ESTIMACION DE LA EXACTITUD DE UNA CLASIFICACION - MATRIZ DE CONFUSION

9.3.3 Estimación de la exactitud de una clasificación: Matriz de confusión. En un sentido estricto ninguna clasificación puede considerarse completa hasta que su grado de exactitud sea evaluado. Este puede definirse como el grado de concordancia entre las clases asignadas por el clasificador y sus ubicaciones correctas según datos de tierra recolectados por el usuario y considerados como datos de referencia.a tomar como referencia el conjunto de datos de entrenamiento, aunque obviamente este procedimiento conduce a sobreestimar la exactitud de la  clasificación. Este procedimiento constituiría en realidad sólo una evaluación de la calidad de selección de las áreas de entrenamiento. También podría recurrirse a una validación cruzada basada en comparaciones con los resultados de otros clasificadores. 

El instrumento más usual para evaluar la exactitud de una clasificación es la matriz de  confusión, también llamada matriz de error o de contingencia. Esta es una matriz cuadrada  de n x n, donde n es el número de clases. Dicha matriz muestra la relación entre dos series  de medidas correspondientes al área en estudio. La primera serie corresponde a datos de  referencia adquiridos de observaciones de campo, inspección de estadísticas agrícolas,  interpretación de fotos aéreas y otras fuentes similares. La segunda corresponde a la  categorización de los pixeles realizada por el clasificador para las clases de interés. En una  matriz de confusión las columnas corresponden a los datos de referencia, mientras que las  filas corresponden a las asignaciones del clasificador. 
A partir de una matriz de confusión pueden deducirse varios índices relativos a la exactitud  de la clasificación. Para definir y comentar dichos índices calcularemos, computadora y  software mediante, la matriz de confusión para la escena LANDSAT de la Fig.80 a.

Dicha escena corresponde a un área pequeña al norte de la ciudad de San Pedro, Jujuy, Rep. Arg. registrada en noviembre de 2005. Clasificamos la imagen por el método supervisado utilizando el algoritmo de las mínimas distancias. Las áreas de entrenamiento para coberturas terrestres de interés las definimos en base al examen de las combinaciones RGB color natural y falso infrarrojo apoyados por el análisis de los perfiles espectrales. Las áreas de entrenamiento corresponden a las siguientes regiones: 

1. Forestación 
2. Cerros sin vegetación 
3. Cultivos 
4. Areas no cultivadas 

Puesto que no teníamos suficiente información terrestre para ser empleada como referencia 
en la evaluación de la exactitud de dicha clasificación, efectuamos paralelamente una  clasificación supervisada utilizando el algoritmo de máxima probabilidad y declarándola (a efectos del presente ejercicio) nuestra fuente de datos de referencia, es decir nuestra verdad  terrestre. Las imágenes clasificadas por ambos métodos se presentan en las Figs. 80 b y c. 
Calculada la matriz los resultados se exponen en la Fig. 81.

Fig. 81 – Tabla de valores de la matriz de confusión

 

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Aplicaciones prácticas de la percepción remota satelital

INDICE DEL TUTORIAL:

1- INTRODUCCION A LA PERCEPCION REMOTA

2. NATURALEZA DE LAS RADIACIONES ELECTROMAGNÉTICAS

3. INTERACCION DE LA RADIACION CON LA MATERIA Y ORIGEN DE LOS ESPECTROS

4. INTERACCION DE LAS RADIACIONES CON LOS OBJETOS DE LA SUPERFICIE TERRESTRE.
   INTERACCION DE LAS RADIACIONES CON LOS OBJETOS DE LA SUPERFICIE TERRESTRE (continuación)
   LA REFLECTANCIA EN LOS VEGETALES
   LA REFLECTANCIA EN EL AGUA

5. INTERACCIONES ATMOSFERICAS

6. LA ADQUISICION DE DATOS Y LAS PLATAFORMAS SATELITALES
    LA ADQUISICION DE DATOS Y LAS PLATAFORMAS SATELITALES (continuación)
    SATELITES METEOROLOGICOS Y AGROMETEOROLOGICOS
    LOS NUEVOS SATELITES PARA LA OBSERVACION DE LA TIERRA
    RECEPCION Y TRANSMISION DE LA INFORMACION SATELITAL

7. SENSORES
    7.1. Consideraciones generales
    SENSORES (continuación)
    7.2 Naturaleza de los detectores
    SENSORES: BANDAS ESPECTRALES LANDSAT TM y SPOT HRVIR
    7.3 Estudio de dos casos: LANDSAT y SPOT
    7.4 Resolución
       7.4.1 Resolución espacial
       7.4.2 Resolución espectral
       7.4.3 Resolución radiométrica
       7.4.4 Resolución temporal
   7.5 Escala y resolución espacial.

8. ESTRUCTURA DE LAS IMÁGENES DIGITALES
    ESTRUCTURA DE LAS IMAGENES DIGITALES (continuación)

9. PROCESAMIENTO DE LAS IMÁGENES SATELITALES
    PROCESAMIENTO DE LAS IMAGENES SATELITALES (continuación)
    9.2 Realces
       9.2.2 Filtrado espacial
       9.2.3 Análisis por Componentes Principales
       9.2.4 Combinaciones de color
               Combinaciones de color (continuación)
    IMAGENES SATELITALES - CLASIFICACION
    9.3 Clasificación
         Clasificación (continuación)
            9.4.1 Clasificación supervisada
            9.4.1.2 Clasificador por paralelepípedos.
            9.4.1.3 Clasificador por máxima probabilidad (maximum likelihood)
   Clasificador por máxima probabilidad (maximum likelihood) - (continuación)
         9.3.2 Clasificación no supervisada
         9.3.3 Estimación de la exactitud de una clasificación: Matriz de confusión
   Estimación de la exactitud de una clasificación: Matriz de confusión (continuación)
         9.3.4 Otros métodos de clasificación
            9.3.4.1. Clasificador de red neuronal artificial
                        Clasificador de red neuronal artificial (continuación)
            9.3.4.2 Clasificadores difusos (fuzzy classifiers)

10. ALGUNAS APLICACIONES DE LA PERCEPCION REMOTA
     10.1 Aplicaciones en Agricultura.
         10.1.2 Indices N-dimensionales “Tasseled Cap”
         10.1.3 Indices de vegetación a partir de imágenes hiperespectrales
         10.2.1 Generalidades sobre el infrarrojo térmico
         10.2.2 Aplicaciones del infrarrojo térmico
             10.2.2.1 Temperatura del mar
             10.2.2.2 Temperatura terrestre
    10.3 Monitoreo de áreas de desastre
         10.3.1 Algunos ejemplos típicos
         10.3.2 El monitoreo a escala global de desastres

APENDICE I : NOCIONES BASICAS SOBRE SENSORES DE RADAR

APENDICE II: BIBLIOGRAFIA SUGERIDA

 

OTROS ITEMS DE INTERES

Galería de imágenes

 

Plataformas de observación

 

Aeropuertos del mundo

 

Imágenes satelitales y seguros

 

¿Qué es la resolución?

 

Petróleo

 

Forestación

 

Estudios de viabilidad

 

Mercados de futuros

 

Cultivo del arroz

 

Nuestra misión

 

Nuestros servicios

 

¿Qué es la percepción remota?

 

¿Qué es una imagen satelital?

 

Uso del GPS

 

Estación rastreadora

 

Pasturas

 

Monitoreo de incendios

 

Sequías

 

Recursos naturales

 

Cultivo del tabaco