总体分类精度和kappa系数计算实例详细介绍!

总体分类精度和kappa系数计算实例详细介绍!为啥要算总体分类精度和 kappa 系数呢 想必大家都知道是为了精度评价 当我们没有实测数据的时候 那么总体分类精度和 kappa 系数就派上用场了 我们没有实测数据 依旧能够评价自己的方法和模型的优良性 博客写的有点啰嗦 啊哈哈哈哈哈哈哈哈哈一 分类精度和 kappa 系数的计算公式首先先看一下总体分类精度和 kappa 系数的计算公式 1 1 总体分类精度 1 2kappa 系数 我们先知道总体分类精度和 kappa 系数的公式 下面看具体怎么操作二 生成随机点在真彩色 或者假彩色 影像在随机生成随机点

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1.1总体分类精度:
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1.2kappa系数:
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我们先知道总体分类精度和kappa系数的公式,下面看具体怎么操作
二、生成随机点
在真彩色(或者假彩色)影像在随机生成随机点。
(注意:1.此处必须是自己研究区域裁剪过的,要不有其他的区域会影响接下来的操作
2.比如你用的是低分辨率的数据,那么此处的假彩色影像数据可以下载高分辨率的比如landsat 高分数据 哨兵数据等,为了方便目视解译)

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这样arcgis就会自动生成一些随机点
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三、目视解译
比如一副影像,你想提取植被,那么你就通过真彩色或者假彩色影像来进行判读,是植被还是非植被,那么上面我们已经生成了随机点,遍布在整幅影像上,在arcgis中进行属性编辑,增添字段“类别”。
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那么此处我判读标记为“1”和“0”,1代表的是植被,0代表的是非植被。然后我这里生成的是100个随机点,那么就要自己一个点一个点的进行判读。
四、将多值提取至点
比如我这个提取植被,有两种方法,NDVI阈值法和随机森林法,那么先将植被提取出来,这时的影像是一个灰度影像,只有一个波段,值也只有两个,因为我是两类,这些影像也是,植被为1,非植被为0.
将任意点.shp提取值至点,具体参考——多值提取值点,然后此时如下图所示
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五、计算总体分类精度和kappa系数
然后我们从excel里打开随机点.shp,后缀为dbf的文件,这样我们通过筛选1和0的值,就可以知道哪些值是正确的分类,哪些值是错误分类,通过公式计算就可以得到总体分类精度和kappa系数的值!!!
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长路漫漫
唯有坚持…

























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