Bài giảng Địa tin học - Phân loại ảnh: Phi giám định và ma trận đánh giá sai số

Nội dung text: Bài giảng Địa tin học - Phân loại ảnh: Phi giám định và ma trận đánh giá sai số

1. BỘ MƠN ĐỊA TIN HỌC PHÂN LOẠI ẢNH PHI GIÁM ĐỊNH VÀ MA TRẬN ĐÁNH GIÁ SAI SỐ
2. NỘI DUNG 1. Phân loại phi giám định 2. Ma trận đánh giá sai số phân loại
3. 1. Phân loại phi giám định a. Ghép nhĩm phân cấp Gộp từng cặp nhĩm cĩ khoảng cách khơng gian phổ ngắn nhất cho đến khi đạt được số nhĩm yêu cầu 1 k 2  2 d(x1 , x 2 ) = (x1i − x 2i )  i=1  k: số kênh phổ
4. 1. Phân loại phi giám định a. Ghép nhĩm phân cấp Quy trình ghép nhĩm phân cấp Chọn khoảng cách Số giới hạn của nhĩm - N Số lần Tính ma trận khoảng cách giữa các nhĩm gộp Tìm cặp nhĩm cĩ khoảng cách cực tiểu Gộp cặp Tính ma trận khoảng cách mới giữa cá c nhĩm sau khi gộp Sai Số nhĩm = N Đúng Số lượng nhóm DỪNG
5. 1. Phân loại phi giám định b. Ghép nhĩm khơng phân cấp - Số nhĩm được ấn định tạm thời trước - Ghép các pixel vào nhĩm sao cho khả năng phân cách giữa các nhĩm là cao - Tính lại trọng tâm nhĩm và điều chỉnh số nhĩm - Lặp vịng lại cho đến khi đạt số nhĩm yêu cầu
6. 1. Phân loại phi giám định b. Ghép nhĩm khơng phân cấp - ISODATA Chọn các tham số Tính trọng tâm các nhĩm sơ khởi Phương pháp Định vị lại Định vị lại các thành viên Sửa trọng tâm tất cả các nhĩm Sai Hội tụ Đúng Sửa trọng tâm tất cả các nhĩm Gỡ nhĩm và các thành viên rời nhỏ nhất Đúng Ghép xong nhĩm Thống kê nhĩm Sai Gộp Tách DỪNG
7. 1. Phân loại phi giám định b. Ghép nhĩm khơng phân cấp - ISODATA
8. 1. Phân loại phi giám định b. Ghép nhĩm khơng phân cấp - ISODATA
9. 1. Phân loại phi giám định b. Ghép nhĩm khơng phân cấp - ISODATA
10. 1. Phân loại phi giám định b. Ghép nhĩm khơng phân cấp - ISODATA
11. 1. Phân loại phi giám định b. Ghép nhĩm khơng phân cấp - ISODATA
12. 2. Ma trận sai số phân loại (1) (2) (K-1) (K) Total (1) O11 O12 O1 k-1 O1 k S1+ (2) O21 O22 O2 k-1 O2 k S2+ (K-1) Ok-1 1 Ok-1 2 Ok-1 K-1Ok-1 k Sk-1+ (K) Ok 1 Ok 2 Ok k-1 Ok k Sk+ K K Total S+1 S+2 S+k-1 S+k n =   Oij j=1 i=1
13. 2. Ma trận sai số phân loại K Tổng hàng i = O = S Tổng số pixel loại i  ij i+ thực j=1 K Tổng cột j = Oij = S+ j Tổng số pixel loại j giải đốn  i=1 k k k k Tổng số pixel n =  Oij = S+ j =Si+ j=1 i=1 i=1 j=1
14. 2. Ma trận sai số phân loại K Oii Độ chính xác tồn cục  T = i=1 *100% n S − O Tỷ lệ phần trăm sai số t = i+ ii *100% bỏ sĩt i+ Si+ S − O Tỷ lệ phần trăm sai số t = + j jj *100% thực hiện + j S+ j
15. 2. Ma trận sai số phân loại (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) Total (1) 441 0 0 0 0 0 0 441 (2) 0 120 0 0 0 0 0 120 (3) 0 0 110 0 0 0 0 110 (4) 0 0 0 121 0 0 0 121 (5) 0 0 0 0 195 0 0 195 (6) 0 0 0 0 0 35 0 35 (7) 0 0 0 0 0 0 12 12 Total 441 120 110 121 195 35 12 1034 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0% 100 %
16. 2. Ma trận sai số phân loại Chỉ số Kappa Ќ = (T – E)/(1 – E) E A B C D Total Ma trận tích của hàng và cột biên A 35 14 11 1 61 3233 2379 3904 427 B 4 11 3 0 18 954 702 1152 126 C 12 9 38 4 63 3339 2457 4032 441 D 2 5 12 2 21 1113 819 1344 147 Total 53 39 64 7 163 T = (35+11+38+2)/163 = 0,528 0,528 − 0,305 0,223  = = = 0,321 E = 8114 / 26569 = 0,305 1− 0,305 0,695