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遥感数字图像处理
第11章遥感图像分类
分类精度评价
北京师范大学地理科学学部朱文泉
电话：010
Email：zhuwq75@bnu.edu.cn
分类精度评价
一、分类精度评价概述
二、检验样本的选取
三、分类精度评价方法
2
一、分类精度评价概述
目的：验证分类方法的优劣及分类结果的可靠性，为图像
分析者对分类方法的改进和用户对分类结果的可信度提供
参数支持。
3
一、分类精度评价概述
基本思路：在理想条件下，以一幅准确的图像为参考，逐
像元对比分类结果与参考图像之间的一致性。现实中不可
能存在准确的参考图像来让我们进行逐像元对比分析，因
此目前常用的方式是从分类图像中选取一部分检验样本点
来进行精度评价。
关键环节：检验样本点选取
常用方法：混淆矩阵、ROC曲线
4
二、检验样本的选取
来源：野外实地调查或基于高分辨率遥感影像解译
要求：具有代表性，且可以有效的估计总体参数，更重要
的是检验样本点要便于野外实地调查或基于高分辨率遥感
影像获取其属性类别。
采样方法：简单随机采样、分层采样、集群采样
个数要求：每个类别的检验样本数量至少得有50个；当区
域较大或者分类类别较多时，每类检验样本数量应该有75
～100个；样本数量也可根据每个类别的面积比例进行调
整。
5
三、分类精度评价方法：混淆矩阵
混淆矩阵
也叫误差矩阵，它是通过将每个地表真实像元的位置和类别与分类图象
中相应的位置和类别进行比较来评价分类精度。
实测数据分类数据类别实测
类别12……n总和
1p11p21……pn1p+1
2p12p22……pn2p+2
…
…
np1np2n……pnnp+ｎ
分类
p1+p2+……pn+p
总和
6
三、分类精度评价方法：混淆矩阵
总体分类精度：
计算：指被正确分类的样本总数除以总样本数。被正确
分类的样本沿着混淆矩阵的对角线分布，它显示出被分
类到正确的地表真实分类中的样本数。像元总数等于所
有地表真实分
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