Comment évaluez-vous la précision et la fiabilité des cartes de couverture terrestre produites par les algorithmes d’apprentissage automatique?
Les cartes de couverture terrestre sont essentielles pour de nombreuses applications, telles que la surveillance de l’environnement, la planification urbaine et la gestion des catastrophes. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent aider à automatiser et à améliorer le processus de cartographie de la couverture terrestre à partir de données de télédétection, telles que des images satellitaires ou aériennes. Cependant, comment savoir si les cartes produites par les algorithmes d’apprentissage automatique sont précises et fiables ? Dans cet article, nous aborderons certaines méthodes et métriques permettant d’évaluer la qualité des cartes de couverture terrestre générées par des algorithmes d’apprentissage automatique.
Avant de pouvoir appliquer des algorithmes d’apprentissage automatique aux données de télédétection, vous devez préparer les données correctement. Cela inclut la sélection de la résolution spatiale et temporelle, des bandes spectrales et du format de données appropriés pour votre analyse. Vous devez également prétraiter les données pour supprimer le bruit, les nuages, les ombres et autres artefacts susceptibles d’affecter la précision et la fiabilité des cartes de couverture terrestre. Enfin, vous devez étiqueter les données avec les classes de couverture terrestre de la réalité du terrain, soit manuellement, soit à l’aide de cartes ou de bases de données existantes. Cela vous permettra d’entraîner et de tester vos algorithmes d’apprentissage automatique et de comparer leurs résultats avec la réalité.
-
As part of "Data Preparation" for any Deep Learning Project specifically in Remote Sensing, one of the biggest challenge which we have to solve is to crop massively large Satellite Imagery into multiple smaller patches. e.g. if we are performing Land Cover Segmentation on a Study Area which is as large as 10,000 sq.km. the first step would be to divide the input dataset, including both the Satellite Imagery and the Ground Truth Dataset into Small Patches of size maybe as small as 1024 x 1024 or maybe other size small or big based on the computation capacity which we have. It is usually advisable to keep the Patch Size which is divisible by 256.
-
Data preparation is crucial to produce accurate & reliable land cover maps using machine learning algorithms. Select Data: Choose remote sensing data with suitable spatial, temporal, & spectral characteristics for land cover classification. Higher spatial resolution is needed for detailed mapping. Preprocess: Before proceeding next, preprocess it to enhance its quality & rightness for analysis. Prepare Ground Truth Data: Obtain accurate ground truth data either through field surveys or existing maps. Label each pixel/sample in remote sensing data with the correct land cover class. Careful data preparation ensures machine learning algorithms are trained on high-quality, representative data, yielding accurate & reliable land cover maps.
L’étape suivante consiste à choisir le meilleur algorithme d’apprentissage automatique pour votre tâche de cartographie de la couverture terrestre. Il existe de nombreux types d’algorithmes d’apprentissage automatique, tels que supervisé, non supervisé ou semi-supervisé, et chacun a ses avantages et ses inconvénients. Vous devez prendre en compte des facteurs tels que la complexité, l’évolutivité, l’interprétabilité et la généralisabilité de l’algorithme, ainsi que ses performances sur des tâches et des jeux de données similaires. Vous devez également ajuster les paramètres et les hyperparamètres de l’algorithme pour optimiser sa précision et sa fiabilité sur vos données.
-
In my experience, selecting the right algorithm is crucial. I balance complexity with interpretability, ensuring scalability. I recall fine-tuning a model's hyperparameters for weeks to improve accuracy, a testament to the meticulous nature of this field. Each project refines my approach, blending science with intuition.
Une fois que vous avez appliqué votre algorithme d’apprentissage automatique à vos données, vous devez évaluer ses performances en termes de précision et de fiabilité. L’exactitude fait référence à la proximité des classes de couverture terrestre prévues par rapport aux classes de réalité sur le terrain, tandis que la fiabilité fait référence à la cohérence et à la robustesse des prévisions dans différentes sources de données, conditions et scénarios. Il existe plusieurs mesures et méthodes pour mesurer la précision et la fiabilité, telles que la matrice de confusion, le coefficient kappa, la précision globale, la précision du producteur, la précision de l’utilisateur, la matrice d’erreur, les points d’évaluation de la précision, l’échantillonnage aléatoire stratifié, la validation croisée et le bootstrapping. Vous devez sélectionner les métriques et les méthodes les plus appropriées et les plus significatives pour votre tâche et votre jeu de données spécifiques, et les signaler de manière claire et transparente.
-
Machine learning and confusion matrices and coefficients are all useful. But, someone eventually needs to compare the ground with the classification or know enough about the ground to help guide the classification. We assessed the accuracy of a Landsat developed map of western national forest. At the same time the map was developed there were people on site that could draw a better map from memory than any supervised or unsupervised algorithm could produce. Ground data must be included from the very beginning. Bayesian process for prior classification can help guide the rest. Until someone with the appropriate ground knowledge is brought in at the very start, all we will have are very nice machine produced speculation.
-
- In my role, I prioritize precision in mapping land covers, utilizing advanced algorithms to ensure data accuracy. - My approach includes rigorous validation against ground truths, enhancing the reliability of our machine learning outputs. - I advocate for continuous learning and adaptation of new methodologies to stay at the forefront of remote sensing technology. - Ethical considerations guide my practice, ensuring responsible use of the data and its implications for environmental science. - Collaboration with interdisciplinary teams enriches our analyses, leading to more nuanced and comprehensive land cover maps.
-
To evaluate the reliability of Land Cover maps produced by Machine Learning (ML) Algorithms, more than the Accuracy of the Prediction, it is essential to understand as to how accurate is the Ground Truth dataset used for Training a ML model. There is a strong possibility that a ML model can perform Land Cover Prediction with an Accuracy of more than 95%, but imagine a scenario where the Ground Truth dataset is 85% accurate. In that case even if the ML models perform Land Cover Segmentation with 100% accuracy, in reality the accuracy will be still 85%. Hence, understanding the accuracy of the Ground Truth dataset used for Training a ML model, can help in evaluating the true reliability of Land Cover maps produced by ML Algorithms.
Une autre étape importante consiste à analyser les sources et les causes des erreurs dans vos cartes de couverture terrestre produites par des algorithmes d’apprentissage automatique. Les erreurs peuvent provenir de divers facteurs, tels que la qualité des données, la conception de l’algorithme, la sélection des paramètres, la définition de la classe ou l’hétérogénéité spatiale. Vous devez identifier et quantifier les erreurs, et comprendre leur impact sur l’exactitude et la fiabilité de vos cartes de couverture terrestre. Vous devez également explorer des moyens de réduire ou de corriger les erreurs, telles que l’amélioration de la préparation des données, la sélection des algorithmes ou les étapes d’évaluation de la précision.
La dernière étape consiste à valider et à vérifier vos cartes de couverture terrestre produites par des algorithmes d’apprentissage automatique. La validation consiste à comparer vos cartes avec des sources d’information indépendantes et faisant autorité, telles que des enquêtes sur le terrain, des connaissances spécialisées ou d’autres cartes. La vérification consiste à vérifier la cohérence interne et la logique de vos cartes, telles que les modèles spatiaux, les changements temporels ou les relations thématiques. Vous devez effectuer à la fois la validation et la vérification pour vous assurer que vos cartes de couverture terrestre sont non seulement exactes et fiables, mais aussi significatives et utiles pour vos objectifs et applications prévus.
-
Validation and verification are after the fact. This is how cars were produced in the United States until the Japanese introduced process control and kicked the butts of the US car makers. They have W. Edwards Deming, an American to whom the American car makers wouldn't listen, to thank for their success. Currently the Toyota Camry is the most popular sedan in the United States. We must have a process control approach or we are only trying to fix our mistakes, not prevent them.
Notez cet article
Lecture plus pertinente
-
Système d’informationComment garantir la précision des modèles d’apprentissage automatique à l’aide de données géospatiales ?
-
Système d’informationComment pouvez-vous utiliser l’exploration de données géospatiales et l’apprentissage automatique pour améliorer les délais d’intervention d’urgence ?
-
Analytique de donnéesComment gérer plus efficacement les ensembles de données de grande dimension ?
-
Analyse spatialeComment apprenez-vous et mettez-vous à jour à partir de la rétroaction spatiale et de la surveillance dans des problèmes multi-objectifs?