KAPPA表格

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 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 value举例说明：。

外 15
观
检
查 16 k
a
p 17
p
a 18
研 究
19 20
报 21
告 22
23
24 25
26
B与 C交 叉表
B与基 准交 叉表
B 总计
C
.00 1.00
.00 计算 期望 的计 算
1.00 计算 期望 的计 算 计 期算 望 的计
总计Biblioteka .00 B1.00 总计
27
28
A与
C与基
29
30 31
C .00 1.00
样品号 A-1 A-2 A-3 B-1 B-2 B-3 C-1 C-2 C-3 基准
1 2
外观检查kappa研究报告
外观
3
A与
A与基
4
B交
准交
叉表
叉表
5
第2页 共3页
6
B
7
.00 1.00
总计
8
.00 计算
.00
9 10
A
期望 1.00 计算
A 1.00
11
期望
12 13
总计
计 期算 望 的计
总计
14
36
总计
计算
总计
计算
期望
37
的计
期望的计算
算
38
P
o
=
对
Po=
角
对角
线
线单
单
39
元中
Kappa（AB）=(Po-
元
观测
Pe)/(1-Pe)=
中
Kappa（A）=(Po-Pe)/(1-Pe)=

KAPPA 测试流程
人员测试名单
配眼睛矫正 视力测试 NG NG 淘汰 OK
重测
OK
培训/考核 OK NG KAPPA 测试 OK OK 合格检验员 再进行考核3次 NG
淘汰
KAPPA 测试执行步骤
1. 测试点及人员确定 （工站，名单） ２．检验人员视力检查（矫正视力1.0上） ３．产品检验标准培训（培训记录） ４．测试样品收集 ５．Kappa测试 （kappa表） ６．Kappa值计算 （交叉表）
第一格代表检验员A在第一次和第二次 测量中判定为良品的次数
第二格代表检验员A在第一次测量中判 定一个样品为次品，在第二次测量中 判定为良品的次数
交叉表
Rater A First Measure Good Bad Rater A Second Measure Good Bad 10 1 11 2 7 9 12 8
下表代表上表的数据，其中每个单元格 用总数的百分比来表示
Rater A First Measure Good Bad Rater A Second Measure
检验员A比例
代表10/20
Good Bad
0.5 0.05 0.55
0.1 0.35 0.45
0.6 0.4
由行和列的总和计算而得
计算检验员A的Kappa值
对Kappa的定义将有所不同，取决于我们是在定义检验员内部 Kappa，还是在定义检验员之间的Kappa
计算A的Kappa
Rater A First Measure Good Bad Rater A Second Measure Good Bad 0.5 0.1 0.6 0.4
0.05 0.35 P 0.55 Pchance 0.45 K observed 1 Pchance Pobserved 等于上表对角线上概率的总和： P observed =(0.500 + 0.350) = 0.850

68.7
100.0
47
103
150
47.0
103.0
150.0
C
0
1
42
5
16.0
31.0
9
94
35.0
68.0
51
99
51.0
99.0
总计
47 47.0 103 103.0 150 150.0
A与 C交叉表
0 C
1
总计
计算 期望的计算
计算 期望的计算
计算 期望的计算
C
0
1
43
7
17.0
33.0
8
92
B 与基准交叉表
0 B
1
总计
计算 期望的计算
计算 期望的计算
计算 期望的计算
基准
0
1
45
2
15.0
32.0
3
100
33.0
70.0
48
102
48.0
102.0
总计
47 47.0 103 103.0 150 150.0
B 与基准交叉表
0 C
1
总计
计算 期望的计算
计算 期望的计算
计算 期望的计算
评价人的 Kappa A B C
评价人与基准的 Kappa
A --86% 78%
88%
基准
0
1
42
9
16.3
34.7
6
93
31.7
67.3
48
102
48.0
102.0
B 86%
--79%
C 78% 79%
---