引言
面向对象分类（Object-Oriented Classification，OOC）是遥感图像处理中的一种重要技术，它通过将遥感图像中的地物划分为具有相似特征的类别，从而提高遥感图像的分类精度。然而，如何精准评估分类后的精度，一直是遥感领域的研究热点。本文将详细介绍Envi面向对象分类的原理，并探讨如何通过多种方法来评估分类后的精度。
Envi面向对象分类原理
1. 面向对象分类的基本概念
面向对象分类是一种基于地物光谱、纹理、形状等特征的分类方法。它将遥感图像中的地物划分为具有相似特征的类别，从而提高分类精度。
2. 面向对象分类的步骤
（1）特征提取：从遥感图像中提取地物的光谱、纹理、形状等特征。
（2）特征融合：将提取的特征进行融合，形成综合特征。
（3）聚类分析：根据综合特征对地物进行聚类，形成类别。
（4）分类结果生成：根据聚类结果生成分类图。
精准评估分类后精度的方法
1. 混淆矩阵
混淆矩阵是评估分类精度的重要工具，它反映了分类器对各类别的识别能力。混淆矩阵的元素表示实际类别与预测类别之间的关系。
混淆矩阵计算公式：
| 预测类别1 | 预测类别2 | … | 预测类别n | |
|---|---|---|---|---|
| 实际类别1 | TP1 | FP1 | … | FN1 |
| 实际类别2 | TP2 | FP2 | … | FN2 |
| … | … | … | … | … |
| 实际类别n | TPn | FPn | … | FNn |
其中，TP表示真正例（True Positive），FP表示假正例（False Positive），FN表示假反例（False Negative）。
混淆矩阵分析：
- 准确率（Accuracy）：准确率表示分类器正确识别地物的比例，计算公式为：
Accuracy = (TP1 + TP2 + ... + TPn) / (TP1 + TP2 + ... + TPn + FP1 + FP2 + ... + FPn)
- 精确率（Precision）：精确率表示分类器识别为正类的样本中，实际为正类的比例，计算公式为：
Precision = TP1 / (TP1 + FP1)
- 召回率（Recall）：召回率表示实际为正类的样本中，被分类器正确识别的比例，计算公式为：
Recall = TP1 / (TP1 + FN1)
- F1值：F1值是精确率和召回率的调和平均值，计算公式为：
F1 = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)
2. Kappa系数
Kappa系数是评估分类精度的一种方法，它考虑了随机性对分类结果的影响。
Kappa系数计算公式：
Kappa = (TP1 + TP2 + ... + TPn - (TP1 * FP1 + TP2 * FP2 + ... + TPn * FPn)) / (n * (TP1 + TP2 + ... + TPn + FP1 + FP2 + ... + FPn))
其中，n表示类别数。
Kappa系数分析：
- Kappa系数的取值范围为[-1, 1]，值越接近1表示分类精度越高。
3. 残差分析
残差分析是评估分类精度的一种方法，它通过分析分类结果与实际值之间的差异来评估分类精度。
残差分析步骤：
（1）计算分类结果与实际值之间的差异。
（2）分析差异的原因，如噪声、分类器性能等。
（3）根据分析结果优化分类模型。
总结
本文介绍了Envi面向对象分类的原理和评估分类后精度的方法。通过混淆矩阵、Kappa系数和残差分析等方法，可以有效地评估分类后的精度，从而提高遥感图像分类的准确性。在实际应用中，应根据具体情况进行选择和调整，以达到最佳分类效果。