Partie I
Chapitre III : Méthodes de traitement des données de télédétection
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Cette matrice de confusion permet de dériver plusieurs indices de précision pour estimer
la précision et évaluer qualité d’une classification :
- Précision globale
La précision globale ou Overall Accuracy (OA) est calculée en additionnant le nombre de
valeurs correctement classées et en le divisant par le nombre total de valeurs. Les valeurs
correctement classées sont situées le long de la diagonale supérieure gauche à inférieure droite
de la matrice de confusion (𝑉𝑃 𝑒𝑡 𝑉𝑁). Le nombre total de valeurs est le nombre de valeurs
dans les tableaux de valeurs réelles ou prédites. Il permet de juger de manière plus globale la
qualité de la classification.
𝑶𝑨 =
𝑉𝑃 + 𝑉𝑁
𝑃+𝑁
(III.17)
- L’indice κ, ou coefficient Kappa
Le coefficient kappa de (Cohen, 1960) permet d’évaluer l’accord entre la classification et
la réalité de terrain. Il prend en compte la proportion d’accord observée, qui est le taux de bonne
classification (Po) et la proportion d’accord aléatoire (Pe) (Banko, 1998).
𝑲 =
𝑃0−𝑃𝑒
1−𝑃𝑒
(III.18)
Cet indice est largement utilisé pour juger la qualité de la classification. Sa valeur varie
entre 0 ce qui correspond à un très mauvais accord (une mauvaise classification) et 1 ce qui
correspond à un très bon accord. Un indice supérieur à 0,6 est considéré comme bon, et très
bon s’il est supérieur à 0,8.
Figure III.8: Exemple de matrice de confusion à deux classes