遥感影像分类精度评价教学内容
分类精度的评价
本章提要(…) §1 精度的概念和意义 §2 分类误差的来源 §3 误差特征 §4 精度评价方法 §5 误差矩阵的应用
本章主要介绍遥感影 像分类中产生的精度 问题及其评价方法， 并说明了误差矩阵在 遥感处理中的应用。
§1 精度的概念和意义
概念
精度是指“正确性”，即一幅不知道其质量的图像 和一幅假设准确的图像（参考图）之间的吻合度。
用户精度说明分类图的可信度
制图精度用来告知执行分类的分析人员
生 产 者 精 度 、 漏 分 误 差 用户精度、误分误差
§5 误差矩阵的应用
1 误差矩阵表示的误差
2 正确率的概念
3
正确率表示影像上或者样本中正确分类像元占总
像误元差的矩比例阵。的定量评价
4
正精误确 度差率。K矩是ap一阵pa种的法简比单的较精度测量方法，表示分类的
后续分类引入某些误差
地面景观特征也是误差的重要来源
重复观察的柱状图
偏差和准确度
§3 误差类型和特征
主要有两种类型
位置误差 分类误差
分类误差的特征
误差并非随机分布在影像上，而是显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。
正确率只误能差表矩示阵的分比类较的能确相定对最有适合效某性分，类目并标不的能影解像数决 分类误差据的类所型有、数问据题获。取时间、预处理过程，分类方法等
作业
遥感分类结果精度评价方法主要分为哪几种？ 结合第十章至第十三章所学内容，以你自己的
理解说明遥感图像处理应该做到哪几个步骤就 能获取遥感图像上地物类型信息。
比较两幅图上每种类别的面积差异，用面积比例表示
遥感图像的精度评估方法与操作技巧
遥感图像的精度评估方法与操作技巧导言随着遥感技术的不断发展和应用，遥感图像的精度评估成为了一个重要的研究领域。
通过对遥感图像的精度评估，我们可以了解图像在空间和时间上的准确性和可靠性，为各种遥感应用提供科学依据。
本文将介绍遥感图像的精度评估方法与操作技巧。
一、遥感图像的精度评估方法1. 基于地面控制点的精度评估该方法通过选择具有准确地理位置信息的地面控制点，并将其在遥感图像中对应的像素位置进行匹配，计算其坐标误差或特征点匹配精度。
常用的方法包括最小二乘法、地理位置码（GCP）法和光谱信息法等。
2. 基于参考数据的精度评估该方法通过将遥感图像与具有高精度的参考数据进行对比，计算图像的分类精度或准确性指标。
常用的方法包括混淆矩阵法、准确性指数法和Kappa系数法等。
3. 基于影像质量评价的精度评估该方法通过对遥感图像的影像质量进行评价，并将评价结果作为图像精度的间接指标。
常用的方法包括噪声分析、模糊度评估和直观评价等。
二、遥感图像的精度评估操作技巧1. 数据预处理在进行遥感图像的精度评估之前，需要进行一些必要的数据预处理。
包括图像去噪、几何校正和辐射校正等。
这些预处理操作能够提高图像的质量和准确性，为后续的精度评估奠定基础。
2. 控制点的选择与采集控制点的选择对遥感图像的精度评估至关重要。
在选择控制点时，应保证其具有准确的地理位置信息，并且分布均匀。
采集控制点时可以借助GPS定位设备和高分辨率影像来提高采集效率和精度。
3. 参考数据的获取对于基于参考数据的精度评估方法，需要获取具有高精度的参考数据。
可以通过现场调查、GPS测量和地面真实标记物等方式获得。
在选择参考数据时，应与遥感图像的内容和分辨率相匹配，确保评估结果的准确性。
4. 精度评估指标计算在进行遥感图像精度评估时，需要计算相应的指标。
根据评估的目的和要求，可以选择适合的指标，如分类精度、位置精度、辐射精度等。
对于不同的指标，需要使用相应的计算公式或软件工具进行计算。
遥感图像分类方法与准确性评价指标
遥感图像分类方法与准确性评价指标遥感图像分类是利用遥感数据进行地物分类的过程，其目的是将遥感图像中的不同地物进行识别与分类。
在遥感图像分类中，有效的分类方法和准确性评价指标对于获得准确的分类结果至关重要。
一、常用的遥感图像分类方法1. 监督分类方法监督分类方法是指在进行分类之前，通过在选定的地物样本中确定其类别，并利用这些样本进行分类算法的训练。
常用的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机、决策树等。
最大似然分类是一种基于统计理论的方法，其基本假设是不同类别地物的像元值符合某种概率分布。
支持向量机是一种基于几何学原理的分类方法，其核心思想是将不同类别地物的像元用超平面分割成两个部分，以实现分类。
决策树是一种基于判定树的分类方法，通过根据不同属性进行逐级判定，最终将地物分类。
2. 无监督分类方法无监督分类方法是指在进行分类之前不需要先进行样本标签的确定，而是根据图像中像元之间的相似性和差异性进行聚类。
常用的无监督分类方法包括K-means 聚类、高斯混合模型等。
K-means聚类是一种基于距离度量的分类方法，其核心思想是将图像中的像元根据相似性进行分组，形成不同的类，实现地物分类。
高斯混合模型是一种基于概率统计的分类方法，通过假设图像像元符合多个高斯分布的线性组合，确定不同类别地物的概率分布。
二、遥感图像分类准确性评价指标1. 精度（Accuracy）精度是指分类结果中被正确分类的像元数占总像元数的比例。
精度越高，表示分类结果越准确。
在实际应用中，精度常常使用整体精度（Overall Accuracy）和Kappa系数进行评价。
整体精度是指分类正确的像元数占总像元数的比例，其范围为0到1之间，1表示分类完全正确。
Kappa系数是基于整体精度的一种校正指标，它考虑了分类结果与随机分类之间的差异性，范围也在0到1之间，1表示没有误分类。
2. 生产者精度（Producer's Accuracy）生产者精度是指在分类结果中，某一类地物被正确分类的像元数占该类地物实际像元数的比例。
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->ConfusionMatrix->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。
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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。
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）
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
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。
遥感图像分类方法与精度评价
遥感图像分类方法与精度评价遥感图像分类是指利用遥感图像数据进行地物类型区分的过程，是遥感技术在地学研究和应用中的重要环节之一。
遥感图像分类方法的选择和精度评价是决定分类结果质量和可靠性的关键因素。
本文将探讨遥感图像分类的常用方法及精度评价指标。
一、遥感图像分类方法1. 基于像元的分类方法基于像元的分类方法是将每个像素点作为分类的基本单位，根据像素的数值或特征属性进行分类。
这种方法简单直观，适用于像素空间分布均匀、地物类型单一的情况。
常用的基于像元的分类方法有最大似然分类法、支持向量机分类法等。
最大似然分类法是一种常见的统计分类方法，通过对已知类别的样本数据进行统计分析，确定多类别高斯模型参数，然后利用似然函数计算每个像素点属于各个类别的概率，最终选择概率最大的类别作为分类结果。
支持向量机分类法是一种常用的机器学习方法，基于通过分隔超平面来尽可能精确地划分样本数据。
该方法通过寻找最优分类超平面来实现分类，可以处理非线性分类问题，并具有较好的泛化性能。
2. 基于对象的分类方法基于对象的分类方法是将图像中的像素按照一定标准进行分割，形成不同的地物对象，然后根据对象的形状、纹理、光谱等特征进行分类。
这种方法考虑了地物的空间关系，适用于地物类型复杂、光谱混杂的情况。
常用的基于对象的分类方法有基于规则的分类法、基于特征的分类法等。
基于规则的分类法是基于人工设定的分类规则来对遥感图像中的对象进行分类，需要根据实际需求和专业知识进行规则的制定。
这种方法对专业知识的要求较高，但可以得到较为精确的分类结果。
基于特征的分类法是通过对对象的形状、纹理、光谱等特征进行提取和分析，根据特征的差异来实现分类。
这种方法相对较为自动化，适用于大规模图像处理。
二、遥感图像分类精度评价遥感图像分类精度评价是对分类结果进行可靠性和精度的评估，常用的评价指标包括分类准确性、Kappa系数、用户精度、制图精度等。
分类准确性是指分类结果中正确分类的像素数占总像素数的比例。
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）[整理]
![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）[整理]](https://img.taocdn.com/s3/m/b3417f94e43a580216fc700abb68a98271feac23.png)
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=(.)rii i i ii 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 value1. 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, 57:161-166.3.Stehman, S. V. Selecting and interpreting measures of thematic classification accuracy.Remote Sensing Environ., 1997, 62: 77-89.4.Story, M. and Congalton, R. G. Accuracy assessment: a user’s perspective. PhotogrammetricEngineering & Remote Sensing, 1986, 48(1): 131-137.5.Lucas, I. F. J., Frans, J. M. Accuracy assessment of satellite derived land-cover data: a review.Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 1994, 60(4): 410-432.。
遥感图像处理中的影像分类方法与精度评价
遥感图像处理中的影像分类方法与精度评价在遥感图像处理中，影像分类是一个重要的步骤，它可以根据图像中的不同特征和属性将像素分为不同的类别。
影像分类方法有很多种，每种方法都有其独特的优势和适用范围。
本文将介绍几种常见的影像分类方法，并对其精度评价方法进行探讨。
一、监督分类方法监督分类方法是一种常用的影像分类方法，它利用已知类别的样本和对应的光谱特征，通过训练分类器来对图像中的像素进行分类。
监督分类方法可以分为最大似然法、支持向量机、人工神经网络等多种。
其中，最大似然法是一种基于统计学原理的分类方法，它假设每个类别的光谱特征符合正态分布，通过计算概率来确定像素的类别。
支持向量机是一种基于机器学习的分类方法，它通过找到一个最优的超平面来对像素进行分类。
人工神经网络则是一种基于神经网络模型的分类方法，它通过训练网络来学习样本的分类特征，然后利用学习到的模型对像素进行分类。
监督分类方法在影像分类中应用广泛，但其精度评价也是非常重要的。
常用的精度评价方法包括混淆矩阵、准确率、召回率、F1值等。
混淆矩阵是一种用于描述分类结果的矩阵，它将真实类别和分类结果进行对比，可以计算出分类结果的准确度和错误率。
准确率是指分类结果中正确分类的像素比例，召回率是指真实类别中被正确分类的像素比例，F1值是准确率和召回率的一个综合指标，可以衡量分类结果的综合性能。
二、无监督分类方法除了监督分类方法外，无监督分类方法也是一种常见的影像分类方法。
它不需要事先标注样本的类别，而是通过分析图像中像素之间的相似性来对图像进行分类。
常用的无监督分类方法包括聚类分析、K均值算法、自组织映射等。
聚类分析是一种常见的无监督分类方法，它通过寻找图像中相似像素的聚类中心来实现分类。
K均值算法是聚类分析的一种常用方法，它通过迭代计算来确定聚类中心，并将像素归类到最近的聚类中心。
自组织映射则是一种基于神经网络的无监督分类方法，它通过模拟脑神经元的自组织行为来实现分类。
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遥感影像分类精度评
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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
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。