总体分类精度和kappa系数计算实例详细介绍！

为啥要算总体分类精度和kappa系数呢？想必大家都知道是为了精度评价，当我们没有实测数据的时候，那么总体分类精度和kappa系数就派上用场了！我们没有实测数据，依旧能够评价自己的方法和模型的优良性。博客写的有点啰嗦~啊哈哈哈哈哈哈哈哈哈 一、分类精度和kappa系数的计算公式 首先先看一下总体分类精度和kappa系数的计算公式

1.1总体分类精度： 1.2kappa系数： 我们先知道总体分类精度和kappa系数的公式，下面看具体怎么操作 二、生成随机点 在真彩色（或者假彩色）影像在随机生成随机点。 （注意：1.此处必须是自己研究区域裁剪过的，要不有其他的区域会影响接下来的操作 2.比如你用的是低分辨率的数据，那么此处的假彩色影像数据可以下载高分辨率的比如landsat 高分数据 哨兵数据等，为了方便目视解译） 这样arcgis就会自动生成一些随机点 三、目视解译 比如一副影像，你想提取植被，那么你就通过真彩色或者假彩色影像来进行判读，是植被还是非植被，那么上面我们已经生成了随机点，遍布在整幅影像上，在arcgis中进行属性编辑，增添字段“类别”。 那么此处我判读标记为“1”和“0”，1代表的是植被，0代表的是非植被。然后我这里生成的是100个随机点，那么就要自己一个点一个点的进行判读。 四、将多值提取至点 比如我这个提取植被，有两种方法，NDVI阈值法和随机森林法，那么先将植被提取出来，这时的影像是一个灰度影像，只有一个波段，值也只有两个，因为我是两类，这些影像也是，植被为1，非植被为0. 将任意点.shp提取值至点，具体参考——多值提取值点，然后此时如下图所示 五、计算总体分类精度和kappa系数 然后我们从excel里打开随机点.shp,后缀为dbf的文件，这样我们通过筛选1和0的值，就可以知道哪些值是正确的分类，哪些值是错误分类，通过公式计算就可以得到总体分类精度和kappa系数的值！！！ 长路漫漫 唯有坚持…

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