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)
遥感分类精度评价中Kappa系数的计算方法
遥感分类中，精度评价是一个很重要的环节。现在需要计算一下里边的Kappa系数，但是我手头上没有书，只能到网上找，但是在中文世界里，要找这样的东西何其难也。英文的倒是一大批。在一个软件的使用手册里我找到了计算方法，说的非常详细，连用户精度，生产者精度，还有我以前没见过的Hellden以及Short尺度，都说的非常清楚。就是里边有一点儿小错误,不过我已经标出来了。
Kappa系数
Kappa系数Kappa在遥感里主要应该是使用在accuracy assessment上。
比如我们就计算标准Kappa值来更好的检验分类结果的正确程度。
The Kappa Index of Agreement (K): this is an important index that the cross classification outputs. It measures the association between the two input images and helps to evaluate the output image. Its values range from -1 to +1 after adjustment for chance agreement. If the two input images are in perfect agreement (no change has occurred), K equals 1. If the two images are completely different, K takes a value of -1. If the change between the two dates occurred by chance, then Kappa equals 0. Kappa is an index of agreement between the two input images as a whole. However, it also evaluates a per-category agreement by indicating the degree to which a particular category agrees between two dates. The per-category K can be calculated using the following formula (Rosenfield andFitzpatrick-Lins,1986):K = (Pii - (Pi.*P.i )/ (Pi. - Pi.*P.i )where:P ii = Proportion of entire image in which category i agrees for both datesP i. = Proportion of entire image in class i in reference image P.i = Proportion of entire image in class i non-reference imageAs a per-category agreement index, it indicates how much a category have changed between the two dates. In the evaluation, each of the two images can be used as reference and the other as non-reference.Kappa 系数是在综合了用户精度和制图精度两个参数上提出的一个最终指标，他的含义就是用来评价分类图像的精度问题，在遥感里主要应该使用在精确性评价（Accuracy Assessment）和图像的一致性判断。
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。
遥感图像解译中的分类器选择与精度评估
遥感图像解译中的分类器选择与精度评估遥感图像解译是对遥感图像进行分析和解读，以获取地物信息的过程。
在这个过程中，分类器的选择和精度评估是非常关键的步骤。
本文将探讨遥感图像解译中的分类器选择和精度评估的重要性，并介绍一些常用的分类器和精度评估方法。
一、分类器选择的重要性分类器是遥感图像解译中的重要工具，它能够根据图像的特征将像素分为不同的类别。
分类器的选择直接影响到解译结果的准确性和可靠性。
不同的分类器适用于不同的数据类型和问题，因此选择合适的分类器对于高质量的遥感图像解译非常重要。
在选择分类器时，需要考虑以下几个方面：1. 数据类型：根据遥感图像的数据类型选择合适的分类器。
例如，对于高分辨率的光学遥感图像，常用的分类器有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等；而对于雷达遥感图像，常用的分类器有随机森林（RF）和最大似然法（ML）等。
2. 算法性能：分类器的算法性能也是选择的重要考虑因素之一。
分类器的训练速度、内存消耗以及对于噪声和异常值的鲁棒性都需要考虑在内。
同时，分类器的算法性能与训练样本的大小和质量也密切相关，因此需要根据实际情况进行选择。
3. 可扩展性：分类器的可扩展性是指该方法是否适用于不同的场景和问题。
由于遥感图像的类型和问题的复杂性不同，选择一个具有较好的可扩展性的分类器可以减少重新训练的工作量并提高解译效率。
二、精度评估的重要性精度评估是对分类结果进行验证和评估的过程，它能够衡量分类器的准确性以及解译结果的可靠性。
精度评估的目的是确定分类器的误差类型和大小，以及解译结果的可信度。
在进行精度评估时，常用的方法有混淆矩阵、准确度评估、精确率和召回率等。
这些方法能够提供分类器的整体性能和各个类别的表现情况，帮助我们了解分类器的优点和不足之处，并进行相应的改进。
精度评估的过程中，需要注意以下几个问题：1. 样本选择：在进行精度评估时，需要选择一定数量的具有代表性的样本进行验证。
这些样本应该涵盖不同的类别和地理位置，以保证评估结果的全面性和可靠性。
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。
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。
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。
遥感影像分类精度评价教学内容
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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。
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。
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。
基于高光谱遥感数据的植被分类算法评估
基于高光谱遥感数据的植被分类算法评估高光谱遥感数据是一种重要的遥感数据源，可用于提取地表特征信息，如植被分类。
植被分类算法的评估是评判算法性能和效果的重要方法之一。
本文将介绍基于高光谱遥感数据的植被分类算法评估的相关内容，包括评估指标、评估方法和评估结果的分析。
一、评估指标在进行植被分类算法的评估时，通常需要使用一些评估指标来衡量算法的性能。
常见的评估指标包括精度、召回率、F1值、Kappa系数等。
1. 精度（Accuracy）：表示分类正确的样本数占总样本数的比例，即分类正确率。
精度越高，算法的准确性越高。
2. 召回率（Recall）：表示在所有真实植被样本中被正确分类的比例，反映了算法对植被分类的敏感性。
3. F1值（F1-Score）：综合考虑精度和召回率的评价指标，具有综合性能的特点。
4. Kappa系数（Kappa Coefficient）：用于评估分类算法与随机分类的比较，其值介于[-1, 1]之间，值越大，分类算法的性能越好。
以上评估指标可以在混淆矩阵的基础上进行计算，混淆矩阵是植被分类结果与真实分类结果的对照表，能够方便地计算出各项评估指标的值。
二、评估方法在评估基于高光谱遥感数据的植被分类算法时，通常会采用交叉验证的方法。
交叉验证可以充分利用数据集中的信息，增加评估结果的稳定性。
常见的交叉验证方法包括k折交叉验证和留一交叉验证。
1. k折交叉验证：将数据集分为k个等分，每次取其中一份作为测试集，其余k-1份作为训练集，重复k次后，计算各项评估指标的平均值。
2. 留一交叉验证：将数据集中的每个样本都作为测试集，其余样本作为训练集，重复n次（n为样本总数），计算各项评估指标的平均值。
除了交叉验证方法外，还可以使用其他评估方法，如自举法和引入外部验证集等，根据具体情况选择合适的评估方法。
三、评估结果分析在完成植被分类算法的评估后，我们可以对评估结果进行分析，进一步了解算法的性能和效果。
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]
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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。
遥感图像分类方法的研究与精度评定
目录摘要 (II)ABSTRACT (IV)1. 绪论 (1)1.1 选题背景 (1)1.2我国遥感技术分类现状 (2)2遥感图像 (3)2.1 遥感概念 (3)2.2 遥感图像的几何处理 (3)2.2.1 遥感图像的几何变形 (4)2.2.2 遥感图像增强 (5)2.3特征提取和特征选择 (8)3. 遥感图像分类 (10)3.1 遥感图像分类原理 (10)3.2 监督分类 (11)3.2.1 监督分类的步骤 (11)3.2.2 最大似然分类法 (12)3.2.3 平行多面体分类方法 (13)3.2.4 最小距离分类方法 (14)3.3 非监督分类 (15)3.3.1 K-均值聚类法 (15)3.3.2 ISODATA 算法聚类分析 (16)3.3.3 平行管道法聚类分析 (17)3.4 计算机自动分类的新方法 (17)3.4.1 神经网络分类法 (18)3.4.2 模糊分类法 (18)3.4.3 专家系统分类法 (19)3.4.4支持向量机SVM分类法 (20)3.4.5 决策树分类法 (20)4精度评定 (21)5结束语 (23)致谢 (24)参考文献 (25)遥感图像分类方法的研究及精度评定摘要随着科学技术的发展，航空遥感图片和卫星遥感图像分辨率不断提高，在从不同角度认识宇宙世界的方式中，遥感已然占据了不可撼动的位置。
目前，遥感图像在空间数据资源采集方面起着越来越重要的作用。
本文对遥感图象分类的研究背景进行了回顾，对遥感基本原理和进行图像预处理时的一些方法进行了重点介绍，简要概述了一些概念和原理，对较早出现的的遥感分类方法（监督分类和非监督分类）进行了分析，展望了近年来出现的一些较新的计算机分类方法，包括人工神经网络和模糊分类等，然后比较分析了各种方法的原理，算法及各自的优缺点。
最后，对距离分类方法及遥感图像分类的精度评定做了详细阐述。
虽然遥感技术在社会发展的很多方面有着广泛应用，但是遥感图像分类在其中占据着重要的位置。
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。
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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=(.)r
ii 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 value
1. 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. Photogrammetric
Engineering & 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.。