MATLAB：怎么计算遥感图像的分类准确度

在 MATLAB 中计算遥感图像的分类准确度，可以按照以下步骤进行：

1. 读取分类结果和真实标签的图像数据。假设分类结果保存在文件“result.tif”中，真实标签保存在文件“ground_truth.tif”中，可以使用 `imread` 函数读取：

result = imread('result.tif');
ground_truth = imread('ground_truth.tif');

2. 将图像数据转换为分类标签。假设分类结果和真实标签的像素值分别为 0 和 1，可以使用以下代码将图像数据转换为分类标签：

result_label = result == 0;
ground_truth_label = ground_truth == 1;

3. 计算混淆矩阵。混淆矩阵是一个 N × N 的矩阵，其中 N 是分类标签的类别数。对于二分类问题，N=2。可以使用 `confusionmat` 函数计算混淆矩阵：

C = confusionmat(ground_truth_label(:), result_label(:));

4. 计算分类准确度。分类准确度是指分类正确的样本数占总样本数的比例。对于二分类问题，可以使用以下公式计算分类准确度：

accuracy = (C(1,1) + C(2,2)) / sum(C(:));

其中，`C(1,1)` 表示真实标签为 1，分类结果为 1 的样本数；`C(2,2)` 表示真实标签为 2，分类结果为 2 的样本数；`sum(C(:))` 表示总样本数。

5. 计算其他分类指标。除了分类准确度，还可以计算其他分类指标，如精确度、召回率等。可以使用以下代码计算：

precision = C(2,2) / (C(2,2) + C(1,2));
recall = C(2,2) / (C(2,2) + C(2,1));
F1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall);

其中，`precision` 表示分类结果为 2 中真正为 2 的比例；`recall` 表示真实标签为 2 中被分类为 2 的比例；`F1_score` 是精确度和召回率的调和平均数。