GRASS GISマニュアル：r.kappa
注：新しいGRASS GIS安定バージョンがリリースされました：GRASS GIS7.8、ここで利用可能です。
更新されたマニュアルページ：ここに
名前
r.kappa-分類結果の精度評価のための誤差行列とkappaパラメータを計算します。
キーワード
ラスター、統計、分類
概要
r.kappa–help
フラグ:
-wワイドレポート132列(デフォルト: 80)-hレポート内のヘッダーなし-m印刷マトリックスのみ–上書き出力ファイルが既存のファイルを上書きできるようにする–ヘルプ印刷使用の概要–verbose Verboseモジュール出力–quiet Quietモジュール出力–ui GUIダイアログを強制的に起動する
パラメータ:
分類=名前分類結果を含むラスターマップの名前reference=name参照クラスを含むラスターマップの名前output=nameエラーマトリックスとカッパを含む出力ファイルの名前標準出力への書き込みtitle=エラーマトリックスとカッパの文字列タイトルデフォルト: 精度評価
目次
- 説明
- 注
- 例
- 参照
- 著者
説明
r.kappaは、参照マップ層に対して分類マップ層をクロスすることによ すべてのカッパ（その分散を伴う）と条件カッパ値の両方が計算されます。 この分析プログラムは、現在の地理的領域とマスクの設定を尊重します。
r.kappaは、2つのマップレイヤの誤差行列を計算し、reportisを作成するテーブルを準備します。 各クラス全体のカッパ値は、それらの分散と共に計算されます。 また、手数料と省略エラーの割合、ピクセル数による合計correctclassified結果、ピクセル数の総面積、および全体的に正しく分類されたピクセルの割合を表にしています。
レポートはinplainテキスト形式であり、runningtheプログラムのプロンプトでユーザーによって名前が付けられた出力ファイルに書き込まれます。
レポートの本文はパネルに配置されています。 分類された結果マップレイヤカテゴリは、テーブルの垂直軸に沿って配置され、参照maplayerカテゴリは水平軸に沿って配置されます。 各パネルには、トップ全体で最大5つのカテゴリ（ワイド形式の場合は9つ）があります。 さらに、最後のパネルの最後の列各行の各列の合計を反映します。 Verticalaxisに沿って配置されたマップレイヤのすべてのカテゴリ、つまり参照マップレイヤがeachpanelに含まれています。 各列の下部に合計がありますその列のすべての行の合計を表します。
注意事項
分類されたラスター maplayerでr.kappaを実行する前に、classifiedresultマップレイヤのカテゴリをより管理しやすい数に再分類することをお勧めします。 R.kappaは各カテゴリごとに情報を計算して報告するためです。
出力ファイル内のNAは、caseMASKに適用されないことを意味します。
Rの推定されたカッパ値。kappaは、一つのクラスの値のみ、すなわち、クラスiに分類された観測値のクラス1の間の観測された一致です。
それは次のように計算されます：
kpp=(pii-pi*pj)/(pi-pi*pj);
ここで、=
- piiは一致の確率です（すなわち、一致があるピクセルの数を評価されたピクセルの総数で割った）
- Piは、ポイントをiとして分類した分類iの確率です
- Pjは、ポイントを分類した分類jの確率です。iとしてポイント.
例
ノースカロライナ州のサンプルデータセットの例:
g.region raster=landclass96 -pr.kappa -w classification=landuse96_28m reference=landclass96
トレーニングエリアに対する分類されたlandsatシーンの検証:
r.kappa -w classification=lsat7_2002_classes reference=training
も参照してください
g.region,r.category,r.mask,r.reclass,r.report,r.stats
著者
Tao Wen,University of Illinois at Urbana-Champaign,Illinois
最終変更日Date Date$