在主菜单中选择Tools Accuracy Assessment打开Accuracy Assessment对话框。Error Matrix based on TTA Mask基于TTA Mask的误差矩阵基于外部独立测试区评估最终分类图的整体精度。它的核心是TTA Mask (Test Area Mask)一个不参与分类训练的独立验证区域。由于其独立性评估得出的指标如总体精度、Kappa系数在学术上具有很高的权威性。Error Matrix based on Samples基于样本的误差矩阵测试区域作为参考通过与基于像素的参考值地理和卫星成像中的地面真实值进行比较以检验分类质量。因此它得出的精度值通常会偏高不能作为分类效果的最终证明但在快速调试参数时很有帮助。此方式在部分新版界面中可能被“Object Variable”替代。Classification Stability分类稳定性用于准确性评估的统计量类型。这个指标关注的是分类器的“犹豫程度”计算每个对象的最佳与次佳分类结果之间的差异。如果稳定性值很低说明它在两个类别间“纠结”可能意味着分类特征有重叠或需要更复杂的规则来区分它们。Best Classification Result最佳分类结果用于准确性评估的统计类型。这个指标关注的是分类器的“信心程度”分析那些确信自己被归为某个类别的对象。例如在模糊分类中水体的归属度可能是0.95而建筑的归属度可能是0.6这个指标就是在评估所有这些最高归属度的分布情况。