Bem vindo ao LACO-Wiki
LACO-Wiki é uma nova solução baseada na web para validar a mapas de uso do solo e cobertura do solo. A validação é um processo simples com quatro etapas, usando uma variedade de níveis de referência, incluindo imagens aéreas e de satélites do Google e Bing, bem como o OpenStreetMap. Depois de carregar o seu conjunto de dados, pode gerar e validar as amostras e criar um relatório com a avaliação da exatidão.
Partilhe as suas amostras validadas connosco e vai ajudar a construir uma base de dados aberta que pode ser usada para melhorar mapas futuros de uso do solo e cobertura do solo.
Pode carregar os seus próprios mapas para validação em formato raster ou vetorial. Os formatos atualmente aceites são ficheiros shape e geoTIFFs na projeção WGS84. Uma vez carregados, pode criar uma legenda personalizada para visualização. Também podem ser carregados conjuntos de dados adicionais para o ajudar no processo de validação.
Depois de carregar o seu mapa pode criar conjuntos de amostras de validação usando amostragem aleatória, estratificada ou sistemática. Pode especificar o tamanho de cada amostra ou guiar-se pelos cálculos do tamanho da amostra mínima necessária com base nos níveis de confiança necessários para o seu projeto.
Pode validar a sua amostra usando a sua própria legenda e informações de referência, tais como imagens de satélite, através da seleção da classe, confirmando a classe ou corrigindo as classificações incorretas. Pode validar as amostras você mesmo, ou pode partilhar qualquer sessão de validação para distribuir o trabalho.
Após a validação pode fazer download dos dados brutos, da matriz de confusão e gerar um relatório personalizado sobre a avaliação da exactidão, escolhendo a partir de um conjunto de indicadores de qualidade diferentes, incluindo a exatidão global, erros de omissão e comissão, kappa, informação mútua média (AMI) e mais.
» Comece por a carregar o seu primeiro Conjunto de Dados.
» Try out the new Map Accuracy tool that produces a confusion matrix and related metrics based upon your data.
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