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(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。

 
图7 分类结果统计

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%。

 
图8 混淆矩阵

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