envi混淆矩阵怎么看
答：在设置中点击了混淆矩阵的按钮。设置里面选择打开混淆矩阵，点击那个按钮，从而可以打开保存着的混淆矩阵，这样就可以进行分类划分。保存是从一个平台上保存在手机或电脑的客户端上面，把这个转移。
答：平行管道法也不如最大似然法。 ENVI(The Environment for Visualizing Images)是一个完整的遥感图像处理平台,应用汇集中的软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、图像定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、基于知识的决策树分类、与GIS的整合、DEM及地形信息提取、雷达数据...
答：在图像精度评价中，混淆矩阵主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置、分类与分类图像中的相应位置和分类像比较计算的。混淆矩阵的每一列代表了实际测得信息，每一列中的数值等于实际测得像元在分类图象中对应于相应类别的数量；...
答：它是通过把所有真实参考的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（XKK）的和，再减去某一类中真实参考像元数与该类中被分类像元总数之积之后，再除以像元总数的平方减去某一类中真实参考像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果。Kappa计算公式如下：错分误差 指被分为用户感兴趣的类，而实际...
答：混淆矩阵中A类行的总和）比率。总精度：等于被正确分类的像元总和除以总像元数。被正确分类的像元数目沿着混淆矩阵的对角线分布，总像元数等于所有真实参考源的像元总数，如Overall Accuracy 。混淆矩阵精度评价（ Confusion Matrix）精度评价表如下：误差矩阵如下：
答：一次是没有问题，只是这次你用的ROI是你用来分类的ROI，我们在进行混淆矩阵计算的时候选择的ROI应尽量重新选择一组新的作为验证样本。这样分类精度比较准确。
答：2.计算混淆矩阵 (1)打开定义验证样本的文件(即灌阳地区QuickBird全色波段)以及图像分类结果,使之显示在“Available Band”列表中。 (2)在ENVI主菜单栏中选择“Basic>Region of Interest>Restore Saved ROI File”,打开地表真实感兴趣区文件。 (3)在ENVI主菜单栏中选择“Basic>Region of Interest>Restore ROIs via...
答：这个主要是经验吧，并没有具体的标准。一般情况下，随机点：一是要覆盖整个区域，不能集中于某片区域；二是要涵盖所有的地类类型，最好是包含每种地类类型中的不同地表情况。这就可以了，主要思想就是选点能够代表整个区域的情况。
答：分类过程详述：从样本选择、支持向量机分类，到混淆矩阵和ROC曲线的验证，ENVI确保了分类结果的可靠性和准确性。NDVI（归一化差值植被指数）提取，是衡量植被覆盖度的重要指标，ENVI的内置工具使其一键可得。实战步骤从数据下载、登录地理空间数据云，到打开Landsat-8 OLI数据并进行辐射定标，ENVI的每一步操作...
答：在ENVI主菜单栏中选择“Classification>Unsupervised>ISODATA”,在“Classificatoin Input File”对话框中选择待分类遥感影像,打开“ISODATA Parameters”对话框,如图18-1所示。 图18-1 ISODATA参数对话框 对图18-1中的参数进行如下说明: (1) Number of Classes:类数范围(最小值和最大值),一般输入最小数量不能小于...
网友评论：
孔省18153141551：
envi监督分类后,进行混淆矩阵精度验证,除了总体精度和kappa系数,怎么看各分类的精度大小?? -
30981佘莺
： 如下,还有生产者精度和用户精度 Class Reference Classified Number Producers Users Name Totals Totals Correct Accuracy Accuracy ---------- ---------- ---------- ------- --------- ----- Unclassified 0 0 0 --- --- forest 3 1 1 33.33% 100.00% grass 5 4 3 60....
孔省18153141551：
混淆矩阵的介绍 -
30981佘莺
： 在人工智能中,混淆矩阵(confusion matrix)是可视化工具,特别用于监督学习,在无监督学习一般叫做匹配矩阵.
孔省18153141551：
ENVI 利用混淆矩阵测试分类精度,ROI选点应该选几个?非得要选择一百个点吗? -
30981佘莺
： 这个主要是经验吧,并没有具体的标准.一般情况下,随机点:一是要覆盖整个区域,不能集中于某片区域;二是要涵盖所有的地类类型,最好是包含每种地类类型中的不同地表情况.这就可以了,主要思想就是选点能够代表整个区域的情况.
孔省18153141551：
混淆矩阵的举例
30981佘莺
： 如有150个样本数据,这些数据分成3类,每类50个.分类结束后得到的混淆矩阵为: 预测类1 类2 类3 实际 类1 43 5 2 类2 2 45 3 类3 0 1 49 每一行之和为50,表示50个样本,第一行说明类1的50个样本有43个分类正确,5个错分为类2,2个错分为类3
孔省18153141551：
请问 tabulate area 如何做混淆矩阵分析? -
30981佘莺
： input zone 选择分类影像,input class 选择参考/真实影像,即可得到以面积为单位的混淆矩阵,将矩阵中的所有数字除以一个像元的面积即可得到以像元为单位的混淆矩阵.
孔省18153141551：
在Envi中怎么样对图像分类进行精度分析 求具体步骤 -
30981佘莺
： 分类后处理——混肴矩阵
孔省18153141551：
Python hmmlearn中的混淆矩阵是怎么表示的 -
30981佘莺
： hmmlearn这个库有三种模型,分别是Gaussian,Multinomial和GMMHMM.这三种模型对应的就是三种emission matrix(即混淆矩阵,也就是隐状态到观察态的概率).Gaussian就是说混淆矩阵是一个高斯分布,即观察态是连续的.Multinomiual...
孔省18153141551：
谁知道如何在ENVI中求出相关系数矩阵 -
30981佘莺
： 有最小值,最大值,直方图,相关系数,协方差等等 ENVI中,选择 Basic Tools Statistics ComputeStatistics 然后选择 “Calculate Covariance Statistics” 复选框, 通过选中 “Covariance Image” 和/或 “Text Report” 复选框,选择你想把协...
孔省18153141551：
非监督分类可以用混淆矩阵进行精度评价吗 -
30981佘莺
： 混淆矩阵(Confusion Matrix)是用来评价有监督学习的准确性的.一般每一行代表真实类别数量,每一列代表预测的数量.非监督学习没有Ground Truth,因此没有混淆矩阵的概念.
孔省18153141551：
用ENVI如何查某一点的NDVI值 -
30981佘莺
： 这简单,你先要计算ndvi指数,然后打开ndvi指数图,在image窗口双击即可产看.
