Precisión de la clasificación. Las clasificaciones, sean del tipo que sean, no son 100% precisas....

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