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遥感解译结果的精度验证是遥感影像分类的一个重要过程。只有经过精度验证，我们才能知道解译结果是否可靠。

大部分遥感应用软件中带有遥感分类结果精度评定功能，如易康，ENVI中都有精度评定功能，能够自动计算混淆矩阵、Kappa系数等，但是ArcGIS目视解译结果往往无法使用自动的精度评定功能进行计算，那么这种情况下如何进行精度评定呢？

精度评定大致需要以下几个步骤：

1. 选取验证点
2. 提取分类属性到验证点
3. 数据透视表制作混淆矩阵
4. 精度评定参数计算

1 验证点的选取

验证点应随机均匀分布在解译区域内，建议精度评定的没种类别应至少有50个点，当区域很大或者分类种类较多时，每类最少数量应增加到75~100个，这个数量应根据具体情况有所调整。

验证点选取方法

在这里推荐三种验证点的选取方法：

1. 野外采样

野外调查成本高，但是精度好，能准确的判断地物类型，采集所需的光谱、土地覆被信息。

1. 谷歌地球

Google Earth提供的影像分辨率高，精度好，一般可以用于Landsat、Sentinel、MODIS等中低分辨率的遥感解译精度验证。但是由于谷歌地球也是遥感影像，因此需要一些先验知识，不能完全代替野外调查。

1. 
   the Degree Confluence Project
   

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这是一个神奇的网站，整数经纬度的地物、土地覆被展示。这个计划的目标是访问这个世界每一个整数经纬度地点，在每个地方拍照ÿ