PIE-Engine 教程:水稻面积提取5—监督分类(宿迁市)
【摘要】 我们首先加载我们之前所分类后的结果,然后利用一个函数进行设添加属性,将type的分类分成1,2,3,然后将三者结合在一起,sampleRegions(collection,properties,scale,projection,tileScale,geometries)从Image中随机采样,返回结果是一个FeatureCollection,FeatureCollection下的每一个Fe...
我们首先加载我们之前所分类后的结果,然后利用一个函数进行设添加属性,将type的分类分成1,2,3,然后将三者结合在一起,
sampleRegions(collection,properties,scale,projection,tileScale,geometries)
从Image中随机采样,返回结果是一个FeatureCollection,FeatureCollection下的每一个Feature中存储采样点的相应波段的信息
方法参数:
- image(Image)
Image实例。
- collection(FeatureCollection)
样本点,需要包括分类字段
- properties(List)
采样保留字段集合
- scale(Float)
图像采样比例尺
- projection(String)
未启用
- tileScale(Float)
未启用
- geometries(Boolean)
未启用
返回值:Image
errorMatrix(actual,predicted,order)
通过比较FeatureCollection的两列(一列包含实际值,另一列包含预测值),计算FeatureCollection的二维错误矩阵,其中数值从0开始。矩阵的轴0(行)对应于实际值,轴1(列)对应于预测值。
方法参数:
- featureCollection(FeatureCollection)
FeatureCollection实例
- actual(String)
包含实际值的属性的名称。
- predicted(String)
包含预测值的属性的名称。
- order(List)
未启用
返回值:ConfusionMatrix
acc()
混合矩阵的精确度计算结果
方法参数:
- ConfusionMatrix(Object)
混合矩阵对象
返回值:Number
kappa()
返回混合矩阵的kappa系数
方法参数:
- ConfusionMatrix(Object)
混合矩阵对象
返回值:Number
代码:
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