TAILIEUCHUNG - ASSESSING the ACCURACY of REMOTELY SENSED DATA - CHAPTER 6

Sau khi kiểm tra ma trận lỗi cho ý nghĩa thống kê, bước tiếp theo trong phân tích liên quan đến việc khám phá lý do tại sao một số các nhãn chính xác bản đồ trang web không phù hợp với nhãn tham chiếu. Trong khi nhiều sự chú ý được đặt trên tỷ lệ phần trăm chính xác tổng thể, đến nay những mối quan tâm phân tích thú vị hơn khi học tập tại sao các trang web không thuộc trên đường chéo của ma trận lỗi. Để sử dụng hiệu quả các bản đồ và lập. | CHAPTER 6 Analysis of Differences in the Error Matrix After testing the error matrix for statistical significance the next step in analysis involves discovering why some of the accuracy map site labels do not match the reference labels. While much attention is placed on overall accuracy percentages by far the more interesting analysis concerns learning why sites do not fall on the diagonal of the error matrix. To both effectively use the map and to make better maps in the future we need to know what causes the differences in the matrix. All differences will be the result of one of four possible sources 1. Errors in the reference data 2. Sensitivity of the classification scheme to observer variability 3. Inappropriateness of the remote sensing technology for mapping a specific land cover class and 4. Mapping error. This chapter reviews each one of these sources and discusses the impacts of each one to accuracy assessment results. ERRORS IN THE REFERENCE DATA A major assumption of the error matrix is that the label from the reference information represents the true label of the site and that all differences between the remotely sensed map classification and the reference data are due to classification and or delineation error. Unfortunately error matrices can be inadequate indicators of map error because they are often confused by errors in the reference data Congalton and Green 1993 a function of Registration differences between the reference data and the remotely sensed map classification caused by delineation and or digitizing errors. For example if GPS is not used in the field during accuracy assessment it is possible for field 1999 by CRC Press personnel to collect data in the wrong area. Other registration errors can occur when an accuracy assessment site is incorrectly delineated or digitized or when an existing map used for reference data is not precisely registered to the map being assessed. Data entry errors. Data entry errors are common in any database .

• Địa Lý
• dữ liệu viễn thám
• ứng dụng GIS
• kỹ thuật viễn thám
• khoa học môi trường
• quản lý môi trường
• giáo trình kỹ thuật viễn thám
• đề cương kỹ thuật viễn thám
• tài liệu kỹ thuật viễn thám
• bài giảng kỹ thuật viễn thám
• Bài giảng Viễn thám
• Dữ liệu sử dụng trong viễn thám
• Phân loại viễn thám
• Bộ cảm và vật mang
• Lịch sử viễn thám
• Viễn thám và GIS
• Bài giảng Viễn thám và GIS
• Cấu trúc dữ liệu
• Cấu trúc dữ liệu phi không gian
• Cơ sở dữ liệu trong GIS
• Hệ địa lý không gian
• Bài giảng Địa tin học
• Vệ tinh viễn thám
• Địa tin học
• Phân loại vệ trinh viễn thám
• Vệ tinh quang học
• Chỉ số thống kê ảnh vệ tinh
• Đề cương chi tiết môn học
• Công nghệ GIS
• Công nghệ viễn thám
• Quản lý đất đai
• Phân tích ảnh viễn thám
• GIS và thế giới thực
• Mô hình hóa thế giới hiện thực
• Cấp độ đo
• Mô hình dữ liệu
• So sánh mô hình dữ liệu
• Viễn thám ứng dụng
• Bài giảng Viễn thám ứng dụng
• Ảnh vệ tinh quang học
• Ảnh vệ tinh
• Khuôn dạng dữ liệu ảnh vệ tinh
• Dữ liệu bổ trợ
• Sử dụng dữ liệu viễn thám radar
• Viễn thám radar
• Xác định rừng ngập mặn
• Rừng ngập mặn
• Radar ENVISAT ASAR APP
• Thông tư số 12 2019 TT BTNMT
• Định mức kinh tế kỹ thuật
• Trạm thu dữ liệu viễn thám
• Tín hiệu vệ tính
• Chất lượng ảnh viễn thám
• Giám sát diễn biến lũ
• Dữ liệu ảnh vệ tinh viễn thám
• Quản lý tài nguyên môi trường
• Kế hoạch phòng chống thiên tai
• Ô nhiễm nước mặt
• Chỉ số chất lượng nước
• Dữ liệu viễn thám đa thời gian
• Chỉ số đánh giá chất lượng mặt
• Kĩ thuật viễn thám
• Bài giảng Ứng dụng GIS
• Viễn thám trong cảnh quan
• Mô hình dữ liệu GIS
• Đặc điểm của dữ liệu viễn thám
• Mô hình thông tin
• Độ phân giải không gian
• Đo đạc bản đồ
• Trắc địa bản đồ
• Dữ liệu viễn thám Landsat
• Tư liệu viễn thám đa thời gian
• Quá trình canh tác nông nghiệp
• viễn thám
• phần mềm ENVI
• phân tích dữ liệu
• Xây dựng bản đồ 3D
• Thu thập dữ liệu cho GIS
• Quét bản đồ
• Phân tích ảnh hàng không
• Ứng dụng viễn thám và GIS
• Độ rộng cửa sông Đà Nông
• Phần mềm ENV
• Giải đoán dữ liệu ảnh
• Thông tư số 09 2019 TT BTNMT
• Siêu dữ liệu viễn thám quốc gia
• Viễn thám quốc gia
• Nguyên công công việc
• Công tác điều hành sản xuất
• Thiết bị viễn thám
• Phương pháp xây dựng định mức
• Bài giảng Hướng dẫn thực hành GIS và viễn thám
• GIS và viễn thám
• Phần mềm ArcGIS
• Xây dựng các lớp thông tin
• Phân tích cơ sở dữ liệu không gian
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Quản lý đất đai
• Ứng dụng viễn thám
• Bản đồ hiện trạng sử dụng đất
• Quy hoạch sử dụng đất
• Lưu trữ dữ liệu viễn thám
• Phân loại ảnh viễn thám
• Mạng nơ ron nhân tạo nhiều lớp
• Luận án Tiến sĩ
• Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật
• Kỹ thuật Trắc địa Bản đồ
• Viễn thám quang học
• Chất lượng dữ liệu ảnh viễn thám
• Tóm tắt Luận án Tiến sĩ
• Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật trắc địa
• Dữ liệu ảnh viễn thám quang học
• Quy trình đánh giá chất lượng ảnh viễn thám
• Dữ liệu lượng mưa
• Công tác giám sát
• Cảnh báo lũ lụt
• Hệ thống phân tích lũ lụt tích hợp
• Hệ thống thông tin địa lý
• Dữ liệu ảnh viễn thám VNREDSat 1
• Dữ liệu ảnh viễn thám đa thời gian
• Cấu trúc dạng cây B tree
• Tương tác biển khí
• Bản đồ và đo đạc
• Dữ liệu thống kê dân số
• Tư liệu viễn thám
• Bản đồ phân bố dân cư
• Phương pháp dasymetric