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| 基于正样本-背景数据的校正混淆矩阵 | |
| 作者姓名： | 李文楷 刘原池 刘子越 黄伟钧 胡晓梅 |
| 作者单位： | 中山大学地理科学与规划学院 |
| 基金项目： | 广东省基础与应用基础研究基金（2020A1515010764）; |
| 摘 要： | 提出一种基于正样本和无标记背景数据的混淆矩阵校正方法,并以WorldView-3和Landsat8卫星影像不透水面提取为例,验证其在遥感影像一类分类精度评价中的有效性.实验结果表明,基于接受者操作特征曲线估算的校正常数c在WorldView-3影像中范围为0.301 7～0.310 3,在Landsat8影像中范围为0.289 5～0.313 2,分别与对应的真值0.279 0和0.300 0较为接近;基于正样本-背景数据朴素混淆矩阵的精度指标与传统基于正负二类数据基准混淆矩阵的精度指标值相差较大,而经过c值校正之后的精度指标值与基准指标值基本一致.该结果验证了基于正样本-背景数据的校正混淆矩阵在不依赖负样本的情况下可以有效地对一类分类结果进行评价. |
| 关 键 词： | 遥感影像 一类分类 正样本 无标记背景数据 混淆矩阵 |