Precisión de la clasificación
Precisión de la clasificación
• Las clasificaciones, sean del tipo que sean, no son 100% precisas.
• La precisión de una clasificación nos indica la confiabilidad que debemos tener en sus resultados.
• Es necesario informar la precisión de la clasificación a los usuarios de la misma.
Posibles resultados de una clasificación no supervisadaClase
espectralClase real en
el terreno
Clase 1 Agua
Clase 2
Clase 3 Bosque
Clase 4
Clase 5 Agrícola100%
100%
20%
100%
80%
100%
Posibles resultados de una clasificación supervisada
Clase real en el terreno:
Píxeles clasificados
como:
Agua Agua
Bosque Bosque
Urbano Urbano
Agrícola Agrícola 100%
100%
20%
100%
55%
25%
Tipos de error
• Error de omisión: píxel correspondiendo a una clase de cobertura pero que no fue clasificado de esa manera.– su complemento es la precisión del productor
• Error de comisión: píxel clasificado como una clase de cobertura a la que no pertenece.– su complemento es la precisión del usuario
Datos para estimar precisión• Lugares de entrenamiento. Nos dan una
medida viciada de la precisión. No deben utilizarse para esto.
• Lugares de referencia. – Independientes de los lugares de
entrenamiento. – Pueden ser obtenidos en reconocimiento
preliminar o luego de hacer la clasificación.– Cotejados en el campo o con fotos aéreas.
Diseños de muestreo para corroborar la clasificación
• Al azar
• Sistemático
• Al azar estratificado
Diseño de muestreo al azar
Diseño de muestreo sistemático o regular
Diseño de muestreo al azar estratificado
Número de lugares a muestrear
• Método estadístico.
• Regla general. Seleccionar 50 lugares al azar o sistemáticamente por cada clase de uso de terreno.
Matriz de error
• Las columnas presentan lo observado en los lugares de referencia.
• Las filas presentan lo clasificado en los lugares de referencia.
Matriz de error
Tipos de error
• Error de omisión: píxel correspondiendo a una clase de cobertura pero que no fue clasificado de esa manera.– su complemento es la precisión del productor
• Error de comisión: píxel clasificado como una clase de cobertura a la que no pertenece.– su complemento es la precisión del usuario
Precisión general
• Lugares clasificados correctamente dividido por el total de lugares de referencia. – Este índice de precisión no toma en cuenta
los errores de comisión y omisión.
• Otro estimado, estadísticamente más apropiado, sería el coeficiente de Kappa. – Este coeficiente toma en cuenta los errores
de comisión y de omisión.
Ejemplo de cálculos del coeficiente Kappa (continuación de tabla 8-11)
Precisión del productor
• Se calcula por clase de uso de terreno.
• Lugares de una clase de uso de terreno clasificados correctamente dividido por el total de lugares de referencia correspondientes a esa clase.
Precisión del usuario
• También se calcula por clase de uso de terreno.
• Lugares de una clase de uso de terreno clasificados correctamente dividido por el total de lugares clasificados en esa clase.
Mapping the forest types and landcover…
Helmer et al. 2002