Calculer la matrice de confusion (Outils Image Analyst)
Résumé
Calcule une matrice de confusion avec des erreurs d’omission et de commission et déduit un indice Kappa d’accord, une intersection sur union (IoU) et une précision globale entre la carte classée et les données de référence.
Cet outil utilise les résultats de l’outil Create Accuracy Assessment Points (Créer des points d’évaluation de la précision) ou de l’outil Update Accuracy Assessment Points (Mettre à jour les points d’évaluation de la précision).
Utilisation
Le processus d’évaluation de la précision utilise généralement les trois outils suivants dans cet ordre : Create Accuracy Assessment Points (Créer des points d’évaluation de la précision), Update Accuracy Assessment Points (Mettre à jour les points d’évaluation de la précision) et Compute Confusion Matrix (Calculer la matrice de confusion).
Cet outil calcule une matrice de confusion à l’aide des points d’évaluation de la précision. Les points d’évaluation de la précision sont générés par l’outil Create Accuracy Assessment Points (Créer des points d’évaluation de la précision) et mis à jour par l’outil Update Accuracy Assessment Points (Mettre à jour les points d’évaluation de la précision). Ces deux outils vérifient que chaque point aura des valeurs de classe valides pour les champs
ClassifiedetGrndTruth. Ces champs sont tous les deux des champs de type entier long. L’outil calcule la précision des utilisateurs et des producteurs de chaque classe, ainsi qu’un indice Kappa d’accord global. Ces taux de précision sont compris entre 0 et 1, la valeur 1 représentant une précision de 100 pour cent. Voici un exemple de matrice de confusion :c_1
c_2
c_3
Total
U_Accuracy
Kappa
c_1
49
4
4
57
0.8594
0
c_2
2
40
2
44
0.9091
0
c_3
3
3
59
65
0.9077
0
Total
54
47
65
166
0
0
P_Accuracy
0.9074
0.8511
0.9077
0
0.8916
0
Kappa
0
0
0
0
0
0.8357
Exemple de matrice de confusion
La précision des utilisateurs est une mesure des pixels correctement classés parmi tous les pixels classés d’une classe donnée. Les autres pixels classés de cette classe appartiennent à une classe différente, ou sont identifiés comme une classe différente, d’après les informations de référence ; ce sont des faux positifs.
La précision des utilisateurs est également désignée sous le nom d’erreurs de commission ou d’erreur de type 1. Les données qui permettent de calculer ce taux d'erreur sont lues à partir des lignes de la table.
La ligne Total montre le nombre de points qui auraient dû être identifiés comme une classe donnée d’après les données de référence.
La précision des producteurs est un faux négatif, où les pixels d’une classe connue sont classés ailleurs que dans cette classe. Cela est le cas par exemple lorsque l’image classée identifie un pixel comme une forêt, alors qu’il devrait être imperméable. Dans ce cas, la classe imperméable ne comporte pas les pixels qui devraient être présents d’après les données de référence.
La précision des producteurs est également désignée sous le nom d’erreurs d’omission ou d’erreur de type 2. Les données qui permettent de calculer ce taux d’erreur sont lues à partir des colonnes de la table.
La colonne Total montre le nombre de points qui ont été identifiés comme une classe donnée d’après la carte classée.
L’indice Kappa d’accord offre une évaluation globale de la précision de la classification.
L’intersection sur union (IoU) est la surface de superposition entre la segmentation prévue et la réalité de terrain divisée par la surface d’union entre la segmentation prévue et la réalité de terrain. La valeur IoU est calculée pour chaque classe.
Paramètres
| Etiqueter | Explication | Type de données |
|---|---|---|
|
Points d’évaluation de la précision en entrée |
Classe d’entités des points d’évaluation de la précision créée à partir de l’outil Create Accuracy Assessment Points (Créer des points d’évaluation de la précision), contenant les champs |
Feature Layer |
|
Matrice de confusion en sortie |
Le nom du fichier en sortie de la matrice de confusion au format tabulaire. Le format de la table est déterminé par l'emplacement et le chemin d'accès en sortie. Par défaut, la sortie sera une table de géodatabase. Si le chemin ne se trouve pas dans une géodatabase, spécifiez l’extension |
Table |
Environnements
Cet outil n’utilise pas d’environnement de géotraitement.
Informations de licence
- Basic: Requiert Image Analyst ou Spatial Analyst
- Standard: Requiert Image Analyst ou Spatial Analyst
- Advanced: Requiert Image Analyst ou Spatial Analyst