Análisis de Exactitud

ANÁLISIS DE LA EXACTITUD DE CARTOGRAFÍA DE COBERTURA Y USO DEL SUELO DEL PROYECTO MAPBIOMAS CHACO

Colección 1

El análisis de exactitud es la principal forma de evaluar la calidad cartográfica del proyecto MapBiomas Chaco. Además de indicar la exactitud global de la clasificación, el analisis también revela la exactitud y tasa de error de cada clase mapeada. MapBiomas evaluó la exactitud de clasificación global y por clase para cada año entre 2010 y 2017.

Las estimaciones de precisión se basaron en la evaluación de una muestra de píxeles, que llamamos base de datos de referencia. El número de píxeles en la base de datos de referencia se predeterminó mediante técnicas de muestreo estadístico. Cada año, cada píxel en la base de datos de referencia fue evaluado cuidadosamente por tres técnicos capacitados en interpretación visual de imágenes Landsat. La evaluación de un píxel en un año dado se consideró válida sólo cuando dos o tres técnicos estuvieron de acuerdo con la clase observada en el píxel. La evaluación de la precisión se realiza utilizando métricas que comparan la clase asignada con la clase evaluada por los técnicos en la base de datos de referencia. Informamos estimaciones de precisión anuales cercanas al 5% de error para cada clase en el mapeo.

Exactitud del usuario: estas son las estimaciones de las fracciones de píxeles correctamente clasificadas de cada clase. La precisión del usuario tiene una relación inversa con el error de comisión, que es el error de asignar un píxel a una clase, cuando en realidad pertenece a otra clase.

Exactitud del productor: los clasificadores asignan correctamente a sus clases la fracción de muestra de píxeles de cada clase de cobertura / uso del suelo. La precisión del productor está asociada inversamente con el error de omisión, que ocurre cuando un pixel no es asignado correctamente a la categoría a la que pertenece.

Exactitud global: es la estimación de la tasa global de aciertos.

La matriz  de confusión permite estimar la fiabilidad global de la clasificación y la de cada clase analizada, así como también los principales conflictos entre ellas, por lo que proporciona estimaciones de los diferentes tipos de errores. Así, además de la tasa de aciertos de la clase mapeada como bosque, por ejemplo, también estimamos la fracción de éstas áreas que podrían ser pastos u otras clases de cobertura o uso, para cada año. Entendemos que este nivel de transparencia informa a los usuarios y maximiza el potencial de uso de múltiples tipos de usuarios.

Para esto se muestran los siguientes resultados anuales de precisión para la totalidad del área asignada en el nivel 1 de la legenda:

AÑO EXACTITUD GLOBAL ERRO GLOBAL DESACUERDO DE AREA DESACUERDO DE ASSIGNACIÓN
2010 0,7746 0,2254 0,0855 0,1399
2011 0,7753 0,2247 0,0725 0,1523
2012 0,7720 0,2280 0,0775 0,1505
2013 0,7774 0,2226 0,0851 0,1375
2014 0,7782 0,2218 0,0811 0,1408
2015 0,7751 0,2249 0,0752 0,1497
2016 0,7737 0,2263 0,0758 0,1505
2017 0,7786 0,2214 0,0776 0,1438

Grafico de Exactitud