精度评价 参考图像被评价的图像居民区空地植被道路总和居民区18111655262空地1013014植被483961148道路5186276总和2441617268500制图精度漏风误差用户精度错分精度居民区181/262=69.08%30.92%181/244=74.18%25.82%空地1/14=7.14%92.86%1/16=6.25%93.75%植被96/148=64.96%35.14%96/172=55.81%44.19%道路62/76=81.58%18.54%62/68=91.18%8.82% Kappa分析:在对误差矩阵进行分析得出其总体精度, 用户和制图精度后, 我们往往仍需要一个更客观的指标来评价分类质量, 比如俩副图像之间的吻合度。 利用总体精度, 用户精度或制图精度的一个缺点是像元类别的小变动可能会导致其百分比变化。 运用这些指标的客观性依赖于采样样本以及方法。Kappa分析 采用另一种离散的多元技术, 考虑矩阵的所有因素, 用以克服上面的缺点。 它是一种测定俩副图像之间的吻合度和精度的指标, 其公式为:精度评价 1121()()riirriiiiiirhatiiiiiiNNixx xKx xxxx++==++=+−=−+∑∑∑式中: 是误差矩阵中总列数(即总的类别数); 是误差矩阵中第行, 第列上像元数量(即正确分类的数量) ; 分别是第i行和第i列的总像元数量; N是总的用于精度评价的像元数量。和精度评价之KAPPA分析 2500*+ ++) (244 262 16 14 172 146 68 76-*+ *+*)+*=500 -*+ *+*+*=48.5% 上表中: 的只用到了位于对角线上的像元总数量, 而则考虑到了对角线上被正确分类的像元, 同时考虑了不在对角线上的各种漏分和错分误差。 我们在一般的评价中, 应同时计算以上各种指标, 以便尽可能的得到更多的精度信息。=