遥感图像处理怎样评价监督分类精度

遥感图像处理中监督分类的精度评价通常采用混淆矩阵和分类精度指标来进行。

混淆矩阵是一种表格形式的分类结果展示方式，以真实类别为行标，以分类结果为列标，矩阵中每一个元素表示真实类别和分类结果的交集。

分类精度指标包括准确度（Accuracy）、生产者精度（Producer's Accuracy）、用户精度（User's Accuracy）和Kappa系数等。其中准确度是指正确分类的像元数占总像元数的比例，生产者精度是指每个类别中被正确分类的像元数占该类别总像元数的比例，用户精度是指分类结果中正确分类的像元数占该类别在分类结果中的像元数的比例，Kappa系数是一种综合考虑分类结果的一致性和随机误差的指标。

综上所述，混淆矩阵和分类精度指标是评价遥感图像处理中监督分类精度的重要方法。

相关问题

遥感图像非监督分类matlab

遥感图像非监督分类是利用计算机技术和数学算法对遥感图像进行自动分割和分类的过程。MATLAB是一种功能强大的数据分析和图像处理工具，非监督分类是其中的一种重要应用。

在MATLAB中进行遥感图像非监督分类的过程中，首先需要加载遥感图像数据，然后通过预处理步骤对图像进行去噪、增强等操作，以提高分类的准确性。接下来，可以使用聚类算法如K均值、高斯混合模型等对图像进行分割和分类。这些算法可以根据像素之间的相似性将图像中的像素分成不同的类别，而不需要事先标记样本。

在进行非监督分类时，还需要考虑如何选择合适的特征和相应的分类算法。这些选择将直接影响到分类的准确性和鲁棒性。因此，需要在MATLAB中进行实验和比较不同的特征提取方法和分类算法，以找到最优的组合。

最后，进行遥感图像非监督分类后，可以通过可视化的方式对分类结果进行展示和评估。同时，还可以将分类结果与地理信息系统（GIS）数据进行结合，以获取更丰富的空间信息。

总之，遥感图像非监督分类是MATLAB中的重要应用之一，它可以帮助用户快速、准确地对大规模遥感图像数据进行处理和分析，为地质勘探、环境监测、城市规划等领域的应用提供有力支持。

遥感图像的监督分类和非监督分类区别与联系

遥感图像的监督分类和非监督分类是两种常见的遥感图像分类方法。

监督分类是指使用已有的样本数据对图像进行分类，需要先对图像进行地物类型的划分，然后提取各种特征，比如颜色、纹理、形状等，再使用分类算法对图像进行分类。监督分类的优点是分类精度较高，但需要大量的样本数据和专业知识。

非监督分类是指不需要先对图像进行地物类型的划分，而是直接对图像进行聚类，将像素分为不同的组。非监督分类的优点是不需要大量的样本数据和专业知识，但分类精度较低，需要后期人工调整纠错。

联系：监督分类和非监督分类都是遥感图像分类的方法，都需要提取特征和使用分类算法。

区别：监督分类需要先对图像进行地物类型的划分，而非监督分类不需要；监督分类的分类精度较高，但需要大量的样本数据和专业知识，而非监督分类的分类精度较低，但不需要大量的样本数据和专业知识。