Last updated on 12. Nov. 2024

Wie bewerten Sie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Landbedeckungskarten, die von Algorithmen des maschinellen Lernens erstellt werden?

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Landbedeckungskarten sind für viele Anwendungen unerlässlich, z. B. für die Umweltüberwachung, die Stadtplanung und das Katastrophenmanagement. Algorithmen des maschinellen Lernens können dazu beitragen, den Prozess der Kartierung der Landbedeckung anhand von Fernerkundungsdaten wie Satelliten- oder Luftbildern zu automatisieren und zu verbessern. Woher wissen Sie jedoch, ob die von Algorithmen des maschinellen Lernens erstellten Karten genau und zuverlässig sind? In diesem Artikel werden wir einige Methoden und Metriken diskutieren, um die Qualität von Landbedeckungskarten zu bewerten, die von Algorithmen des maschinellen Lernens generiert werden.

Wichtige Erkenntnisse aus diesem Artikel
  • Ground truth integration:
    Incorporate local expertise early in your mapping process. This ensures your machine learning models are guided by accurate, on-the-ground knowledge, enhancing overall map reliability.### *Optimal data preparation:Carefully select and preprocess remote sensing data. By ensuring high-quality input and correct labeling, you enhance the accuracy of your machine learning-generated land cover maps.
Diese Zusammenfassung wird von KI sowie diesen Expert:innen unterstützt:

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