3.1.2.4. Đánh giá độ chính xác sau phân loại
Các tài liệu tham khảo thể hiện các đối tƣợng thực tế trên mặt đất. So sánh kết quả phân loại với tài liệu tham khảo sẽ cho biết độ chính xác của q trình phân loại từ đó giúp ngƣời phân loại lựa chọn tiến hành phân loại lại hay kết thúc việc phân loại. Thông thƣờng, ngƣời ta tiến hành so sánh trên cơ sở đánh giá ma trận sai lẫn phân loại và hệ số Kappa.
Ma trận sai lẫn phân loại
Ma trận sai lẫn phân loại hay còn đƣợc gọi là ma trận nhầm lẫn hoặc bảng ngẫu nhiên là một trong những cách so sánh tiêu biểu. Ma trận này là một ma trận vuông với chiều bằng số lớp đƣợc phân loại và kiểm tra. Các cột biểu thị các lớp phân loại đã biết từ tƣ liệu tham khảo còn các dòng biểu thị các lớp phân loại từ quá trình phân loại đa phổ.
Thành lập: HVCH: Nguyễn Ngọc Quỳnh GVHD: PGS.TS Nguyễn Ngọc Thạch Nguồn: UGSGS
Mỗi một phần tử của ma trận biểu thị số lƣợng pixel thuộc lớp phân loại theo q trình phân loại nếu xét trên dịng và theo tƣ liệu tham khảo nếu xét trên cột.
Để đánh giá độ chính xác phân loại ngƣời ta thƣờng dùng 2 tỉ số:
- Tỉ số giữa số pixel phân loại đúng của một lớp với tổng số pixel của lớp đó trong kết quả phân loại đƣợc gọi là độ chính xác ngƣời sử dụng (user's accuracy). Bởi ngƣời sử dụng thƣờng quan tâm tới độ tin cậy tức xác suất của pixel thuộc về lớp mà nó đƣợc phân loại.
- Tỉ số giữa số pixel phân loại đúng của một lớp với tổng số pixel thực tế của lớp đó đƣợc gọi là độ chính xác ngƣời phân loại (producer's accuracy). Bởi ngƣời phân loại thƣờng quan tâm tới độ chính xác của lớp so với thực tế.
Kết quả ma trận sai lẫn của các thời kỳ đƣợc thể hiện qua các phần sau đây:
a) Kết quả đánh giá độ chính xác mẫu và độ chính xác sau phân loại năm 2003 Bảng 3. 2. Kết quả ma trận sai lẫn năm 2003
Classified Class Rung trong Do thi day dac Nong nghiep Nuoc Do thi thua Total (User)
Rung trong 21 0 0 0 0 21
Do thi day dac 0 30 0 0 0 30
Nong nghiep 0 0 76 1 8 85
Nuoc 0 0 0 18 0 18
Do thi thua 0 6 1 0 41 48
b) Kết quả đánh giá độ chính xác mẫu và độ chính xác sau phân loại năm 2009 Bảng 3. 3. Kết quả ma trận sai lẫn năm 2009
Classified Class Rung trong Do thi day dac Nong nghiep Nuoc Do thi thua Total (User)
Rung trong 22 0 0 0 0 22
Do thi day dac 0 39 0 0 2 41
Nong nghiep 0 0 79 1 8 88
Nuoc 0 0 0 21 0 21
Do thi thua 0 4 1 0 45 50
Total (Producers) 22 43 80 22 55 222
c) Kết quả đánh giá độ chính xác mẫu và độ chính xác sau phân loại năm 2017 Bảng 3. 4. Kết quả ma trận sai lẫn năm 2017
Classified Class Rung trong Do thi day dac Nong nghiep Nuoc Do thi thua Total (User)
Rung trong 25 0 0 0 0 25
Do thi day dac 0 39 0 9 0 48
Nong nghiep 0 0 87 7 1 95
Nuoc 0 4 1 58 0 63
Do thi thua 0 0 0 0 23 23
Từ các Bảng 3.3, Bảng 3.4 và Bảng 3.5 cho thấy kết quả phân loại khá tốt, độ chính xác tồn cục và hệ số Kappa của 3 năm đều đạt xấp xỉ 90%. Với độ chính xác này, kết quả chiết xuất lớp phủ mặt đấtcủa nghiên cứu này đủ tin cậy cho việc thành lập bản đồ phân bố khơng gian đơ thị nói chung.
3.2. Biến động đơ thị thành phố Hà Nội trong q trình đơ thị hóa giai đoạn 2003 - 2017 - 2017
Trên cơ sở sử dụng dữ liệu ảnh Landsat, bản đồ hiện trạng sử dụng đất thành phố Hà Nội cũ đã đƣợc thành lập và sử dụng để đánh giá biến động qua 3 thời điểm: 2003, 2009 và 2017.
Đơ thị hóa gắn liền với tăng trƣởng đơ thị. Tăng trƣởng đơ thị đƣợc tính trên cơ sở sự gia tăng của đơ thị về kích thƣớc ban đầu của đơ thị theo diện tích và mật độ dân số. Đối với mỗi thành phố xác định, tốc độ đơ thị hóa cũng chính là tốc độ tăng trƣởng đơ thị. Để có thể đi đến phân tích, đánh giá sự tăng trƣởng, kỹ thuật viễn thám và GIS sẽ hỗ trợ theo dõi biến động nhiều năm trên tập dữ liệu số, đƣợc trình bày dƣới đây.