Annexes
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Figure 92 : Résultats obtenus.
7. Vérification et validation des résultats
Afin de valider et de calculer la précision de la classification, il est nécessaire d’avoir recours à la
matrice de confusion qui est en soi un tableau de contingence. Elle sert à évaluer la qualité d'une
classification. Elle est obtenue en comparant les données classées avec des données de référence
qui doivent être différentes de celles ayant servi à réaliser la classification (fig.28).
Cette étape se base sur 2 principaux paramètres :
-La précision globale (Overall Accuracy) : qui signifie la précision totale ou globale qui est le
rapport entre le nombre de pixels bien classés sur le nombre total de pixels.
-Le coefficient de Kappa : ce coefficient est une autre manière d'évaluer la précision en faisant
intervenir son calcul tous les pixels de contrôle relevé sur le terrain et données des diagonales.
Ce coefficient est compris entre 0 et 1.
Le contrôle de la classification se fait sur la base d’un échantillon de pixels vérifiés sur le terrain.
L’échantillonnage se fait sur l’ensemble de l’image.
– Avec une distribution spatiale aléatoire et une distribution par classe aléatoire, proportionnelle
ou égale.