Manual GIS de grama: R. kappa
nota: foi lançada uma nova versão estável GIS de grama: GIS de grama 7.8, disponível aqui.
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NAME
R. kappa-Calculates error matrix and kappa parameter for accuracy assessment of classification result.
palavra-chave
raster, estatísticas, classificação
SINOPSE
r.kappa –help
Flags:
-w Amplo relatório de 132 colunas (o padrão: 80) -h Sem cabeçalho do relatório -m Matriz de Impressão apenas –overwrite Permitir a saída de arquivos para substituir os arquivos existentes –help Impressão de resumo de uso –verbose Detalhado de saída do módulo –tranquila, Tranquila de saída do módulo –ui Força de lançamento de diálogo GUI
Parâmetros:
classificação=nome do mapa raster contendo o resultado da classificação de referência=nome do mapa raster contendo referência classes de saída=nome para o arquivo de saída contém erro matriz e kappa Se não for dada escreve para a saída padrão title=Título seqüência de caracteres de erro na matriz e kappa Padrão: RIGOR de AVALIAÇÃO
índice
- DESCRIÇÃO
- NOTAS
- EXEMPLO
- VEJA TAMBÉM:
- AUTOR
DESCRIÇÃO
r.kappa apresenta a matriz de erro de classificação do resultado bycrossing classificados camada do mapa com relação à referência de camada do mapa. Tanto os valores globais kappa (acompanhados pela sua variância) como os valores convencionais kappa são calculados. Este programa de análise respeita a região geográfica actual e as definições de máscara.
R.a kappa calcula a matriz de erro das duas camadas do mapa e prepara a tabela a partir da qual o relatório será criado. os valores kappa para todas as classes e para cada classe são calculados juntamente com as suas variâncias. Também são apresentados os casos de erro de comissãoe de cisão, os resultados corrigidos totais por contasde pixels, a superfície total em contasde pixels e a percentagem de pixels globalmente classificados correctamente.
O relatório será escrito em um arquivo de saída que é o formato de texto inplain e nomeado pelo usuário na hora de executar o programa.o corpo do relatório está organizado em painéis. As categorias de camadas de mapas de resultados classificadas estão dispostas ao longo do eixo vertical da tabela, enquanto as categorias de referência do maplayer ao longo do eixo horizontal. Cada painel tem um máximo de 5 categorias (9 Se formato largo) em todo o topo. Além disso, a última coluna da última coluna reflecte um total cruzado de cada coluna para cada linha. Todas as categorias da camada de mapa dispostas ao longo da verticalaxis, ou seja, a camada de mapa de referência, estão incluídas em cada canal. Há um total na parte inferior de cada column representando a soma de todas as linhas nessa coluna.
NOTES
It is recommended to reclassify categories of classifiedresult map layer into a more manageable number beforerunning R. kappa on the classified raster maplayer. Porque R. kappa calcula e depois reporta informações para cada categoria.
NA ‘ S no ficheiro de saída existe uma média Não aplicável na máscara de caso.
O valor estimado kappa em R. kappa é o valor apenas para uma classe, ou seja, o acordo observado entre as classificações para as observações que foram classificadas como ciclassifier 1 na classe I. em outras palavras, aqui a escolha de referência é importante.
Ele é calculado como:
kpp = (pii pi * pj) / (pi – pi * pj);
onde a=
- pii é a probabilidade de concordância (i.e. número de pixels para o qual não há acordo dividido pelo número total de avaliados pixels)
- Pi é a probabilidade de classificação de eu ter classificado o ponto i
- Pj é a probabilidade de classificação j ter classificado o ponto como eu.
EXEMPLO
Exemplo para a Carolina do Norte exemplo de conjunto de dados:
g.region raster=landclass96 -pr.kappa -w classification=landuse96_28m reference=landclass96
a Verificação de classificados do LANDSAT cena contra áreas de formação:
r.kappa -w classification=lsat7_2002_classes reference=training
VEJA TAMBÉM:
g.região r.categoria,r.máscara,r.reclass,r.relatório de r.estatísticas de
AUTOR
Tao Wen, da Universidade de Illinois em Urbana-Champaign, Illinois
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