精选优质文档-倾情为你奉上遥感影像分类精度评价 在ENVI中，选择主菜单-Classification-Post Classification-Confusion Matrix-Using Ground Truth ROIs。将分类结果和ROI输入，软件会根据区域自动匹配，如不正确可以手动更改。点击ok后选择报表的表示方法（像素和百分比），就可以得到精度报表。 对分类结果进行评价，确定分类的精度和可靠性。有两种方式用于精度验证：一是混淆矩阵，二是ROC曲线，比较常用的为混淆矩阵，ROC曲线可以用图形的方式表达分类精度，比较形象。 对一帧遥感影像进行专题分类后需要进行分类精度的评价，而进行评价精度的因子有混淆矩阵、总体分类精度、Kappa系数、错分误差、漏分误差、每一类的制图精度和拥护精度。 1、混淆矩阵（Confusion Matrix）: 主要用于比较分类结果和地表真实信息，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地表真实像元的位置和分类与分类图象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一
