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文档简介

1、遥感原理与制图主讲人:王冬梅黄河水利职业技术学院目录CONTENTS分类误差的来源 精度评价的方法误差的特征010203分类误差的来源01 分类后专题图的正确分类程度(也称可信度)的检核,是遥感图像定量分析的一部分。一般无法对整幅分类图去检核每个像元是正确或错误,而是利用一些样本对分类误差进行估计。01.分类误差的来源分类精度评价01.分类误差的来源大气状况影响主要吸收、散射。大气状况影响下垫面的覆盖类型和起伏状态对分类具有一定的影响;云朵覆盖;不同时相的光照条件不同,同一地物的电磁辐射能量不同;地物边界的多样性。下垫面影响误差来源分类精度评价误差的特征 02 误差并非随机分布在影像上,而是显

2、示出空间上的系统性和规则性。一般来说,错分像元在空间上并不是单独出现的,而是按照一定的形状和分布位置成群出现。误差与他们属于的地块有着明确的空间关系,例如:倾向于出现在边缘或地块内部。02.误差的特征分类精度评价精度评价的方法 03 对一帧遥感影像专题分类后进行分类精度评价,评价精度的因子:混淆矩阵、总体分类精度、Kappa系数、错分误差、漏分误差、制图精度和用户精度。03.精度评价的方法分类精度评价 混淆矩阵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中。 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像中的相应位置和分类像比较计算。 混淆矩阵的每一列代表

3、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,有像元数和百分比两种表示。03.精度评价的方法l混淆矩阵分类精度评价 总体分类精度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。03.精度评价的方法l总体分类精度分类精度评价 Kappa系数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。03.精度评价的方法lKappa系数分类精度评价 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。 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。03.精度评价的方法l错分误差与漏分误差分类精度评价 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。 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

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