分类精度评价主要有两种方式：混合矩阵、ROC 曲线。其中混合矩阵是以数据的形式表示分类的精度，而ROC 曲线的用线条来表示精度。
这里主要整理一下混合矩阵中的两种方式
首先对被分类的原图像再次进行一次ROI 的选择，这次的感兴趣区的选择尽量只选择纯净像元，这样使得分类的精度较高，或者在跟原图像同一区域范围的高精度图像上进行感兴趣区的选取。这次的感兴趣定义为，并且在次基础上进行分类，定义为。
然后开始进行分类精度评价：
1、Using Ground Truth Image
第一步：File → Open image file(打开原始图像)
第二步：Available Band List窗口中的File （打开作为检验标准用的分类结果图） Available Band List窗口中的File （打开分类结果图） 注：顺序可以颠倒。
第三步：Classification → Post Classification → Confusion Matrix → Using Ground Truth Image
第四步：Classification Input File窗口中选择将要被精度评价的分类结果图ml3.tif 。
第五步：Ground Truth Input File 窗口中选择要作为检验标准的高精度的分类结果图
第六步：在Match Classes Parameters窗口中，如果两套分类中的各类名称一样，则会自动匹配， 若不一致，可手动匹配，然后点
Add Combination
第七步：Confusion Matrix Paeameter 窗口中选择精度评价的结果表示形式以及存储在哪个文件中
第八步：出结果。
2、Using Ground Truth ROIs
第一步：File → Open image file(打开原始图像)
第二步：Available Band List窗口中的File （打开分类结果图）
第三步：Available Band List窗口中的File （打开作为检验标准用的分类结果图） 注：这个分类结果图在Gray Sxale中是彩色的
注：第二步与第三步的顺序不可以乱，必须在作为检验标准的分类结果图被打开的前提下 才可以进行Using Ground Truth ROIs精度评价。 第四步：#1Max Like窗口中的Overlay → Region Of Intresting
第五步：#1ROI Tool 窗口中的File → Restore ROIs （打开作为检验标准用的分类结果图的感兴 趣区）
第六步：Classification → Post Classification → Confusion Matrix → Using Ground Truth ROIs
第七步：Classification Input File中选中将要被进行精度评价的分类结果图
第八步：在Match Classes Parameters窗口中，如果两套分类中的各类名称一样，则会自动匹配， 若不一致，可手动匹配，然后点
Add Combination
第九步：Confusion Matrix Paeameter 窗口中选择精度评价的结果表示形式
第十步：出精度评价结果
分类精度评价主要有两种方式：混合矩阵、ROC 曲线。其中混合矩阵是以数据的形式表示分类的精度，而ROC 曲线的用线条来表示精度。
这里主要整理一下混合矩阵中的两种方式
首先对被分类的原图像再次进行一次ROI 的选择，这次的感兴趣区的选择尽量只选择纯净像元，这样使得分类的精度较高，或者在跟原图像同一区域范围的高精度图像上进行感兴趣区的选取。这次的感兴趣定义为，并且在次基础上进行分类，定义为。
然后开始进行分类精度评价：
1、Using Ground Truth Image
第一步：File → Open image file(打开原始图像)
第二步：Available Band List窗口中的File （打开作为检验标准用的分类结果图） Available Band List窗口中的File （打开分类结果图） 注：顺序可以颠倒。
第三步：Classification → Post Classification → Confusion Matrix → Using Ground Truth Image
第四步：Classification Input File窗口中选择将要被精度评价的分类结果图ml3.tif 。
第五步：Ground Truth Input File 窗口中选择要作为检验标准的高精度的分类结果图
第六步：在Match Classes Parameters窗口中，如果两套分类中的各类名称一样，则会自动匹配， 若不一致，可手动匹配，然后点
Add Combination
第七步：Confusion Matrix Paeameter 窗口中选择精度评价的结果表示形式以及存储在哪个文件中
第八步：出结果。
2、Using Ground Truth ROIs
第一步：File → Open image file(打开原始图像)
第二步：Available Band List窗口中的File （打开分类结果图）
第三步：Available Band List窗口中的File （打开作为检验标准用的分类结果图） 注：这个分类结果图在Gray Sxale中是彩色的
注：第二步与第三步的顺序不可以乱，必须在作为检验标准的分类结果图被打开的前提下 才可以进行Using Ground Truth ROIs精度评价。 第四步：#1Max Like窗口中的Overlay → Region Of Intresting
第五步：#1ROI Tool 窗口中的File → Restore ROIs （打开作为检验标准用的分类结果图的感兴 趣区）
第六步：Classification → Post Classification → Confusion Matrix → Using Ground Truth ROIs
第七步：Classification Input File中选中将要被进行精度评价的分类结果图
第八步：在Match Classes Parameters窗口中，如果两套分类中的各类名称一样，则会自动匹配， 若不一致，可手动匹配，然后点
Add Combination
第九步：Confusion Matrix Paeameter 窗口中选择精度评价的结果表示形式
第十步：出精度评价结果