（2）分类统计分析

主菜单->Classification->Post Classification->Class Statistics。如图7所示，包括基本统计：类别的像元数、最大最小值、平均值等，直方图，协方差等信息。

6. 结果验证

1.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%。

2.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%。