envi分类精度评价操作步骤

分类精度评价主要有两种方式：混合矩阵、ROC曲线。其中混合矩阵是以数据的形式表示分类的精度，而ROC曲线的用线条来表示精度。

这里主要整理一下混合矩阵中的两种方式

首先对被分类的原图像再次进行一次ROI的选择，这次的感兴趣区的选择尽量只选择纯净像元，这样使得分类的精度较高，或者在跟原图像同一区域范围的高精度图像上进行感兴趣区的选取。这次的感兴趣定义为<检验roi.>，并且在次基础上进行分类，定义为<检验_ml3.tif>。

然后开始进行分类精度评价：

1、Using Ground Truth Image

第一步：File →Open image file(打开原始图像)

第二步：Available Band List窗口中的File（打开作为检验标准用的分类结果图<检验_ml3.tif>）Available Band List窗口中的File（打开分类结果图）

注：顺序可以颠倒。

第三步：Classification →Post Classification →Confusion Matrix →Using Ground Truth Image

第四步：Classification Input File窗口中选择将要被精度评价的分类结果图ml3.tif。

第五步：Ground Truth Input File窗口中选择要作为检验标准的高精度的分类结果图<检验_ml3.tif>

第六步：在Match Classes Parameters窗口中，如果两套分类中的各类名称一样，则会自动匹配，若不一致，可手动匹配，然后点Add Combination

第七步：Confusion Matrix Paeameter 窗口中选择精度评价的结果表示形式以及存储在哪个文件中

第八步：出结果。

2、Using Ground Truth ROIs

第一步：File →Open image file(打开原始图像)

第二步：Available Band List窗口中的File（打开分类结果图）

第三步：Available Band List窗口中的File（打开作为检验标准用的分类结果图<检验_ml3.tif>）注：这个分类结果图在Gray Sxale中是彩色的

注：第二步与第三步的顺序不可以乱，必须在作为检验标准的分类结果图被打开的前提下才可以进行Using Ground Truth ROIs精度评价。

第四步：#1Max Like窗口中的Overlay →Region Of Intresting

第五步：#1ROI Tool窗口中的File →Restore ROIs（打开作为检验标准用的分类结果图的感兴

趣区<检验.roi>）

第六步：Classification → Post Classification → Confusion Matrix → Using Ground Truth ROIs

第七步：Classification Input File中选中将要被进行精度评价的分类结果图

第八步：在Match Classes Parameters窗口中，如果两套分类中的各类名称一样，则会自动匹配，若不一致，可手动匹配，然后点Add Combination

第九步：Confusion Matrix Paeameter 窗口中选择精度评价的结果表示形式

第十步：出精度评价结果