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->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。

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。

4、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。

5、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。

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。

混淆矩阵中的几项评价指标，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)

78.8150%。

●Kappa系数

它是通过把所有真实参考的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（XKK）的和，再减去某一类中真实参考像元数与该类中被分类像元总数之积之后，再除以像元总数的平方减去某一类中真实参考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。

●错分误差

指被分为用户感兴趣的类，而实际属于另一类的像元，它显示在混淆矩阵里面。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3/465=0.6%●制图精度

是指分类器将整个影像的像元正确分为A类的像元数（对角线值）与A类真实参考总数（混淆矩阵中A类列的总和）的比率。如本例中林地有419个真实参考像元，其中265个正确分类，因此林地的制图精度是265/419=63.25%。

●用户精度

是指正确分到A类的像元总数（对角线值）与分类器将整个影像的像元分为A 类的像元总数（混淆矩阵中A类行的总和）比率。如本例中林地有265个正确分类，总共划分为林地的有277，所以林地的用户精度是265/277=95.67%。

首先你做分类的时候要选好分类的地区影像，一般要求要有地面数据支持，也就是说要知道你待分类的影像的地物类别，这样在你的分类完成后才可能评价你的分类精度，

分类精度的评价一般是用混淆矩阵来评价，从混淆矩阵中算出总精度和Kappa系数就可作为分类精度了。

分类的精度，一般两种方法，实地调查；高分辨率的影像检验低分辨率影像的分类。

大部分文献的精度验证方法无非还是那些传统的方法：混淆矩阵的总体精度，kappa分析，野外验证，专家组评估验证。还有没有别的更好一些的模型，就比如说是野外验证，野外如何布点？采用什么样的模型布点？值得一提的是前段时间终于查到一些数据同化（又叫四维同化）的资料。数据同化原是大气科学中的一个概念。四维同化：自从气象卫星升空以后，不定期的非常规的观测资料大量增加。这些卫星资料的利用，对弥补洋面和沙漠地区观测资料的不足以及适时更新预报值很有帮助。于是在初始资料处理上出现了四维同化方法。所谓四维同化就是把不同时刻（t），不同地区( x, y）,不同高度(z)，不同性质（常规或非常规）的、具有不同观测误差的资料源源不断地输入计算机，通过一定的程序对它们进行分析处理，把它们协调起来，融合成常规的、定时的资料。为数值预报提供初值或及时更新预报值。

0024：精度评价及统计分析

eCognition提供的精度评价工具简单易用，误差矩阵（混淆矩阵）、kappa系数等概念也与常规遥感软件无异，由于它是基于模糊逻辑的软分类，精度评价里又多了一个“分类稳定性”指标，感觉很科学。而且，精度评价的结果也能在图上直观地显示。总之，评价一个字：好！

eCognition提供的四种精度评价的方法：

1、分类稳定性。由于是软分类，每个对象对应于每个类别都有一个概率值。每个对象（图斑）属于最佳分类的概率值与次佳分类的概率值之差，即为该图斑的分类稳定性。分类稳定性最大值为1，最为稳定；最小值为0，表示完全模棱两可，最不稳定。稳定性也可以在图里面直观显示，从深绿到红色的图斑，表示稳定性从高到底。

2、最佳分类结果概率值。也是0到1，也可以在图中由绿到红显示。

3、根据 TTA Mask 计算的混淆矩阵，以像素为统计对象。

4、根据验证样本计算的混淆矩阵，以图斑为单位。

5、Statistics工具，强大的统计功能，用户可以自定义统计的类别、特征，所属层次，做诸如面积统计之类的各种各样的统计（如下图）

实验准确度及精确度评估方法

Introduction This document is designed to help our clients understand the quality control requirements and limitations of data reporting. There are three sections to this document. The first section will help to determine data usability. The second section will discuss the regulatory and methodology limitations. The final section deals with hold time and preservation requirements. Click on the bookmarks to the left for more information. The following definitions may help you better understand the components of the data report. The Quality Control Section of ESS Laboratory's analytical report is located after the Sample Results. It is used to determine the data usability of the samples. The Method Blank is an analyte free matrix, (reagent water, clean sand, sodium sulfate), which is carried through the complete preparation and analytical procedure. The Method Blank is used to evaluate contamination resulting from the complete preparation and analytical procedure. The Blank Spike (LCS) is an interference free matrix (same used for the Method Blank) spiked with known concentrations of the analytes of interest. It is analyzed to determine, without sample matrix, if the procedure is working within established control limits. Like the Method Blank it is carried through the complete preparation and analytical procedure. It is routinely performed in duplicate as the BSD (LCSD). The recoveries of the spiked analytes are evaluated to determine accuracy. Comparison of the BS to the BSD will yield a precision measurement. The Matrix Spike is a separate aliquot of the sample spiked with known concentrations of the analytes of interest. It is analyzed to determine, including the matrix interferences, if the procedure is working within established control limits. Like the Blank Spike it is carried through the complete preparation and analytical procedure. It is routinely performed in duplicate as the MSD. The recoveries of the spiked analytes are evaluated to determine accuracy in a given matrix. Comparison of the MS to the MSD will yield a precision measurement in a given matrix. The Duplicate is a separate aliquot of the sample carried through the complete preparation and analytical procedure. Comparison of the Sample to the Duplicate will yield a precision measurement in a given matrix. See Blank Spike/Matrix Spike for Blank Spike Duplicate and Matrix Spike Duplicate definitions. The Standard Reference Material is a third party standard with known concentrations in matrix similar to the sample. Surrogate Standards are analytes added to a sample at a known concentration in order to determine extraction efficiency. Surrogate Standards are analytes chemically similar to those being extracted. An Internal Standard is an analyte or group of analytes added to a sample at a constant concentration, for calibration and quantitation. The internal standard is an analyte chemically similar to those being evaluated. It is typically added in GC/MS methods to correct analyte concentrations during analysis. The Continuing Calibration Verification is a check standard used to determine if the sample analysis is within control limits.

遥感影像分类精度评价教学内容

遥感影像分类精度评 价

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。 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。 4、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。 5、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。 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

预测精度测定与预测评价

第十二章 预测精度测定与预测评价 基本内容 一、预测精度的测定 1、 预测精度的一般含义：是指预测模型拟合的好坏程度，即由预测模型所产生的模拟值与 历史实际值拟合程度的优劣。 如何提高预测精度是预测研究的一项重要任务。不过，对预测用户而言，过去的预测精度毫无价值，只有预测未来的精确度才是最重要的。 2、 测定预测精度的方法通常有： ①平均误差和平均绝对误差； 平均误差的公式为：n e ME n i i ∑==1 平均绝对误差的公式为：n e MAD n i i ∑==1 ②平均相对误差和平均相对误差绝对值； 平均相对误差的公式为： ∑=-=n i i i i y y y n MPE 1?1 平均相对误差绝对值的公式为：∑=-=n i i i i y y y n MAPE 1?1 ③预测误差的方差和标准差； 预测误差的方差公式为：2112)?(1∑∑==-==n i i i n i i y y n n e MSE 预测误差的标准差公式为：21 12 )?(1∑∑==-==n i i i n i i y y n n e SDE 3、 未来的可预测性 ① 未来的可预测性是影响预测效果好坏的重要因素，由于受各种因素的影响，经济现象的可预测性明显低于自然现象的可预测性。在经济预测中，不同的经济现象的可预测性也存在极大的差别。 ② 影响经济现象的可预测性的因素大致归类为：总体的大小；总体的同质性；需求弹性和竞争的激烈程度等。 4、 影响预测误差大小的因素 经济现象变化模式或关系的存在是进行预测的前提条件，因此，模式或关系的识别错误；模式或关系的不确定性及模式或关系的变化性就成为影响预测误差的主要因素。

【CN110057545A】一种口内三维扫描仪扫描精度的标准评价方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910375399.4 (22)申请日 2019.05.07 (71)申请人 北京大学口腔医学院 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街 22号北京大学口腔医学院科研楼5009 (72)发明人 孙玉春　段轶豪　赵一姣　陈俊锴　 曹悦　 (74)专利代理机构 北京神州华茂知识产权有限 公司 11358 代理人 吴照幸 (51)Int.Cl. G01M 11/00(2006.01) (54)发明名称一种口内三维扫描仪扫描精度的标准评价方法(57)摘要本发明涉及一种口内三维扫描仪扫描精度的标准评价方法，有步骤：用CAD软件设计带有扫描拼接特征的测量标准件，获得三维数据S1；使用加工精度为5μm的数控加工中心加工出测量标准件，并用测量精度为1-3μm的三坐标测量机对加工精度进行复检；用待检测口内三维扫描仪扫描该测量标准件，获得三维数据S 2；在Geomagic2013软件中同时打开三维数据S1、三维数据S2,将两个数据配准，并截取相同区域三维数据；用Geomagic2013软件中的功能模块直接计算S1与S2之间的平均距离、均方根误差数值与多次扫描数据之间的标准差。本发明能标准化定量评价待测口内三维扫描仪的扫描精度与重复精 度。权利要求书1页 说明书2页 附图1页CN 110057545 A 2019.07.26 C N 110057545 A

权　利　要　求　书1/1页CN 110057545 A 1.一种口内三维扫描仪扫描精度的标准评价方法，其特征在于有以下步骤： 1)用CAD软件设计带有扫描拼接特征的测量标准件，获得三维数据S1； 2)使用加工精度为5μm的数控加工中心加工出测量标准件，并用测量精度为1-3μm的三坐标测量机对加工精度进行复检； 3)用待检测口内三维扫描仪扫描该测量标准件，获得三维数据S2；在Geomagic2013软件中同时打开三维数据S1、三维数据S2,将两个数据配准，并截取相同区域三维数据； 4)用Geomagic2013软件中的功能模块直接计算S1与S2之间的平均距离、均方根误差数值与多次扫描数据之间的标准差，能标准化定量评价待测口内三维扫描仪的扫描精度与重复精度。 2.根据权利要求1所述的一种口内三维扫描仪扫描精度的标准评价方法，其特征在于：所述测量标准件包括底座、圆柱、锥台，锥台固定在圆柱上，圆柱固定在底座上，在每个圆柱周围的底座上表面上，均匀分布着彼此三维形状均不相同的凹雕结构，用于提高扫描时的拼接精度。 2

混淆矩阵精度评价

混淆矩阵是用来表示精度评价的一种标准格式。混淆矩阵是n 行n 列的矩阵，其中n 代表类别的数量，一般可表达为以下形式，如下表所示。该矩阵的列为参考影像信息，行为被评价影像分类结果信息，行与列相交的部分概括了分类到与参考类别有关的某一特定类别中的样本数目，样本数可以为像元数目、或者分割对象数目。 矩阵的主对角元素（1122,,nn x x x L ）为被分到正确类别的样本数，对角线以外的元素为遥感分类相对于参考数据的错误分类数，最右边一列是每类别在分类图上的总数量，而底部的一行显示的是每类别在 参考图上的总数量。其中，ij x 是分类数据中第i 类和参考数据类型第j 类的分类样本数；1n i ij j x x +==∑为分类所得到的第i 类的总和；1 n j ij i x x +==∑为 参考数据的第j 类的总和；N 为评价样本总数。 基本的评价指标如下： （1）总体分类精度（Overall Accuracy ）： 1OA n kk k x N ==∑总体分类精度是具有概率意义的一个统计量，表述的是对每一个随机样本，所分类的结果与参考数据所对应区域的实际类型相一致的概率。 （2）用户精度（对于第i 类，User Accuracy ）： UA ii i x x + =用户精度表示从分类结果中任取一个随机样本，其所具有的类型与地面实际类型相同的条件概率。 （3）制图精度（对于第j 类，Producer Accuracy ）： PA jj j x x += 制图精度表示相对于参考数据中的任意一个随机样本，分类图上同一地点的分类结果与其相一致的条件概率。土地利用分类中常用的属性精度即为制图精度。 总体精度、用户精度和制图精度从不同的侧面描述了分类精度，是简便易行并具有统计意义的精度指标。与这些统计量相关联的度量还有经常提到的漏分与错分概率。 （4）错分率（对于第i 类，commission ） FR= i ii i x x x ++-

相机标定和精度评估方法的比较和回顾汇总

摄像机标定方法与精度评估的对比回顾摘要 相机标定对于进一步的度量场景测量来说是一个关键性的问题。很多有关标定的技术和研究在过去的几年中相继出现。然而，深入探究一种确定的标定方法的细节，并与其它方法进行精度比较仍是不易的。这种困难主要表现在缺少标准化和各种精度评估方法的选择上。本文给出一个详细的回顾关于一些最常用的标定技术，文中，这些标定方法都采用相同的标准。此外，文中涉及的方法已经过测试,精确度也经过测定。比较结果和后续的讨论也在文中给出。此外，代码和结果在网上也可以找到。2002模式识别学会，发布由Elsevier science，保留所有权利。 关键词：相机标定镜头畸变参数估计优化相机建模精度评估3D 重建计算机视觉 1、介绍 相机标定是计算机视觉计算的第一步。虽然可以通过使用非标定相机获取一些有关测量场景的信息，但是，当需要度量信息时标定是必须的。精确校准相机的使用使从平面投影图像中测量物体在真实世界中的距离成为可能。这种功能的一些应用包括： 1、致密重建：每个像点确定一条光射线通过相机对场景的焦点。这种使用 多个视角观察静止场景（来自一个立体系统，或者单个移动相机， 或者一个结构光发射器）允许两条交叉的光线得到度量的3D点位 置。显然，相应的问题被提前解决了。 2、外观检验：一旦被测目标的致密重建被获得，被重建的目标可以与已存 储的目标比较来检测任何制造缺陷如凸起、凹陷或裂纹。一个潜在 应用是外观检验用来质量控制。计算机处理的外观检查允许自动化 和彻底化检查物体，与缓慢的暗含一种数据统计方法的人工检查截 然相反。

3、目标定位：当考虑来自不同对象的各种图像点时，这些对象的相对位置 可以被轻易确定。这个有许多可能的应用，尤其是工业零件装配和 机器人导航中的障碍回避。 4、相机定位：当相机固定在机械臂或者移动机器人上，相机的位置和相角 可以通过计算场景中已知标志的位置获得。如果这些测量值提前存 储，一个短暂的分析可以帮助处理器计算出机器人的轨迹。相机的 信息可以用在机器人控制或者路线规划上。 相机标定可分为两个步骤。首先，相机建模涉及到使用一系列参数对传感器的物理和视觉行为进行数学逼近。其次，使用直接或迭代的方法估算得到的参数值。在所建模型中有两种参数需要考虑。一方面是本征参数，用来模拟图像传感器的内在结构和光学特征。本质上，本征参数决定光线是如何通过镜头投射在传感器的图像面上的。另一方面的参数是非本征参数。非本征参数测量相机相对于世界坐标系统的位置和相角，也就是说，提供相对于用户固定的坐标系统而不是相机坐标系统的数据。 相机标定可以按以下几种不同的标准划分。(1)线性和非线性相机标定（区别在于相机畸变的建模上）(2)本征和非本征相机标定。本征标定仅在获得相机物理和光学参数时使用。而非本征标定着眼于测量视场中相机的位置和相角。(3)隐式和显式相机标定。隐式标定是指相机标定过程中并不明确计算相机的物理参数。尽管结果可以用于3D测量或生成图像坐标，但是，由于获得的参数与物理参数不一致，测量结果对于相机建模是无用的。(4)使用已知的3D点或简化的3D点作为标定模式，就那些使用如消失线或其它线性特征等几何特征的方法而言。 这些方法还可以按估算相机模型参数的标定方法来划分： 1、非线性最优化技术。当镜头的所有缺陷包含在相机模型中时，标定方法变成非线性。在这种情况下，相机参数通常通过与一个确定的最小化约束条件的函数迭代来获得。最小化指使像点和通过迭代的模型预测值最小。这种迭代技术的好处是几乎所有的模型都可以被校正，精度可以通过增加对收敛域的迭代次数。然而，这种技术需要一个最初有一个好的猜测来保证收敛。一些例子在一些经典的摄影测量法和Salvi中有描述。

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->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。 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

遥感影像分类精度评价

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。 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。 4、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

图像精度评价方法

图像精度评价方法 进行遥感影像分类或进行GIS动态模拟时，需要评价结果的精度，而进行评价精度的方法主要有混淆矩阵、总体分类精度、Kappa 系数、多分误差、漏分误差、每一类的生产者精度（制图精度）和用户精度。 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地面参考验证信息，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；混淆矩阵的每一行代表了遥感数据的分类信息，每一行中的数值等于遥感分类像元在地表真实像元相应类别中的数量。 如有50个样本数据，这些数据分成3类，每类50个。分类结束后得到的混淆矩阵为： 43 5 2 2 45 3 0 1 49 则第1行的数据说明有43个样本正确分类，有5样本本应该属于第1类，却错误分到了第二类，有2个样本本应属于第一类，而错误的分到第三类。 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： The Kappa Index of Agreement (K): this is an important index that the crossclassification 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

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.

遥感影像精确几何校正及精度评价方法 转

遥感影像精确几何校正及精度评价方法 转 一般地，卫星影像数据采集加工至用户手中，仅是张单纯的图片，并没有 用户需要的坐标和投影。通常需要先将其进行数据融合，以获得视觉上最佳的 自然彩色影像和需要的空间几何精度，然后再以融合后的数据作为校正单元来 进行几何精校正。可用于校正的软件平台和方法很多，如：加拿大阿波罗公司 的PCI，法国SPOT公司的GeoImage等。我们以美国资源环境研究所(ESRI)的ERDAS Imagine评测版软件为遥感影像的处理平台，用多项式数学方法进行几 何校正实验，并采用解析分析的数学方法来进行校正的精度评价。图1.遥感影 像校正流程图1.确定校正单元与参照影像本实验以融合后的卫星遥感数据为校 正单元，以正射航空相片为坐标参照系，在分辩率为0.2米的航空正射影像上 选取校正控制点，实现卫星影像的几何精校正。2.选择并启动ERDAS IMAGINE 几何校正模块校正前要在ERDAS IMAGINE几何校正模块中设置好多项式模型参 数及投影参数。在本次实验中，我们先舍弃DEM数据，对多景位于平坦地区的 卫星影像选取二次多项式进行校正，个别处于起伏地区如山地和河流的卫星影像，则选取三次或四次多项式，处于更为复杂地形的卫星影像，则选择Rubber Sheeting线性、非线性变换算法来进行相应的几何校正，以检验在无DEM数据 可资使用的情况下的几何精确纠正方法。必要时，还是要引入DEM数据来辅助 几何校正。3.控制点采集的要领3.1.控制点的布设控制点的布设的原则一般要 把握两点：一是要尽可能地均匀，一般规则遥感影像的前4~9个控制点要将整 个影像控制在一个规则的坐标范围内，概括地把校正控制点范围确定好，以方 便后续控制点的采集。这样，控制点的点位中误差往往会控制到最小，每个控 制点的几何残差也容易校正，我们称这种控制点布设方法为"边廓点"，即四边 形点位布设。方法如图2：图2.左屏为卫星影像，右屏为航空影像当影像不是 一个很规则的几何图形时，要尽可能地将它用控制点分成几个规则的几何图形，然后分块进行控制点的采集。但这并不是说把每块独立起来，还要保证整体点 位均匀。在不规则影像的边缘，尽量的布放控制点，从而控制住影像的边缘， 来更好的控制整体。总之在选取控制点的时候，要把握整体，整体把握住后再 对局部均匀地选择控制点。3.2.点位布设顺序进行选取控制点的时候要注意点

遥感影像分类精度评价

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。将分类结果与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(像素与百分比),就可以得到精度报表。 对分类结果进行评价,确定分类的精度与可靠性。有两种方式用于精度验证:一就是混淆矩阵,二就是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、每一类的制图精度与拥护精度。 1、混淆矩阵(Confusion Matrix): 主要用于比较分类结果与地表真实信息,可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵就是通过将每个地表真实像元的位置与分类与分类图象中的相应位置与分类像比较计算的。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,有像元数与百分比表示两种。 2、总体分类精度(Overall Accuracy): 等于被正确分类的像元总与除以总像元数,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与。 3、Kappa系数:就是另外一种计算分类精度的方法。它就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)的与,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与的结果,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与的结果所得到的。 4、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

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。 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。

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

第五节 误差与精度评价

第五节误差与精度评价 一、误差及其来源 任何分类都会产生不同程度的误差。分析误差的来源和特征既是对分类过程的检验，也是改进分类方法的主要前提。分类误差主要有两类，一类是位置误差，即各类别边界的不准确；另一类是属性误差，即类别识别错误。分类误差的来源很多，遥感成像过程、图像处理过程、分类过程以及地表特征等都会产生不同程度和不同类型的误差。 遥感成像过程中，遥感平台翻滚、俯仰和偏航等姿态的不稳定会造成图像的几何畸变；传感器本身性能和工作状态也有可能造成几何畸变或辐射畸变；大气中的雾、霾、灰尘等杂质必然造成图像中的辐射误差；地形的起伏会使图像中产生像点位移造成几何畸变；坡度也会影响地表的接受的辐射和反射水平，造成辐射误差。 遥感图像分类前，一般都要进行辐射校正、几何校正、研究区的拼接与裁切等预处理。在这些图像处理过程中，由于模型的不完善或控制点选取不准确等人为因素的影响，处理后的图像中仍然可能存在残留的几何畸变和辐射畸变。此外，几何校正中像元亮度的重采样所造成的信息丢失是无法避免的，对分类结果也将产生一定影响。 地表各种地物的特征直接影响分类的精度。一般来说，地表景观结构越简单，越容易获得较高的分类精度，而类别复杂、破碎的地表景观则容易产生较大的分类误差。因此，各类别之间的差异性和对比度对分类精度有显著影响。 图像分类过程中，分类方法、各种参数的选择、训练样本的提取，分类时所采用的分类系统与数据资料的匹配程度也会影响分类结果。不论是采用何种算法模型，目前还没有任何一种方法堪称完美，其分类结果中都会出现错分的现象。 遥感图像的空间分辨率、光谱分辨率和辐射分辨率的高低也是影响分类精度的重要因素。有些分类结果精度不高，不是分类方法的问题，而是直接受制于图像本身的特征。 上述各个环节所产生的误差，最终都有可能累积并传递到分类结果中，形成分类误差。因此，分类误差是一种综合误差，很难把它们区分开来。分析发现，分类误差在图像中并不是随机分布的，而是与某些地物类别的分布相关联，从而呈现出一定的系统性和规律性。了解和分析分类误差产生的原因和分布特征，对分类结果的修订或分类方法的改进都具有重要意义。

图像分类和融合中精度评价指标

百度文库- 让每个人平等地提升自我！ 1 图像分类和融合中精度评价指标 1.图像分类中精度评价的几个指标 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。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用户精度： 1. 混淆矩阵（confusion matrix） 混淆矩阵又称误差矩阵（error matrix），是一个用于表示分为某一类别的像元个数与地面检验为该类别数的比较阵列。通常，阵列中的列代表参考数据，行代表由遥感数据分类得到的类别数据。有像元数和百分比表示两种。 Ground Truth(Pixels) Class水体林地耕地未利用地居民地Total 水体257920024425838林地8016825297684132419210耕地5196027424381154239583未利用地3100963848710156居民地3230491333055131056 Total2674516885277701049543948125843 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。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 = 110230/125843 3.Kappa系数（Kappa Coefficient） 它是通过把所有真实参考的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（XKK）的和，再减去某一类中真实参考像元数与该类中被分类像元总数之积之后，再除以像元总数的平方减去某一类中真实参考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。结果 k=83.96%. 4.错分误差（Commission） 指被分为用户感兴趣的类，而实际属于另一类的像元，它显示在混淆矩阵里面。本例中，总共划分为林地有19210个像元，其中正确分类16825，2385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2385/19210= 12.42%。 5.漏分误差（Omission） 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。如在本例中的林地类，有真实参考像元16885个，其中16825个正确分类，其余60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60/16885=0.36% 6.制图精度（Prod.Acc） 是指分类器将整个影像的像元正确分为A类的像元数（对角线值）与A类真实参考总数（混淆矩阵中A类列的总和）的比率。如本例中林地有16885个真实参考像元，其中16825个正确分类，因此林地的制图精度是16825/16885=99.64%。 7.用户精度（User.Acc）

遥感图像分类精度评价

福建农林大学林学院实验报告 课程___3S技术实验________实验名称___遥感图像分类精度评价___ 系别__农业与生物技术系________________ 实验日期年月日专业班级___2011级林学___组别______ _______ 实验报告日期年月日姓名__郭祖楠 ___学号__116725018__ 报告退发 ( 订正、重做 ) 同组人_________________________________ 教师审批签字 遥感图像分类精度评价 一、实验目的 理解计算机图像分类的基本原理和方法以及监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的。 二、实验方法 采用上机的方法。 三、实验仪器 计算机。 四、实验操作方法： 1、建立分类模板 在Viewer1打开resample2.img，点击Classifier后点击Signature Editor

选择Raster→选择Tools，打开AOI工具面板选择AOI工具面板中的，在Viewer中选择区域，绘制一个多边形AOI在Signature Editor对话框中，点击图标，将刚才建立的 多边形AOI区域加载到Signature分类模板中，并更改Signature Name。 2、模板评价 点击Evaluate→Contingency把Non-parametric Rule 改为Feature Space,在Pixel Percentageq前打勾，点击OK。 3、执行监督分类 从classifiresupervised→classification在Input Raster中导入resample2.img,Input signature中保存为mb.sig在Classified中保存为super2.img,并将Non-parametric Rule改成Featyre Space单击OK。 4、分类重编码 打开Interperter→GIS Analysis→Recode。在Input中打开super.img,在Ouput中保存super-recode点击Setup Recode,将林地序号改为1、河流为2、未利用地为3、居民地为4、耕地为5。并将out改为unsigneel 4 bit后点击OK。 5、聚类统计