Оценка точности тематических карт

Эта страница является черновиком статьи.

Методические подходы для оценки точности тематических карт

Введение

Данная статья является кратким и довольно вольным переводом работы «Making better use of accuracy data in land change studies: Estimating accuracy and area and quantifying uncertainty using stratified estimation» [1]. Основной целью авторов данной работы было описание стратегии использования информации о точности тематической карты для оценки площади выделенных классов с указанием доверительных интервалов. Авторы имеют еще одна работу по данной тематике [2], позволяющую глубже погрузиться в механизм расчетов точности тематических карт. Авторы указывают [1], что в статьях посвященных исследованию изменений растительного покрова довольно часто упускается важная информация о точности созданных тематических карт или ошибках в определении площадей выделенных классов. Отмечается, что для более полного использования информации, представленных на данных картах в статьях необходимо обязательно указывать:

1. Показатели точности: "общая точность классификации" (Overall accuracy), "точность пользователя" (User's accuracy) и "точность производителя" (Producer's accuracy). Более подробно со смысловым содержанием данных ошибок можно познакомиться в данной статье [3].
2. Площади выделенных классов с поправкой на ошибки классификации.
3. Указание ошибки среднего (SE) или доверительного интервала (CI) оцениваемых площадей.

Несколько простых числовых примеров позволят проследить последовательность расчетов данных показателей для простой случайной, систематической и стратифицированной случайной выборки. Выборка - это набор точек на оцениваемой тематической карты в атрибутах которых записаны значения класса взятые с самой карты, а также полученные из иных источников (полевых исследований, снимков более высокого пространственного разрешения и т.д.).

Практическая часть

Приведем пример расчета ошибок классификации тематической карты в общем виде. Предположим необходимо оценить точность классификации космического снимка с q категориями/классами и оценить площадь каждой уникальной категории с указанием ошибки. Для этого либо случайным, либо систематическим образом закладывается выборка из n-го количества точек и строится типовая матрица ошибок (matrix error, табл.1). В рядах данной таблицы записываются категории карты (i = 1, 2, … q), а в колонках – справочные (экспертные) категории (j = 1,2, …, q). Правила, по которым заполняется данная таблица можно посмотреть здесь [3]. Отметим, что справочные категории считаются эталонными, т.е. получены из источников заведомо более точных, чем оцениваемая тематическая карта.

Таблица 1. Типовая матрица ошибок (matrix error)

Категория/класс	1	2	...	q	Всего
1	n11			n1q	n1
2	...	...	...	...	...
...	...	...	...	...	...
q	nq1	...	...	nqq	nq
Всего	n1	...	...	nq	n

Примечание: категории карты указаны в строках, а справочные (экспертные) категории в колонках таблицы.

Однако как считают авторы приводимой здесь методики [1,2], более информативной является так называемая преобразованная матрица ошибок, учитывающая относительные значения площади каждой категории (табл. 2). Значения для каждой ячейки данной матрицы (табл. 2) вычисляются по формуле:

p_ij = W_i×n_ij/n_i, (1)

где n_ij – значение в соответствующей ячейки матрицы с координатами i, j (табл. 1);

n_i – суммарное значение i-ой категории карты (табл. 1);

W_i – отношение суммарной площади i-ой категории, к общей площади карты, т.е.:

W_i = A_i/A_общая

Результаты расчетов записываются в преобразованную матрицу ошибок (табл. 2).

Таблица 2. Преобразованная матрица ошибок, учитывающая соотношения площадей категорий

Категория/класс	1	2	...	q	Всего
1	p11			p1q	p1
2	...	...	...	...	...
...	...	...	...	...	...
q	pq1	...	...	pqq	pq
Всего	p1	...	...	pq	1

Примечание: категории карты указаны в строках, а справочные (экспертные) категории в колонках таблицы.

Ошибки классификации оказывают влияние на оценку площади соответствующей категории. Оценить общую площадь категории можно путем непосредственных измерений с тематической карты. Другой способ оценки площади опирается на справочные (экспертные) категории карты (столбцы в табл. 2). В этом случае площадь соответствующей категории находится путем переумножения общей площади карты на суммарные значения категорий колонок:

A_j = A_tot × p_j, (2)

Выражение (2) может быть записано в развернутом виде:

${A_{j}}={A_{tot}}\sum _{i}^{q}{W_{i}}{\frac {n_{ij}}{n_{i}}}$, (2')

Т.е. происходит переоценка площадей категорий, опирающиеся на справочные значения категорий.

Среднее квадратичное отклонение площади соответствующей категории определяется по формулам (3)-(4):

$S({p_{j}})={\sqrt {\sum _{i=1}^{q}{W_{i}^{2}}{\frac {{\frac {n_{ij}}{n_{i}}}(1-{\frac {n_{ij}}{n_{i}}})}{x_{i}-1}}}}$, (3)

$S({A_{j}})={A_{tot}}\times S({p_{j}})$, (4)

Значение площади с доверительным интервалом равным 95% записывается в виде:

${A_{j}}\pm 2\times S({A_{j}})$, (5)

Принимается, что ошибка имеет z-распределения, при 95% доверительном интервале, z=1.96, округлили до z=2.

Формулы (1) – (5) применены как к случайной, так и систематической или стратифицированной выборке.

Точность пользователя (6), точность производителя (7) и общая точность карты (8) также оценивается с учетом площадей каждой категории, т.е. данные для расчетов берутся из табл. 2.