Disponible avec une licence Spatial Analyst.
Vue d'ensemble du workflow d'évaluation de la précision
L'évaluation de la précision est une composante importante tout projet de classification. Elle compare l'image classée à une autre source de données qui est considérée comme précise ou aux données de réalité de terrain. La réalité de terrain peut être collectée sur le terrain, mais cette démarche est longue et onéreuse. Les données de réalité de terrain peuvent également être déduites de l'interprétation de l'imagerie haute résolution, de l'imagerie classée existante ou de couches de données SIG.
Le mode d'évaluation le plus répandu de la précision d'une carte classée consiste à créer un jeu de points aléatoires à partir de données de réalité de terrain et à le comparer aux données classées dans une matrice de confusion. Même si cette procédure se compose de deux étapes, vous pouvez être amené à comparer les résultats de différentes méthodes de classification ou sites d'apprentissage. Vous pouvez également ne pas disposer des données de réalité de terrain et vous appuyer sur l'imagerie utilisée pour créer la classification. Pour adapter ces autres workflows, ce processus utilise trois outils de géotraitement : Créer des points d'évaluation de la précision, Mettre à jour les points d'évaluation de la précision et Calculer la matrice de confusion.
Le workflow le plus courant est le suivant : vous disposez d'une imagerie classée et vous souhaitez la comparer aux données de réalité de terrain. Les premières étapes permettent de créer un ensemble de points aléatoires.
- Ouvrez l'outil Créer des points d'évaluation de la précision et définissez le champ cible sur Réalité de terrain.
- Sélectionnez une stratégie d'échantillonnage.
- Aléatoire : génère des points d'évaluation de la précision aléatoires sur l'intégralité du jeu de données en entrée.
- Aléatoire stratifié : génère un ensemble de points d'évaluation de la précision qui est proportionnel en nombre à la surface de chaque classe.
- Aléatoire stratifié égalisé : génère un ensemble de points d'évaluation de la précision où chaque classe comporte le même nombre de points.
- Ouvrez l'outil Mettre à jour les points d'évaluation de la précision.
- Définissez les données raster ou de classes d'entités en entrée comme jeu de données classé.
- Utilisez la sortie de l'outil Créer des points d'évaluation de la précision comme points d'évaluation de la précision en entrée.
- Définissez le champ cible sur Classé.
- Ouvrez l'outil de géotraitement Calculer la matrice de confusion et utilisez en entrée la table générée lors de l'étape précédente.
La couche de la réalité de terrain détermine le nombre et la position des points aléatoires en fonction de la stratégie d'échantillonnage.
Une table répertoriant chaque point aléatoire sous forme d'enregistrement avec un champ pour la réalité de terrain et un champ pour l'image classée est créée. Le champ Réalité de terrain est renseigné avec sa valeur tandis que le champ Classé est renseigné avec une valeur Null (-1).
Après avoir examiné les résultats de l'évaluation de la précision, vous pouvez être amené à ajuster les échantillons d'apprentissage ou les paramètres de classification ou à choisir un autre classificateur pour obtenir de meilleurs résultats. Dans ce cas, utilisez les nouvelles données classées en entrée dans l'outil Mettre à jour les points d'évaluation de la précision, définissez le champ cible sur Classé et exécutez Calculer la matrice de confusion à l'aide de cette sortie.
Si vous avez mis à jour les données de la réalité de terrain et devez réexécuter l'évaluation, deux possibilités s'offrent à vous : La première consiste à utiliser les nouvelles données de la réalité de terrain dans l'outil Mettre à jour les points d'évaluation de la précision et à définir le champ cible sur Réalité de terrain. Ceci permet de conserver l'ensemble de points qui a été créé lors de la première exécution de l'analyse. Vous pouvez également commencer depuis le début et d'utiliser l'outil Créer des points d'évaluation de la précision pour générer un nouvel ensemble de points.
L'autre possibilité consiste à créer les points à partir du jeu de données classé et à identifier manuellement chaque point pour renseigner le champ de la réalité de terrain. Dans ce cas, vous utilisez l'outil Créer des points d'évaluation de la précision, modifiez le champ Réalité de terrain et exécutez l'outil Calculer la matrice de confusion.