Genauigkeitsbewertung für Bildklassifizierung

Mit der Spatial Analyst-Lizenz verfügbar.

Ein Überblick über den Workflow zur Bewertung der Genauigkeit

Genauigkeitsbewertung ist ein wichtiger Teiles jedes Klassifizierungsprojekts. Sie vergleicht das klassifizierte Bild mit einer anderen Datenquelle, die als genau betrachtet wird, oder mit Überprüfungsdaten. Überprüfungsdaten können vor Ort erfasst werden, was jedoch sehr zeit- und kostenaufwändig ist. Überprüfungsdaten können auch aus der Interpretation hochauflösender Bilddaten, vorhandenen klassifizierten Bilddaten oder GIS-Daten-Layern abgeleitet werden.

Für gewöhnlich wird die Genauigkeit einer klassifizierten Karte bewertet, indem zufällige Punkte aus den Überprüfungsdaten erstellt und mit den klassifizierten Daten in einer Konfusionsmatrix verglichen werden. Obwohl dies in zwei Schritten erfolgt, müssen Sie die Ergebnisse verschiedener Klassifizierungsmethoden oder Trainingsgebiete vergleichen, oder Sie verfügen über keine Überprüfungsdaten und legen dieselben Bilddaten zugrunde, anhand derer Sie die Klassifizierung erstellt haben. Um diese Workflows zu realisieren, verwendet dieser Prozess drei Geoverarbeitungswerkzeuge: Punkte für Genauigkeitsbewertung erstellen, Punkte für Genauigkeitsbewertung aktualisieren und Konfusionsmatrix berechnen.

Der häufigste Workflow wird angewendet, wenn Sie ein klassifiziertes Bild haben und dieses mit Ground-Truth-Daten vergleichen möchten. Mit den ersten Schritten wird eine Reihe von zufälligen Punkten erstellt.

1. Öffnen Sie das Werkzeug Punkte für Genauigkeitsbewertung erstellen und setzen Sie das Zielfeld auf Ground-Truth.

Der Ground-Truth-Layer bestimmt die Anzahl und Platzierung der zufälligen Punkte gemäß der Referenzdatenstrategie.

2. Wählen Sie eine Referenzdatenstrategie aus.
   • Zufallsprinzip: Generiert zufällige Punkte für die Genauigkeitsbewertung über das gesamte Eingabe-Dataset.
   • Stratifizierte Zufallsstichprobe: Generiert eine Gruppe von Punkten für die Genauigkeitsbewertung, die zahlenmäßig proportional zum Klassenbereich für jede Klasse ist.
   • Abgeglichene stratifizierte Zufallsstichprobe: Generiert eine Gruppe von Punkten für die Genauigkeitsbewertung, wobei jede Klasse die gleiche Anzahl von Punkten aufweist.

Es wird eine Tabelle erstellt, in der jeder Zufallspunkt als Datensatz zusammen mit einem Feld für Ground-Truth und einem Feld für das klassifizierte Bild aufgelistet wird. Das Feld Ground-Truth wird mit dessen Wert gefüllt, während das Feld Klassifiziert mit einem Null-Wert (-1) gefüllt wird.

3. Öffnen Sie das Werkzeug Punkte für Genauigkeitsbewertung aktualisieren.
4. Legen Sie die Eingabe-Raster oder -Feature-Class-Daten als das klassifizierte Dataset fest.
5. Verwenden Sie die Ausgabe des Werkzeugs Punkte für Genauigkeitsbewertung erstellen als Eingabe-Punkte für Genauigkeitsbewertung.
6. Legen Sie das Zielfeld auf Klassifiziert fest.
Die Tabelle wird aktualisiert, sodass sie den Wert jedes Punktes basierend auf den klassifizierten Daten enthält. Es sind nun beide Felder gefüllt und sie kann zur Berechnung der Konfusionsmatrix verwendet werden.
7. Öffnen Sie das Geoverarbeitungswerkzeug Konfusionsmatrix berechnen, und verwenden Sie die im vorherigen Schritt erstellte Tabelle als Eingabe.

Nachdem Sie die Ergebnisse der Genauigkeitsbewertung gesehen haben, müssen Sie die Trainingsgebiete oder Klassifizierungsparameter möglicherweise anpassen oder einen anderen Klassifikator wählen, um ein besseres Ergebnis zu erhalten. Verwenden Sie in diesem Fall die neuen klassifizierten Daten als Eingabe für das Werkzeug Punkte für Genauigkeitsbewertung aktualisieren, legen Sie das Zielfeld auf Klassifiziert fest, und führen Sie Konfusionsmatrix berechnen unter Verwendung dieser Ausgabe aus.

Wenn Sie die Ground-Truth-Daten aktualisiert haben und die Bewertung erneut ausführen müssen, gibt es zwei Möglichkeiten. Die eine Möglichkeit besteht darin, die neuen Ground-Truth-Daten als Eingabe für das Werkzeug Punkte für Genauigkeitsbewertung aktualisieren zu verwenden und das Zielfeld auf Ground-Truth festzulegen. Dadurch wird die gleiche Gruppe von Punkten beibehalten, die bei der erstmaligen Ausführung der Analyse erstellt wurde. Alternativ können Sie von Anfang an starten und das Tool Punkte für Genauigkeitsbewertung erstellen verwenden, um eine neue Reihe von Punkten zu generieren.

Eine andere Möglichkeit besteht darin, die Punkte aus dem klassifizierten Dataset zu erstellen und jeden Punkt manuell zu identifizieren, mit dem Sie das Ground-Truth-Feld füllen möchten. In diesem Szenario verwenden Sie das Werkzeug Punkte für Genauigkeitsbewertung erstellen verwenden, bearbeiten Sie das Feld Ground-Truth, und führen Sie das Werkzeug Konfusionsmatrix berechnen aus.