ecognition是一款基于遥感技术的图像解译软件,广泛应用于土地利用、环境监测等领域。在使用ecognition进行图像解译时,我们经常需要评估其解译结果的准确性和精度。本文将从三个方面介绍ecognition精度评价的方法和注意事项。
一、参考样本的选择
在进行ecognition精度评价时,首先需要选择一组准确的参考样本作为对照。参考样本可以通过人工解译或现场调查获得,也可以利用其他高精度遥感数据进行提取。在选择参考样本时,需保证其代表性和充分性,即能够覆盖到各类目标,并且样本数量足够多。
二、精度评价指标的计算
在确定了参考样本后,我们可以利用不同的指标来评价ecognition的解译精度。常见的指标包括生产者精度、用户精度、总体精度和Kappa系数等。生产者精度是指被正确分类的像元占该类别总数的比例,用户精度是指被正确分类的像元占所有被分类为该类别像元总数的比例。总体精度是指所有被正确分类的像元占总像元数的比例。Kappa系数是一种综合评价指标,既考虑了分类精度,也考虑了分类结果与随机分类之间的差异。在计算这些指标时,我们需要根据参考样本和ecognition的分类结果进行比对,并进行统计计算。
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