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文档简介

一种高分遥感影像物体分割质量评价方法高分辨率遥感影像物体分割是遥感图像处理和图像识别的重要研究领域之一。为了评价物体分割算法的质量，需要选择合适的评价方法。本文将介绍一种常用的高分遥感影像物体分割质量评价方法。

一、精确度评价指标

1.准确率（accuracy）:准确率是最常用的评价指标之一，表示分类结果中正确分类的像素数量与总像素数量之比。其计算公式为：accuracy=(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)，其中TP为真阳性，TN为真阴性，FP为假阳性，FN为假阴性。

2.召回率（recall）:召回率也称为灵敏度、命中率，表示分类结果中正确分类的像素数量与实际物体像素数量之比。其计算公式为：recall=TP/(TP+FN)。

3.精确率（precision）:精确率是指分类结果中正确分类的像素数量与算法预测结果中像素数量之比。其计算公式为：precision=TP/(TP+FP)。

4.F值（F-measure）:F值是综合考虑精确率和召回率的评价指标，采用调和平均数的形式来衡量分割结果的质量。其计算公式为：F-measure=(2*precision*recall)/(precision+recall)。

二、区域性评价指标

1.覆盖率（coverage）:覆盖率表示分类结果中正确分类的像素数量与实际物体像素数量之比。其计算公式为：coverage=TP/(TP+FN)。

2.重叠度（overlap）:重叠度表示分类结果中正确分类的像素数量与总像素数量之比。其计算公式为：overlap=TP/(TP+FP+FN)。

三、形状性评价指标

1.相对面积误差（RAE,RelativeAreaError）:相对面积误差是指分类结果与实际物体面积之间的相对误差。其计算公式为：RAE=|A_r-A_t|/A_t，其中A_r为分类结果的面积，A_t为实际物体的面积。

2.相对周长误差（RCE,RelativeCircumferenceError）:相对周长误差是指分类结果与实际物体周长之间的相对误差。其计算公式为：RCE=|C_r-C_t|/C_t，其中C_r为分类结果的周长，C_t为实际物体的周长。

四、综合性评价指标

1.总体评估指标（OverallAssessmentCriteria）:总体评估指标综合考虑了准确率、召回率和精确率等多个指标，以达到全面评价物体分割的目的。

综上所述，对于高分辨率遥感影像物体分割质量的评价方法，可以从精确度评价指标、区域性评价指标、形状性评价指标和综合性评价指标等方面进行评估。其中，精确度评价指标主要用于评估分类结果的正确性；区域性评价指标主要用于评估分类结果与真实物体的覆盖情况；形状性评价指标主要用于评估分类结果与真实物体的形状相似度；而综合性评价指标则综合考虑

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