envi监督分类后，进行混淆矩阵精度验证，除了总体精度和kappa系数，怎么看各分类的精度大小？

如下，还有生产者精度和用户精度

Class         Reference    Classified  Number Producers               Users

Name     Totals     Totals   Correct   Accuracy Accuracy

---------- ----------    ----------   -------    ---------                   -----

Unclassified          0          0      0       ---                      ---

forest          3          1      1     33.33% 100.00%

grass          5          4      3     60.00% 75.00%

yanshi         22         22     20     90.91% 90.91%

ruotu          9          8      5     55.56% 62.50%

nongzuowu         11         15     10     90.91% 66.67%

river          0          0      0       ---   ---

Totals         50         50     39

Overall Classification Accuracy =     78.00%

生产则精度=正确分类数/某类别总数

用户精度=正确分类数/（正确分类数+错分到某类别总数）

当然是生产则精度和用户精度都大最好 

当然是最大似然法最好，马氏距离、最小距离法都是最大似然法的简化。平行管道法也不如最大似然法。

ENVI（The Environment for Visualizing Images）是一个完整的遥感图像处理平台，应用汇集中的软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、图像定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、基于知识的决策树分类、与GIS的整合、DEM及地形信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析。

ENVI——完整的遥感图像处理平台ENVI(The Environment for Visualizing Images)是美国Exelis Visual Information Solutions公司的旗舰产品。它是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。它是快速、便捷、准确地从影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案。今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从遥感影像中提取信息。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等领域。ENVI的背景

创建于1977年的RSI（现为Exelis Visual Information Solutions公司）已经成功地为其用户提供了超过30年的科学可视化软件服务。目前ITT Visual Information Solutions的用户数超过200,000，遍布于80个国家与地区。2004年RSI公司并入上市公司ITT公司，并于2006年5月正式成立ITT Visual Information Solutions公司。ENVI和IDL的发展步伐更加有利与快捷，更多的新功能与算法加进到新版本中。