Nota: Se ha lanzado una nueva versión estable de GRASS GIS: GRASS GIS 7.8, disponible aquí.
Página de manual actualizada: aquí

NOMBRE

r. kappa-Calcula la matriz de error y el parámetro kappa para la evaluación de la precisión del resultado de la clasificación.

PALABRAS CLAVE

raster, estadísticas, clasificación

SINOPSIS

r. kappa help help

DESCRIPCIÓN

r. kappa tabula la matriz de errores del resultado de clasificación al cruzar la capa de mapa clasificado con respecto a la capa de mapa de referencia. Se calculan tanto los valores kappa generales (acompañados de su varianza) como los valores kappa condicionales. Este programa de análisis respeta la configuración de máscara y región geográfica actual.

r.kappa calcula la matriz de error de las dos capas de mapas y prepara la tabla a partir de la cual se creará el informe. los valores kappa para todas y cada una de las clases se calculan junto con sus varianzas. También se tabulan el porcentaje de error de comisión y de emisión, el resultado clasificado total correcto por recuento de píxeles, el área total en recuento de píxeles y el porcentaje de píxeles clasificados correctamente en general.

El informe se escribirá en un archivo de salida que está en formato de texto plano y nombrado por el usuario en el momento de ejecutar el programa.

El cuerpo del informe está organizado en paneles. Las categorías de capas de mapa de resultados clasificadas se organizan a lo largo del eje vertical de la tabla, mientras que las categorías de maplayer de referencia se organizan a lo largo del eje horizontal. Cada panel tiene un máximo de 5 categorías (9 si es de formato ancho) en la parte superior. Además, la última columna del último panel refleja un total cruzado de cada columna para cada fila. Todas las categorías de la capa de mapa dispuestas a lo largo del eje vertical, es decir, la capa de mapa de referencia, se incluyen en cada panel. Hay un total en la parte inferior de cada columna que representa la suma de todas las filas de esa columna.

NOTAS

Se recomienda reclasificar las categorías de la capa de mapa de resultados clasificados en un número más manejable antes de ejecutar r.kappa en el reproductor de mapas de trama clasificados. Porque r. kappa calcula y luego reporta información para todas y cada una de las categorías.

NA en el archivo de salida media no aplicable en caseMASK existe.

El valor kappa estimado en r.kappa es el valor solo para una clase, es decir, la concordancia observada entre las clasificaciones para aquellas observaciones que han sido clasificadas por el clasificador 1 en la clase i. En otras palabras, aquí la elección de la referencia es importante.

Se calcula como:

kpp = (pii – pi * pj) / (pi – pi * pj);

donde=

• pii es la probabilidad de concordancia (es decir, el número de píxeles para los que hay concordancia dividido por el número total de píxeles evaluados)
• Pi es la probabilidad de clasificación i de haber clasificado el punto como i
• Pj es la probabilidad de clasificación j de haber clasificado punto como i.

EJEMPLO

Ejemplo para el conjunto de datos de muestra de Carolina del Norte:

g.region raster=landclass96 -pr.kappa -w classification=landuse96_28m reference=landclass96

Verificación de la escena LANDSAT clasificada contra las áreas de entrenamiento:

r.kappa -w classification=lsat7_2002_classes reference=training

VÉASE TAMBIÉN

g. region, r. category,r.mask,r.reclass,r.report, r. stats

AUTOR

Tao Wen, University of Illinois at Urbana-Champaign, Illinois

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