arcgis混淆矩阵

在ArcGIS中，计算混淆矩阵的步骤如下：
1. 首先，在"要将哪些内容连接到该图层?"下选择【基于空间位置的另一图层的数据】，并选择待提取图层。
2. 在"每个点都将被指定以下面的所有属性"下选择【落入其中的面】。
3. 选择将图层保存到的位置。
4. 创建数据透视表，设置数据透视表字段列表。列标签为参考栅格对应的列，行标签为预测栅格对应的列。
5. 数值选择"FID"和“POINTID”均可，但需要右键将值字段设置中的值汇总方式更改为计数。
6. 如果遇到预测栅格的可选值小于参考栅格的情况，需要手动补全缺失分类项。
7. 利用Excel中的函数功能来计算混淆矩阵，可以得到相应的结果。
8. 可以使用属性表中的【字段计算器】将待验证数据和参考数据在样本点位置上的值提取至样本点，并分别赋值给Classified（待验证数据）和GrndTruth（参考数据）字段。[1][2][3]

相关问题

ARCGIS混淆矩阵的操作

好的，以下是ArcGIS中混淆矩阵的操作步骤：

1. 打开ArcGIS软件，打开已经分类好的影像图。

2. 点击“Spatial Analyst（空间分析）”菜单，在下拉菜单中选择“Classification Tools（分类工具）”，再选择“Confusion Matrix（混淆矩阵）”。

3. 在弹出的“Confusion Matrix”对话框中，选择输入图层（即分类结果）和参考数据（即真实分类结果）。

4. 点击“OK”按钮，系统会自动计算混淆矩阵。

5. 操作完成后，可以查看混淆矩阵结果，包括分类的准确性、精度等指标，以及各类别之间的混淆情况。

注意事项：

1. 在进行混淆矩阵分析前，需要先进行影像的分类操作。

2. 参考数据应该是真实地物分类结果，可以通过野外调查、遥感图像解译等方式获取。

3. 混淆矩阵分析的结果对于评估分类结果的精度非常重要，可以帮助我们了解分类结果的准确性和可靠性。

arcgis 计算混淆矩阵

在ArcGIS中计算混淆矩阵的步骤如下：

1. 首先，使用ArcMap将参考栅格和预测栅格转换为点要素。可以使用栅格转点工具将参考栅格(.tif)转换为点要素(.shp)。然后，使用多值提取至点工具将预测栅格的值提取到相应的点要素中。

2. 接下来，在Excel中计算混淆矩阵。首先，创建一个数据透视表，将参考栅格对应的列作为列标签，将预测栅格对应的列作为行标签。然后，选择"FID"和“POINTID”作为数值字段，并将值字段设置中的值汇总方式更改为计数。

3. 如果预测栅格的可选值少于参考栅格，需要手动补全缺失的分类项。

4. 最后，利用Excel中的函数功能来计算混淆矩阵。

关于ArcGIS计算混淆矩阵的详细步骤和操作，可以参考提供的引用\[1\]和\[2\]中的内容。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [利用混淆矩阵及Kappa系数评价土地利用分类精度](https://blog.csdn.net/qq_37948866/article/details/121088902)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [ArcGIS 基于混淆矩阵的精度验证](https://blog.csdn.net/Mrwindccc/article/details/130594556)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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