最近几年，以深度学习技术为代表的新型前沿技术在图像处理领域，取得了巨大的成功，从图像处理到场景理解，从图像分类到图像实时分割，深度学习无处不在。在遥感领域，深度学习技术更是火热。本篇博文就对常用的深度学习精度评价指标进行总结梳理，旨在为模型算法的精度评价指标选取提供一个参考。1、精确率、召回率和F1精确率（Precision），又可以称为正确率，主要是指识别出来的目标有多少是识别准确的，衡量的是识
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（ConfusionMatrix）: 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个地表真实分类，每一列中的数值等于地表真实像元在分类图象中对应于相应类别的数量，有像元数和百分比表示两种。 2、总体分类精度（Overall Accuracy）: 等于被正确分类的像元总和除以总.
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2012-04-01 11:05:00
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遥感影像分类之后需要进行分类精度评价，精度评价方法中最常见的就是混淆矩阵和kappa系数。现把指标列举如下: 混淆矩阵（confusion matrix） 误差矩阵（error matrix）又称混淆矩阵（confusion matrix），是一个用于表示分为某一类别的像元个数与地面检验为该类别数的比较阵列。通常，阵列中的列代表参考数据，行代表由遥感数据分类得到的类别数据。有像元数和百分比表示两
程序员：左正康 完成时间：2013/12/3 系统开发背景：原始的DEM精度评价方法：采用ArcGIS结合Excel的方式完成DEM的精度评价。具体操作是：利用ArcGIS工具箱中的创建TIN，TIN转DEM，坡度分析等工具将等高线的坡度图生成，然后在坡度图上选择坡度大的地方人工矢量28个检查点，然后再返回到矢量图层，人工判断计算每个检查点的高程值并依次手动填写完成
True Positive (TP) False Positive (FP) False Negative (FN) True Negative TN 准确率(accuracy) = 预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)精确率(precision) = TP/(TP+FP)
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2016-12-09 09:31:00
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最近修改论文已经到了最后的关口，但是分类精度评估的方法还需要再修改调整。我原来的方法是利用ArcGIS建立格网，格网中心点作为我的目视解译点，然后利用ArcGIS收集该点的影像分类结果，再把数据属性导出用python计算混淆矩阵。被质疑之后我使用了分层抽样法，原理我就不赘述了，通过分层抽样法可以计算出一幅影像每个类别需要的抽样点为多少。之后在分类影像上每个类别的点随机撒在该类别的位置，再人工目视解
文章目录前言安装DOTA_devkit精度评价代码代码中相关路径参数解析效果展示前言最近接tlib.pyplot as p
原创
2022-06-27 17:05:11
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地理信息系统的评价 系统评价是指对一个GIS系统从系统性能和经济效益两方面进行评价。新系统的全面评价一般应在新系统稳定运行一段时间后才进行，以达公正、客观。系统评价的结果是写出评价报告和改进效益措施的实施。 一、GIS评价的目的 （一）、开发的GIS系统是否达到了预期目标 这主要通过书面的和实际的比较分析后得出。其实际内
影像信息提取DEM
DEM除了包括地面高程信息外，还可以派生地貌特性，包括坡度、坡向等，还可以计算地形特征参数，包括山峰、山脊、平原、位面、河道和沟谷等。在测绘中用于制作正射影像图以及地图的修测。在遥感应用中可作为分类的辅助数据。它还是地理信息系统的基础数据，作为三维GIS的基础地形数据。在军事上可用于导航及导弹制导、作战电子沙盘等。本文主要包括：几个概念 表示模型
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2023-08-28 15:07:05
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我们知道遥感分类具有不确定性，而其不确定性与其所选择的的评价方法密切相关。本文主要通过四个方面来进行介绍，首先对遥感影响分类精度评价的发展进行介绍；其次对遥感分类精度的评价方法与多分类性能评价的指标分别进行介绍，最后对两者直接的相同点进行总结。首先，我们了解遥感影像分类精度评价的发展过程。 遥感影像解译的分类精度评价方法在柳钦火等的《定量遥感模型、应用不确定性研究》书中分为四个阶段： 第一阶段
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标 识别和灾害评估中
实际应用中我们如何选择合适的模型算法的选择纲领 要想获取好的结果，按照流程工作很重要，并且仔细检查确保不犯常见错误。模型选择及评估流程a方案： 1）先针对特定问题，选算法。一般不会用最新的，而是用最成熟的，大概会选择2到3个算法。 2）实现算法，小规模样本保证流程正确。有数据就爽，不然还要收集。 3）调参数，选特征。得到模型的最优解。 4）针对特定问题会进行少量的修改。模型选择及评
问题来源在遥感图像处理中，我们经常会遇到图像分类的问题，有时我们可以通过ENVI自带的方法进行遥感图像分类，然而，在研究过程中，我们可能需要精度更高的分类结果，所以可能会使用自定义的机器学习、深度学习的方法去进行地物分类（当然，也可以是人工解译的方式），最后进行精度验证，那么问题来了，如何进行精度验证？用什么软件进行精度验证？this is a question. 这篇博客主要就是回答这个问题的实
# 如何将遥感影像数据转为双精度转换 Python
## 1. 流程概述
在进行遥感影像数据的转换过程中，主要分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -------------- |
| 1 | 读取遥感影像数据 |
| 2 | 转换数据类型为双精度 |
| 3 | 保存转换后的数据 |
## 2. 具体步骤及代码实现
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文章目录边缘检测评估指标一、边缘检测的具体评估指标二、目标检测分类中Precision（精确度）和Recall（召回率）的计算三、边缘检测任务中计算Precision和Recall代码中计算Precision和Recall四、边缘检测评估指标OIS、ODS、AP的计算1.PR曲线2.OIS-F值3.ODS-F值4.AP5.R50 边缘检测评估指标最近在研究边缘提取，复现了文章Richer Con
预测（横）实际（纵）+-+tpfn-fptn准确率(Accuracy)\[accuracy=\frac{tp+tn}{tp+fp+tn+fn}
\]accuracy是最常见也是最基本的评价指标。但是，在二分类且正负样本不平衡的情况下，尤其是对于较少数样本类感兴趣时，accuracy基本无参考价值。如欺诈检测、癌症检测等，100个样例中，99个负例，1个正例。模型将任意样本都分为负例，accurac
• 当我们需要评估一个SLAM/VO算法的表现时，可以从时耗、复杂度、精度多个角度切入，其中对精度的评价是我们最关注的，这个过程中不可避免会遇到两个精度指标ATE和RPE。这两个evaluation metrics最早是在TUM数据集benchmark中定义的，应用非常广泛。
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2022-12-28 16:25:34
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数据一个深度学习项目最好的初始状态是拥有漂亮的数据，但是一般情况下很难达到这种条件，往往需要根据自己项目的需求寻找相应的数据。对于目标检测项目来说，漂亮的数据应该是按照规范的标注。那么有数据却没有标注怎么办，我们推荐一款开源的标注工具 LabelImg ，有着方便的 GUI 界面，可以方便打开一个文件夹，对相应的图片做标注，标注完成以后，支持 PascalVOC 或者 YOLO 格式导出，非常的方
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2011-01-06 20:15:00
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随机森林 random forest数据集地址概述：随机森林是指多棵树对样本进行训练并且预测的一种分类器，决策树相当于大师，通过自己在数据集中学习到的只是用于新数据的分类，三个臭皮匠，顶个诸葛亮原理：数据的随机化：使得随机森林中的决策树更普遍化一点，适合更多的场景。（有放回的准确率在：70% 以上， 无放回的准确率在：60% 以上）采取有放回的抽样方式 构造子数据集，保证不同子集之间的数量级一样（
