Partie I
Chapitre III : Méthodes de traitement des données de télédétection
53
- Précision du producteur
La précision du producteur est la probabilité qu'une valeur dans une classe donnée ait été
classée correctement. Dans l'exemple de matrice de confusion (Tableau III.1), la précision du
producteur est calculée comme suit :
Sol nu: 435/ 437 = 0.995
Eau: 229/ 232= 0.961
Pelouse: 890/ 893= 0.996
Arbre: 2264/ 2269= 0.997
Bâtis : 823/ 828= 0.993
- Précision de l'utilisateur
La précision de l'utilisateur est la probabilité qu'une valeur prédite dans une certaine classe
soit réellement cette classe. Cette probabilité est exprimée par la division de valeurs
correctement prédites sur le nombre total de valeurs prédites dans une classe. Dans l'exemple
de matrice de confusion (Tableau 2), la précision de l’utilisateur est calculée comme suit :
Sol nu: 435 / 441 = 0.986
Eau: 229 / 230 = 0.995
Pelouse: 890 / 896 = 0.993
Arbre: 2264 / 2268 = 0.998
Bâtis: 823 / 825 = 0.99
Tableau III.1: Exemple d'une matrice de confusion.
Sol nu
Eau
Pelouse
Arbre
Bâtis
Total
Sol nu
435
2
0
0
4
441
Eau
0
229
0
0
1
230
Pelouse
0
1
890
5
0
896
Arbre
1
0
3
2264
0
2268
Bâtis
1
0
1
0
823
825
Total
437
232
893
2269
828
3860
Chapitre III : Méthodes de traitement des données de télédétection
53
- Précision du producteur
La précision du producteur est la probabilité qu'une valeur dans une classe donnée ait été
classée correctement. Dans l'exemple de matrice de confusion (Tableau III.1), la précision du
producteur est calculée comme suit :
Sol nu: 435/ 437 = 0.995
Eau: 229/ 232= 0.961
Pelouse: 890/ 893= 0.996
Arbre: 2264/ 2269= 0.997
Bâtis : 823/ 828= 0.993
- Précision de l'utilisateur
La précision de l'utilisateur est la probabilité qu'une valeur prédite dans une certaine classe
soit réellement cette classe. Cette probabilité est exprimée par la division de valeurs
correctement prédites sur le nombre total de valeurs prédites dans une classe. Dans l'exemple
de matrice de confusion (Tableau 2), la précision de l’utilisateur est calculée comme suit :
Sol nu: 435 / 441 = 0.986
Eau: 229 / 230 = 0.995
Pelouse: 890 / 896 = 0.993
Arbre: 2264 / 2268 = 0.998
Bâtis: 823 / 825 = 0.99
Tableau III.1: Exemple d'une matrice de confusion.
Sol nu
Eau
Pelouse
Arbre
Bâtis
Total
Sol nu
435
2
0
0
4
441
Eau
0
229
0
0
1
230
Pelouse
0
1
890
5
0
896
Arbre
1
0
3
2264
0
2268
Bâtis
1
0
1
0
823
825
Total
437
232
893
2269
828
3860
