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Manuale GRASS GIS: r.kappa

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Nota: È stata rilasciata una nuova versione stabile di GRASS GIS: GRASS GIS 7.8, disponibile qui.
Pagina di manuale aggiornata: qui

NOME

r.kappa – Calcola la matrice di errore e il parametro kappa per la valutazione dell’accuratezza del risultato della classificazione.

PAROLE CHIAVE

raster, statistiche, classificazione

SINOSSI

r.kappa

r. kappa help help

r.kappa classification = name reference = name

Flags:

– w Wide report 132 columns (default: 80) -h Nessuna intestazione del report -m Matrice di Stampa solo –overwrite Consentire i file di output per sovrascrivere i file esistenti –help Stampa riepilogo utilizzo –verbose Dettagliato del modulo di output –tranquilla Tranquilla modulo di uscita –ui Forza di lanciare la GUI di dialogo

Parametri:

classification=name nome della mappa raster contenente la classificazione risultato di riferimento=name nome della mappa raster contenente le classi di riferimento output=name nome per il file di output contenente errore di matrix e kappa Se non scrivere su standard output title=string Titolo di errore matrice e kappa di Default: PRECISIONE di VALUTAZIONE

sommario

  • DESCRIZIONE
  • NOTE
  • ESEMPIO
  • VEDI ANCHE
  • AUTORE

DESCRIZIONE

r.kappa riporta l’errore matrice di classificazione risultato bycrossing classificato sulla mappa livello di riferimento livello di mappa. Vengono calcolati sia il kappa generale (accompagnato dalla sua varianza) che i valori kappa tradizionali. Questo programma di analisirispetta l’area geografica corrente e le impostazioni della maschera.

r.kappa calcola la matrice di errore dei due livelli della mappa e prepara la tabella da cui deve essere creato il report. i valori kappa per le classi andeach complessive vengono calcolati insieme alle loro varianze. Alsopercent di errore di commissione e ommission, risultato correctclassified totale da conteggi di pixel, area totale in pixelcounts e percentuale di complessivo correttamente classifiedpixel sono tabulati.

Il rapporto sarà scritto in un file di output che è inplain formato di testo e nominato dall’utente al prompt di runningthe programma.

Il corpo del report è organizzato in pannelli. Le categorie di livello mappa dei risultati classificate sono disposte lungo l’asse verticale della tabella, mentre le categorie maplayer di riferimento lungo l’asse orizzontale. Ogni pannello ha un massimo di 5 categorie (9 se di grande formato) attraverso il top. Inoltre, l’ultima colonna dell’ultimo pannelloriflette un totale incrociato di ogni colonna per ogni riga. Tutte le categorie del livello della mappa disposte lungo l’asse verticale, cioè il livello della mappa di riferimento, sono incluse in ciascun pannello. C’è un totale nella parte inferiore di ogni columnrappresenting la somma di tutte le righe in quella colonna.

NOTE

Si consiglia di riclassificare le categorie del livello mappa dei risultati classificati in un numero più gestibile prima di eseguire r.kappa sul maplayer raster classificato. Perché r. kappa calcola e quindi segnalainformazioni per ogni categoria.

NA nel file di output significa non applicabile in caseMASK esiste.

Il valore stimato di kappa in r.kappa è il valore solo per una classe, cioè l’accordo osservato tra le classificazioni per quelle osservazioni che sono state classificate dal classificatore 1 nella classe i. In altre parole, qui la scelta di riferimento è importante.

è calcolato come:

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

dove=

  • pii è la probabilità di accordo (cioè il numero di pixel per i quali non c’è accordo, diviso per il numero totale dei valutati pixel)
  • Pi è la probabilità di classificazione essendomi classificato il punto come ho
  • Pj è la probabilità di classificazione j aver classificato il punto come ho.

ESEMPIO

Esempio per il Nord Carolina set di dati di esempio:

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

Verifica della classificati LANDSAT scena contro la formazione di aree:

r.kappa -w classification=lsat7_2002_classes reference=training

VEDI ANCHE

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

AUTHOR

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

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