envi用roi做混淆矩阵步骤
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：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：真实的感兴趣区验证样本的选择可以是在高分辨率影像上选择，也可以是野外实地调查获取，原则是获取的类别参考源的真实性。 首先在Googleearth、高分辨率影像和实地均匀的选取检验样本，制作成ROI文件或者.shp文件，再进行精度评价。名词解释：Kappa系数：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...
答：在ROI对话框中,选择“Option>Compute ROI Separability”,打开待分类影像文件,选择所有定义的样本类型,可以计算样本的可分离性,如图17-2所示,表示各个样本类型之间的可分离性,用Jeffries-Matusita距离和转换分离度(Transformed Divergence)来表示。ENVI为每一个感兴趣区组合计算Jeffries-Matusita距离和Transformed Divergence,...
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：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：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、雷达数据处理、三维立体显示分析。 ENVI—...
答：具体操作步骤如下: 在ENVI主菜单栏中选择“Classification>Unsupervised>K-Means”,在“Classification Input File”对话框中选择待分类遥感影像,打开“K-Means Parameters”对话框,如图18-2所示。 图18-2 K-Means分类器参数设置对话框 (1) Number of Classes:分类数量,一般输入为最终分类数量的2～3倍。 (2) ...
答：Unclassified 0 0 0 --- --- forest 3 1 1 33.33%100.00 grass 5 4 3 60.00% 75.00 yanshi 22 22 20 90.91% 90.91 ruotu 9 8 5 55.56% 62.50 nongzuowu 11 15 10 90.91% 66.67 ...
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。
网友评论：
王虹13162818202：
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? -
67676卓败
： 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.
王虹13162818202：
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?? -
67676卓败
： 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....
王虹13162818202：
r语言建模时为什么弄不出混淆矩阵 -
67676卓败
： 1.Redis使用最佳方式是全部数据in-memory.2.Redis更多场景是作为Memcached的替代者来使用.3.当需要除key/value之外的更多数据类型支持时,使用Redis更合适.4.当存储的数据不能被剔除时,使用Redis更合适.
王虹13162818202：
请问 tabulate area 如何做混淆矩阵分析? -
67676卓败
： 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.
王虹13162818202：
如何利用深度学习在minst数据集实现分类的混淆矩阵 -
67676卓败
： 有大小数据集,先设计算法,再触敞鞭缎庄等彪劝波滑把算法用编程实现,利用训练集算出相应结果,再用测试集做对比,看看和测试集的相似度有多高,越高的话,证明你的算法越好.
王虹13162818202：
envi中矢量化时画错线如何后退一步? -
67676卓败
： ROI么?不能吧,只能一块块删掉吧,后退一步真不知道……如果谁知道我也想学学…… 画矢量还是用ARCMAP好~~那个里面可以后退一步~~还能追踪什么的,矢量处理还是ARCMAP比较强大哈
王虹13162818202：
隐马尔可夫模型java用什么包
67676卓败
： HMM介绍Hidden Markov Models是一种统计信号处理方法,模型中包含2个序列和3个矩阵:状态序列S、观察序列O、初始状态矩阵P、状态转移矩阵A、混淆矩阵B.举个例子来说明.你一个异地的朋友只做三种活动:散步、看书、做清洁....
王虹13162818202：
谁有遥感解译的步骤 -
67676卓败
：[答案] 遥感解译有很多方法一般分为监督分类和非监督分类监督分类:1 建立ROI,感兴趣区域2 通过ROI对影像进行分类3 对分类影像进行修改4 精度验证,满足则完成,不满足,重新第一步开始非监督分类1 直接以软件中的光谱数据库为...
王虹13162818202：
如何为金融机构用户做特征筛选? -
67676卓败
： 特征筛选(SAAS)基于用户提供的业务场景样本与MobTech 5000+标签体系,通过随机森林与逻辑回归两种基础模型建模,并提供混淆矩阵、KS、AUC、IV等评估指标,帮助用户筛选出最适合样本业务场景的优质标签.
王虹13162818202：
指向二维数组的指针作函数参数 -
67676卓败
： 参数表里char a[][10]和char (*a)[10]是一码事.char **是二级指针,你得传指针数组或者指针的指针进去,二维数组显然无论如何也变不成指针数组.结构体逻辑上的,没有实体也不会占用内存.结构体的意义在于程序认为一个数据属于某个结构体类型的时候,就会根据结构体里规定的偏移位置获取数据里的成员,而这些偏移位置是常数,没必要用内存去存. (不过你说结构体指的结构体变量的话,变量名代表的就是结构体数据的开始地址...姑且,这么说并不完全严谨.)-----那个答案里的类型都不匹配... 胡扯而已
