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分类精度评价主要有两种方式：混合矩阵、ROC 曲线。其中混合矩阵是以数据的形式表示 分类的精度，而ROC 曲线的用线条来表示精度。 这里主要整理一下混合矩阵中的两种方式 首先对被分类的原图像再次进行一次 ROI 的选择，这次的感兴趣区的选择尽量只选择纯净 像元，这样使得分类的精度较高，或者在跟原图像同一区域范围的高精度图像上进行感兴趣区的 选取。这次的感兴趣定义为检验roi. ，并且在次基础上进行分类，定义为检验_ml3.tif 。 然后开始进行分类精度评价： 1、Using Ground Truth Image 第一步：File → Open image file(打开原始图像) 第二步：Available Band List 窗口中的File （打开作为检验标准用的分类结果图检验_ml3.tif ） Available Band List 窗口中的File （打开分类结果图ml3.tif ） 注：顺序可以颠倒。 第三步：Classification → Post Classification → Confusion Matrix → Using Ground Truth Image 第四步：Classification Input File 窗口中选择将要被精度评价的分类结果图ml3.tif 。 第五步：Ground Truth Input File 窗口中选择要作为检验标准的高精度的分类结果图检验 _ml3.tif 第六步：在Match Classes Parameters 窗口中，如果两套分类中的各类名称一样，则会自动匹配， 若不一致，可手动匹配，然后点Add Combination 第七步：Confusion Matrix Paeameter 窗口中选择精度评价的结果表示形式以及存储在哪个文件中 第八步：出结果。 2 、Using Ground Truth ROIs 第一步：File → Open image file(打开原始图像) 第二步：Available Band List 窗口中的File （打开分类结果图ml3.tif ） 第三步：Available Band List 窗口中的File （打开作为检验标准用的分类结果图检验_ml3.tif ） 注：这个分类结果图在Gray Sxale 中是彩色的 注：第二步与第三步的顺序不可以乱，必须在作为检验标准的分类结果图被打开的前提下 才可以进行Using Ground Truth ROIs 精度评价。 第四步：#1Max Like 窗口中的Overlay → Region Of Intresting 第五步：#1ROI Tool 窗口中的File → Restore ROIs （打开作为检验标准用的分类结果图的感兴 趣区检验.roi） 第六步：Classification → Post Classification → Confusion Matrix → Using Ground Truth ROIs 第七步：Classification Input File 中选中将要被进行精度评价的分类结果图 第八步：在Match Classes Parameters 窗口中，如果两套分类中的各类名称一样，则会自动匹配， 若不一致，可手动匹配，然后点Add Combination 第九步：Confusion Matrix Paeameter 窗口中选择精度评价的结果表示形式 第十步：出精度评价结果