19:07
9
19:07
10
偶然误差的特性
有界性：在有限次观测中，偶然误差应小 于限值。 密集性：误差小的出现的频率大，误差大 的出现的频率小。 对称性：绝对值相等的正负误差频率大概 相等。 抵偿性：当观测次数无限增大时，偶然误 差的平均数趋近于零。
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5.3 衡量观测值精度的指标
正态曲线： 正态曲线：
1 2σ 2 f (∆) = e 2π σ
方差 :
− ∆2
k/n/d∆
σ
2
[∆ ] = lim
如何进行精确度评估和误差控制
如何进行精确度评估和误差控制在现代科学和工程领域中，我们常常需要进行测量或计算，以获得准确的结果。
然而，由于各种原因，我们很难获得完全准确的数据或计算结果。
因此，评估精确度并控制误差是非常重要的。
一、精确度评估方法1. 重复测量法重复测量法是一种常见的评估精确度的方法。
它的基本思想是多次测量同一物理量，并计算测量结果的平均值和标准差。
重复测量能够帮助我们了解数据的稳定性和一致性。
2. 对比法对比法是通过与已知准确结果进行比较来评估测量或计算的精确度。
例如，在物理实验中，我们可以使用标准设备进行对比，对所测量的物理量进行校准。
在计算中，我们可以使用公式或计算机程序提供的期望结果作为参考。
3. 不确定度分析不确定度分析是一种通过量化误差来评估精确度的方法。
它考虑到了各种因素的贡献和相关性，并通过使用数学统计方法计算不确定度。
不确定度表示测量结果的可信程度。
二、误差控制方法1. 系统性误差控制系统性误差是与测量或计算系统相关的固定偏差。
为了控制系统性误差，我们可以使用校准技术来纠正仪器的偏差。
此外，确保测量或计算系统的稳定性和一致性也是控制系统性误差的重要手段。
2. 随机误差控制随机误差是由于各种不可预测的因素导致的随机波动。
为了控制随机误差，我们可以采用增加样本容量、重复测量、平均值计算等方法来减少误差的影响。
此外，合理地设计实验或计算方案，选择适当的数据处理技术也可以帮助我们降低随机误差。
三、精确度评估和误差控制的应用精确度评估和误差控制在各个领域都有广泛的应用。
例如，在物理实验中，我们需要准确地测量物理量，以验证理论模型。
在工程项目中，我们需要控制计算模型的误差，以确保设计的安全性和可靠性。
此外，在数据分析和预测中，精确度评估和误差控制也是非常关键的。
例如，在机器学习和人工智能领域，我们需要评估预测模型的准确度，并控制误差以提高模型的精确性和可靠性。
总结起来，精确度评估和误差控制是科学和工程领域中至关重要的一环。
第五节 误差与精度评价
第五节误差与精度评价一、误差及其来源任何分类都会产生不同程度的误差。
分析误差的来源和特征既是对分类过程的检验，也是改进分类方法的主要前提。
分类误差主要有两类，一类是位置误差，即各类别边界的不准确；另一类是属性误差，即类别识别错误。
分类误差的来源很多，遥感成像过程、图像处理过程、分类过程以及地表特征等都会产生不同程度和不同类型的误差。
遥感成像过程中，遥感平台翻滚、俯仰和偏航等姿态的不稳定会造成图像的几何畸变；传感器本身性能和工作状态也有可能造成几何畸变或辐射畸变；大气中的雾、霾、灰尘等杂质必然造成图像中的辐射误差；地形的起伏会使图像中产生像点位移造成几何畸变；坡度也会影响地表的接受的辐射和反射水平，造成辐射误差。
遥感图像分类前，一般都要进行辐射校正、几何校正、研究区的拼接与裁切等预处理。
在这些图像处理过程中，由于模型的不完善或控制点选取不准确等人为因素的影响，处理后的图像中仍然可能存在残留的几何畸变和辐射畸变。
此外，几何校正中像元亮度的重采样所造成的信息丢失是无法避免的，对分类结果也将产生一定影响。
地表各种地物的特征直接影响分类的精度。
一般来说，地表景观结构越简单，越容易获得较高的分类精度，而类别复杂、破碎的地表景观则容易产生较大的分类误差。
因此，各类别之间的差异性和对比度对分类精度有显著影响。
图像分类过程中，分类方法、各种参数的选择、训练样本的提取，分类时所采用的分类系统与数据资料的匹配程度也会影响分类结果。
不论是采用何种算法模型，目前还没有任何一种方法堪称完美，其分类结果中都会出现错分的现象。
遥感图像的空间分辨率、光谱分辨率和辐射分辨率的高低也是影响分类精度的重要因素。
有些分类结果精度不高，不是分类方法的问题，而是直接受制于图像本身的特征。
上述各个环节所产生的误差，最终都有可能累积并传递到分类结果中，形成分类误差。
因此，分类误差是一种综合误差，很难把它们区分开来。
分析发现，分类误差在图像中并不是随机分布的，而是与某些地物类别的分布相关联，从而呈现出一定的系统性和规律性。
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第五节误差与精度评价一、误差及其来源任何分类都会产生不同程度的误差。
分析误差的来源和特征既是对分类过程的检验，也是改进分类方法的主要前提。
分类误差主要有两类，一类是位置误差，即各类别边界的不准确；另一类是属性误差，即类别识别错误。
分类误差的来源很多，遥感成像过程、图像处理过程、分类过程以及地表特征等都会产生不同程度和不同类型的误差。
遥感成像过程中，遥感平台翻滚、俯仰和偏航等姿态的不稳定会造成图像的几何畸变；传感器本身性能和工作状态也有可能造成几何畸变或辐射畸变；大气中的雾、霾、灰尘等杂质必然造成图像中的辐射误差；地形的起伏会使图像中产生像点位移造成几何畸变；坡度也会影响地表的接受的辐射和反射水平，造成辐射误差。
遥感图像分类前，一般都要进行辐射校正、几何校正、研究区的拼接与裁切等预处理。
在这些图像处理过程中，由于模型的不完善或控制点选取不准确等人为因素的影响，处理后的图像中仍然可能存在残留的几何畸变和辐射畸变。
此外，几何校正中像元亮度的重采样所造成的信息丢失是无法避免的，对分类结果也将产生一定影响。
地表各种地物的特征直接影响分类的精度。
一般来说，地表景观结构越简单，越容易获得较高的分类精度，而类别复杂、破碎的地表景观则容易产生较大的分类误差。
因此，各类别之间的差异性和对比度对分类精度有显著影响。
图像分类过程中，分类方法、各种参数的选择、训练样本的提取，分类时所采用的分类系统与数据资料的匹配程度也会影响分类结果。
不论是采用何种算法模型，目前还没有任何一种方法堪称完美，其分类结果中都会出现错分的现象。
遥感图像的空间分辨率、光谱分辨率和辐射分辨率的高低也是影响分类精度的重要因素。
有些分类结果精度不高，不是分类方法的问题，而是直接受制于图像本身的特征。
上述各个环节所产生的误差，最终都有可能累积并传递到分类结果中，形成分类误差。
因此，分类误差是一种综合误差，很难把它们区分开来。
分析发现，分类误差在图像中并不是随机分布的，而是与某些地物类别的分布相关联，从而呈现出一定的系统性和规律性。
了解和分析分类误差产生的原因和分布特征，对分类结果的修订或分类方法的改进都具有重要意义。
二、精度评价的方法遥感图像分类精度的评价是把分类结果与检验数据进行比较以得到分类效果的过程。
精度评价中所使用的检验数据可以来自于实地调查数据或参考图像。
参考图像包括分类的训练样本、更高空间分辨率的遥感图像或其目视解译结果和具有较高比例尺的地形图、专题地图等。
实际工作中，检验数据往往以参考图像为主，实地调查数据为辅。
精度评价最好是比较分类图和参考图像上所有像元之间的一致性，但这种做法往往是不现实的，也是无意义的。
因此，精度评价一般都是通过采样的方法来完成的，即从检验数据中选择一定数量的样本，通过样本与分类结果的符合程度来确定分类的准确度。
（一）采样方法这里所说的采样方法是指从检验数据中选择样本的方法。
精度评价有多种采样方法，具体采用哪种方法，应根据研究目标来确定。
常用的概率采样方法包括简单随机采样、分层采样和系统采样等（图8.21）。
1、简单随机采样简单随机采样是指在分类图上随机选择一定数量的像元，然后比较这些像元的类别与其对应的检验数据之间的一致性。
该方法对样本空间中的所有单元来说，被选中的概率都是相同的。
如果区域内各种地物类别的分布均匀，且面积差异不大，简单随机采样应该是一种理想的采样方法。
2、分层采样分层采样是指分别对每个类别进行随机采样。
该方法克服了简单随机采样的不足，保证了在采样空间或类型选取上的均匀性及代表性，使每个类别都能在采样中出现。
分层的依据可因精度评价的目标而不同。
常用的分层有地理区、自然生态区、行政区域和分类后的类别等。
在每层内采样的方式可以是随机的，也可以是系统的。
3、系统采样系统采样是指按照某种确定的间隔或规则进行采样的一种方法。
该方法简单易行，但其固有的周期性及其存在的规则间隔性，可能造成以某些样本数采样时，即便方差很小，但均值仍然会偏离真值较大，从而使评价存在较大偏差。
图8.21 几种采样方法示意图（二）样本容量样本容量（Sample Size ）又称样本数，指样本必须达到的最少数目，是保证样本具有充分代表性的基本前提。
样本容量可通过统计方法来计算，如百分率样本容量、基于多项式分布的样本容量等。
百分率样本容量的计算方法为22)(E pq Z N =（8-18）式中：N 为样本容量；Z 为标准误差的置信水平，一般取2，表示1.96的标准正态误差和95%的双侧置信度；p 是期望百分比精度（这里的精度指的是评价结果的精度，而非图像的分类精度）；q =100−p ；E 表示容许误差。
根据公式可知，期望精度（p ）越低，允许误差（E ）越大，则用来估算分类精度所需的检验样本就越少。
如期望精度为85%，允许误差为5%，根据公式（8-18）可算出样本容量为203，即至少选取203个样本；当允许误差放宽到10%时，51个样本就可以满足要求。
基于多项式分布的样本容量计算方法为2)(1i i i b -W BW N =（8-19）式中：N 为样本容量；W i 为所有k 个类别中面积比例最接近50%的第i 类的面积比例；b i 为该类的容许误差；B 为自由度为1且服从x 2分布的（b/k ）×百分位数，可以从自由度为1的x 2分布表查得； k 是总分类数。
假如一幅图像共分为8个类，类W i 约占总面积的30%且其面积百分比最接近50%，要求置信度为95%，容许误差为5%。
可算出样本容量为636，每个类别大约需要80个样本。
如果无法知道任意一个类别所占的面积比例，在公式（8-19）中可假设其中一种类型的面积比例为50%，这样可以计算出一个比已知面积比例的情况下更大的样本容量。
在有些情况下，95%的置信度是不现实的，或者由于各种原因，很难获得样本容量所规定的样本数。
因此，实际工作中要合理权衡理论上的样本容量与实际能够获取的样本数之间的关系，依据各类在研究中的重要性或各类的复杂程度适当调整样本容量。
（三）混淆矩阵与精度指标样本是分类精度评价的基本单元。
在获取了可靠的样本数据之后，便需要确定精度评价的方法与精度指标。
目前最常用的精度评价方法是混淆矩阵法，即通过混淆矩阵计算各种统计量并构建精度评价指标，最终给出分类的精度值。
1、混淆矩阵混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式。
误差矩阵是n行n列的矩阵，一般可用表8.2的形式来表示。
表中n代表类别的数量，P代表样本总数，P ij是分类数据类型中第ｉ类和参考图像第j类所占所占的组成成分。
p pnj iji∑=+=1，为分类所得到的第i类的总和；p pni ijj∑=+=1，为检验数据中第j类的总和。
表8.2混淆矩阵的基本形式表8.3是在沙漠化地区土地利用/覆盖分类研究中构建的混淆矩阵。
矩阵的左边（y轴）代表的是参考图像上的类别，上部（x轴）代表的是要评价图像上的类别。
精度评价时采用简单随机采样的方法采集了765个训练样本。
以绿洲为例，在参考图像中有123个绿洲像元，其中102个被识别出来，其余21个像元均被错误地分类成其他类型，但参考图像上同时又有9个其他类型的像元被误分成了绿洲。
显然，误差矩阵中对角线上列出的是被正确分类的像元数量。
表8.3混淆矩阵实例2、基本的精度指标根据混淆矩阵可以设计出三种基本的精度评价指标，即总体精度、用户精度和制图精度。
这些精度指标从不同的侧面描述了分类精度，是简便易行并具有统计意义的评价指标。
（1）总体分类精度（Overall Accuracy ）：表述的是对每一个随机样本，所分类的结果与检验数据类型相一致的概率。
表示为/NP p nk kk c ∑==1（8-20）（2）用户精度（User’s Accuracy ）：指从分类结果中任取一个随机样本，其所具有的类型与地面实际类型相同的条件概率。
表示为+=i ii u p p p i /（8-21）（3）制图精度（Producer’s Accuracy ）：表示相对于检验数据中的任意一个随机样本，分类图上同一地点的分类结果与其相一致的条件概率。
表示为j jj A p p p j +=/（8-22）与上述精度指标相关的还有漏分误差和错分误差。
漏分误差是指对于参考图像上的某种类型，被错分为其他不同类型的概率，即实际的某一类地物有多少被错误地分到其他类别。
而错分误差是指对于分类图像上的某一类型，它与参考图像类型不同的概率，即图像中被划为某一类地物实际上有多少应该是别的类别。
漏分误差与制图精度相对应，可用于判断分类方法的优劣；错分误差与用户精度相对应，从检验数据的角度判断了各类别分类的可靠性.。
表8.4为根据上面的实例计算出来的三种精度值。
表8.4 分类精度计算实例总体精度=（261+192+75+102+9+21）/765=86.27%（四）Kappa 分析Kappa 系数是一种对遥感图像的分类精度和误差矩阵进行评价的多元离散方法，该方法摒弃了基于正态分布的统计方法，认为遥感数据是离散的、呈多项式分布的，在统计过程中综合考虑了矩阵中的所有因素，因而更具实用性。
其计算方法为∑∑∑=++==++-=ni i i n i ni i i ii x x N x x x N Kappa 1211)()(- （8-23）式中：N 为所有样本的总数；n 为矩阵行数，一般等于分类的类数； x ii 指位于第i 行、第i 列的样本数，即被正确分类的像元数；x i+和x +i 分别是第i 行、第i 列的总像元数。
将表8.3中的相关数据代入公式（8-23），计算出的Kappa 系数为0.81，即81.0)24271591231119078249204264336(－576)24271591231119078249204264336(21)910275192(2615762≈⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯-+++++⨯=Kappa总体分类精度只考虑了对角线方向上被正确分类的像元数，而Kappa 系数则同时考虑了对角线以外的各种漏分和错分像元。
因此，总体分类精度和Kappa 系数往往并不一致。
当Kappa 系数的值大于0.80时，意味着分类数据和检验数据的一致性较高，即分类精度较高；当Kappa 系数的值介于0.40~0.80时，表示精度一般；当Kappa 系数的值小于0.40时意味着分类精度较差。
通常在精度评价中，应同时计算以上各种精度指标，以便尽可能得到更多的分类精度信息。