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envi算kappa系数
envi中kappa系数
在哪里看
答:
将影像转化为tif格式导入到arcmap中查看。
kappa系数
是用来衡量两个变量一致性的指标,如果将两个变量换为分类结果和验证样本,就可以用来评价分类精度了。
ENVI
分类后处理
答:
Kappa 系数 它是通过把所有真实参考的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(XKK)的和
,再减去某一类中真实参考像元数与该类中被分类像元总数之积之后,再除以像元总数的平方减去某一类中真实参考像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果。Kappa计算公式如下:错分误差 指被分为用户感兴趣的...
ENVI
监督分类及精度评价
答:
Kappa系数:它是通过把所有真实参考的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(XKK)的和
,再减去某一类中真实参考像元数与该类中被分类像元总数之积之后,再除以像元总数的平方减去某一类中真实参考像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果。生产者精度:是指分类器将整个影像的像元正确分为A类...
envi
监督分类后,进行混淆矩阵精度验证,除了总体精度和
kappa系数
...
答:
ENVI
(The Environment for Visualizing Images)是一个完整的遥感图像处理平台,应用汇集中的软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、图像定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、基于知识的决策树分类、与GIS的整合、DEM及地形信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析。 ENVI—...
实验十八 遥感图像非监督分类处理
答:
完成遥感影像非监督分类后,分别利用ISODATA 和K-Means非监督分类方法对灌阳地区QuickBird遥感影像进行非监督分类处理,利用混淆矩阵对两种分类结果进行评价,得出总体分类精度和
Kappa系数
。比较两种分类结果,用W ORD文件记录,取名为《灌阳地区QuickBird遥感影像两种非监督分类方法分类结果评价》,存入自己的工作文件夹。 六、实...
实验十七 遥感图像监督分类处理
答:
图17-15
计算
统计参数设置对话框图17-16 栅格转为矢量参数设置完成遥感影像监督分类后,分别利用平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然、神经网络和支持向量机这六种分类器对灌阳地区QuickBird遥感影像进行监督分类处理,利用混淆矩阵对六种分类结果进行评价,得出总体分类精度和
Kappa系数
。比较六种分类结果,用WORD文件...
基于支持向量机方法的土地退化信息提取
答:
输入层神经元节点值由像元波段向量值指定,输出层神经元节点值由像元各个成分光谱分量指定,实验确定学习
系数
、动量系数、隐含层数和各个隐含层上的神经元节点数,迭代终止由测试样本精度控制 ( 同时参照训练样本的系统误差) 。 (三) 土地退化信息提取 在
ENVI
软件中,将
计算
出的 6 个指标影像堆栈成一个具有 6 个...
监督分类是目视解译吗
答:
平行六面体分类方法)进行分类后的精度比较。通过对试验区的地物做分类结果的评判和比较研究,再经过分类后处理,得出分类结果的总体精度和
Kappa系数
。结果表明,最大似然分类方法的精度明显高于其他分类方法的精度,而对比分类影像的细部图,也优于其他分类法,即在监督分类中,最大似然分类法具有较好的分类效果。
遥感软件中混淆矩阵是如何产生的
答:
混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置、分类与分类图像中的相应位置和分类像比较
计算
的。混淆矩阵的每一列代表了实际测得信息,每一列中的数值等于实际测得像元在分类图象中对应于相应类别的数量;混淆矩阵的每一行代表了遥感数据的分类信息,每一行中的数值等于遥感分类像元在实测像元相应类别中的数量。如有...
2017摄影测量实习报告
答:
方程的线性化形式,
计算
近似垂直摄影情况下像片的外方位元素。 解算步骤: 获取已知数据:m,x0,y0,f,Xtp,Ytp,Ztp; 量测控制点像点坐标:x,y; 确定未知数初值; 组成误差方程式:若P=I,X=(ATA)?TL; 解求外方位元素改正数、外方位元素的近似值; 检查迭代是否收敛,是否需要重复计算。 使用
ENVI
系统处理遥感影像 ...
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