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5. Bewertung und Überprüfung der Ergebnisse
Überprüft wird:
- Wahrscheinlichkeit der Klassenzugehörigkeit
- Differenz der Wahrscheinlichkeiten zur nächsten Klasse
Dafür wird eine Konfusionsmatrix der Trainingsgebiete erstellt, die die
Eignung der Trainingsgebiete aufzeigt.
Unter Nutzung von Karten, GIS, Feldvergleichen werden Kontrollgebiete festgelegt.
Es wird eine Konfusionsmatrix der Kontrollgebiete erstellt und anhand dieser
Referenz die Klassifikation bewertet.
Beispiel für Konfusionsmatrix:
Zusammenfassung:
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Für multispektrale Klassifikation ist das a-priori Wissen des Anwenders nötig |
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Unüberwachte Klassifikation basiert auf der Evaluation von Histogrammen und wird meist als pre-processing Methode angewandt. |
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Ein Problem ist die statistische Verteilung in Klassen und die reale Welt |
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| Diese Methode liefert gute Resultate und kann sehr effektiv sein wenn sie mit Bedacht und Sorgfalt angewandt wird. |
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