案例 2020-02-01 09:15:51
遥感影像的分类精度一般通过计算分类后影像和标准影像的混淆矩阵来描述(赵英时,2003)。混淆矩阵是一个n×n的方阵(n为类别数目),一般混淆矩阵形见表2.1,表中pij表示分类后数据中第i类别被分到标准数据中第j类的样本数目;Pi+表示分类后数据第i类的样本总和;P+j表示标准数据第j类的样本总和;P为样本总和。
表2.1 混淆矩阵
针对混淆矩阵,可以用五个具体指标来定量评价分类精度,对于第i个类别:
1)生产者精度
2)用户精度
3)漏分误差
4)错分误差
5)Kappa系数
解决方法:
1、首先激活Creo 2.0 的绝对精度选项,系统默认是不显示绝对精度选项的,必须激活绝对精度选项才可以精心设置。
方法:【文件】—》【选项】—》【配置编辑器】—》【所有选项】—》【添加】/【查找】,把选项: enable_absolute_accuracy 的值更改为 Yes 即完成设置。
2、配置编辑器的操作如图:选项: enable_absolute_accuracy 的值更改为 Yes 。
3、更改模型相对精度为绝对精度。
方法:【文件】—》【准备】—》【模型属性】—》【精度】—》【更改】
默认相对精度为 0.0012。
4、点击更改,在如下的弹出窗口更改绝对精度,或者相对尺寸数值,也可以从模型导入数值。完成绝对精度设计(绝对精度的值据需要自行设置,单位与模型单位一致)。
zhidao
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