遥感影像分类精度评价教学内容

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。

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。

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。

遥感图像分类方法与分类精度评估技巧遥感图像分类是遥感技术的重要应用之一，通过对遥感图像中不同地物进行分类，可以有效提取地物信息，为各类地理研究和应用提供了重要数据支持。

而遥感图像分类方法和分类精度评估技巧则是遥感图像分类工作中的关键环节。

一、遥感图像分类方法遥感图像分类方法主要分为监督分类和非监督分类两种。

监督分类是根据人工定义的训练样本来进行分类，通过计算遥感图像像元的特征值与训练样本的特征值之间的距离或相似度来确定像元的地物类别。

监督分类方法具有分类精度高的优势，但需要大量准确的训练样本，并且需要人工干预进行样本分类。

非监督分类是根据图像像元自身的特征值进行分类，算法会自动对图像中的像元进行聚类，根据像元的特征相似性来确定地物类别。

非监督分类方法可以大幅降低人工干预量，但分类精度相对较低，对遥感图像的解译要求较高。

同时，还有基于物理模型的分类方法，该方法通过对地物的物理性质进行建模，从而实现对遥感图像地物的分类。

基于物理模型的分类方法可以较好地解决遥感图像的反射率与地物属性之间的关系，但对数据质量和物理模型的准确性要求较高。

二、分类精度评估技巧对于遥感图像分类的结果，需要进行分类精度评估来判断分类结果的准确性。

常用的分类精度评估技巧主要包括混淆矩阵、Kappa系数和面积误差指标等。

混淆矩阵是一种常用的分类精度评估方法，通过对分类结果与实际样本之间的差异进行矩阵统计，来获得分类的准确性。

混淆矩阵包括真阳性（TP）、假阴性（FN）、假阳性（FP）和真阴性（TN）四个参数，通过计算这些参数的比例可以得到分类的准确性。

Kappa系数是一种综合评估分类精度的方法，根据分类结果与实际样本的一致性程度来判断分类的准确性。

Kappa系数的取值范围为[-1,1]，取值越接近1表示分类结果越准确。

面积误差指标是一种用来评估分类结果准确性的指标，通过计算分类结果与实际样本之间的面积差异来评估分类的准确性。

面积误差指标越小表示分类结果越准确。

遥感影像分类精度评价遥感影像分类是利用遥感技术获取的遥感影像数据进行地物分类的过程。

精度评价是评估分类结果与实际地物分布之间的一致性程度的过程。

在遥感影像分类精度评价中，常用的评价方法包括混淆矩阵法、Kappa系数、总体精度和准确率以及召回率等指标。

下面将对这些评价方法进行详细介绍。

一、混淆矩阵法混淆矩阵法是一种常用的分类精度评价方法，通过统计分类结果和实际地物分布之间的一致性进行评估。

混淆矩阵是一个N*N的矩阵，其中N 表示分类的类别数。

矩阵的行和列分别表示实际类别和分类类别，每个元素表示实际类别在分类结果中的分布情况。

通过计算混淆矩阵可以得出分类的总体精度、准确率、召回率等指标。

二、Kappa系数Kappa系数是一种常用的评估分类结果一致性的统计量。

Kappa系数取值范围为[-1,1]，其中-1表示完全不一致，0表示随机一致，1表示完全一致。

Kappa系数越大表示分类结果的一致性越好。

计算Kappa系数需要利用混淆矩阵中的各项数据进行计算。

三、总体精度和准确率以及召回率总体精度是指分类结果正确的分类数占总分类数的比例，是衡量分类正确率的重要指标。

总体精度的计算公式为：总体精度=（分类正确的样本数/总样本数）*100%。

准确率是指分类结果中真阳性（TP，分类正确的正例）和真阴性（TN，分类正确的负例）的比例，计算公式为：准确率=TP/(TP+FP)。

召回率是指真阳性比真阳性和假阴性（FN，分类错误的负例）的比例，计算公式为：召回率=TP/(TP+FN)。

总体精度、准确率和召回率都是衡量分类精度的重要指标，可以综合评价分类结果的正确性和完整性。

在进行遥感影像分类精度评价时，应根据具体的分类目的和要求选择合适的评价方法。

针对不同的评价指标，可以采取不同的统计方法进行计算，以达到准确评估分类结果和精度的目的。

综上所述，遥感影像分类精度评价是评估分类结果与实际地物分布之间的一致性程度的过程，常用的评价方法包括混淆矩阵法、Kappa系数、总体精度和准确率以及召回率。