遥感用户精度评价
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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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4、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。
5、错分误差:指被分为用户感兴趣的类, 而实际上属于另一类的像元,错分误差显 示在混淆矩阵的行里面。
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、漏分误差:指本属于地表真实分类,但 没有被分类器分到相应类别中的像元数。 漏分误差显示在混淆矩阵的列里。
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。