#1 Tue 28 September 2010 12:37
- marwane
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- Messages: 4
Matrice de confusion
Bonjour à tous,
Pour évaluer le résultat de la classification supervisée, on génère une matrice de confusion où les données de terrain sont comparées à celle otenues par classification. Ma question est la suivante: comment introduire les données de terrain et y a-t-il un procédé d'echantillonnage systematique ou autre sur l'image qui nous définisse les échantillons à vérifier sur le terrain.
Je travaille sur le logiciel Envi 4.2 et Erdas 9.1.
Merci pour vos réponses
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#2 Wed 06 October 2010 23:17
- ranfosic
- Membre
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- Messages: 118
Re: Matrice de confusion
Bonjour,
Pour introduire tes données de terrain cela dépend du type de données que tu as collecté. Par exemple, si ce sont des relevés GPS tu peux créer un fichier de points (shape, tab...) que tu peux ensuite convertir en ROIs (exemple pour ENVI mais tu peux appliquer la même procédure avec ERDAS). Ensuite tu utilises ces points comme zones de validation (confusion matrix -> using ground truth rois).
Autrement tu peux utiliser une image de référence (par exemple une autre classification) et faire une échantillonnage aléatoire pour sélectionner des zones de validations (Generate random sample).
Ranfosic
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#3 Fri 08 October 2010 19:02
- nassima
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- Date d'inscription: 25 Aug 2010
- Messages: 19
Re: Matrice de confusion
bonjour Ranfosic
je vous remercie pour ces informations mais esque cette méthode est aussi utilisé dans le ça ou les données de terrain récoltés sont (le recouvrement de la végétation dans l'un des classes de végétation obtenus après une classification supervisée bien sur ces points de mesure sont référencé avec un GPS ?
merci
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#4 Thu 14 October 2010 13:16
- marwane
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- Messages: 4
Re: Matrice de confusion
Bonjour à tous,
Merci Ransofic pour tes explications.
Marwane
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#5 Thu 14 October 2010 14:09
- camillenetter
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- Date d'inscription: 20 Apr 2006
- Messages: 29
Re: Matrice de confusion
Bonjour Marwane,
Pour utiliser tes points de vérité terrain, tu sépares ton échantillon en 2 répartis sur l'ensemble de tes classes. la premiere partie sera utilisée comme parcelles d'entrainement (ROI) pour faire la classification supervisée. l'autre moitié de l'échantillon te servira comme points de validation pour évaluer la qualité de ta classification a travers une matrice de confusion et divers indices.
Camille
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#6 Mon 18 October 2010 13:29
- marwane
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Re: Matrice de confusion
Bonjour à tous,
Merci Camille pour tes eclaircissements,
Marwane
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