خرائط معادلة الاحتمالات والثقة في الاستشعار عن بعد

تحديد الملاحظة والمقرر

وسجل نموذجي، وجزء من التصويت، واحتمالات معادلة هي كميات مختلفة. لا يزال هناك خطأ في تحقيق النتائج في ظروف غير مألوفة. ولذلك ينبغي أن تبين خرائط الثقة ما يمثله العدد وكيفية تقييم موثوقيته.

بالنسبة لطبقات الاحتمالات النموذجية وعدم اليقين، تبدأ بسؤال دقيق. - ذكر القرار والكمية قبل مقارنة البرمجيات. تحديد من سيستخدم النتيجة، والوحدات الجغرافية التي يعترفون بها، وما هي الأدلة التي ستغير التفتيش أو التحليل. اكتبي الشرط المستهدف وتفسيرات بديلة معقولة وهذا يجعل من الممكن الحكم على ما إذا كان يمكن للطريقة أن تجيب على السؤال. ولا تكفي خريطة حسنة التطلع عندما يمثل الناتج وكيلا له معنى مختلف. الاحتفاظ بسجل افتراضات قصير بحيث يمكن للمستعرضين في وقت لاحق التمييز بين المدخلات والخيارات النموذجية والتفسير.

دعم البيانات المتعلقة بالمطابقة للطريقة

ويُعد أساس القياس لطبقات الاحتمالات النموذجية وعدم اليقين مسألة في جميع مراحل الترجمة الشفوية. ويتعلم نموذج ساتلي علاقة بين المدخلات المحددة والأهداف المرجعية في ظل ظروف مأخوذة من العينات. ولا يخلق معلومات غير متغيبة عن جهاز الاستشعار أو يصحح البطاقات المتضاربة تلقائيا. تحديد المعاني من الدرجة أو الوحدات المستهدفة المستمرة قبل اختيار الخوارزمية. :: مطابقة الإشارة إلى وقت التصوير والدعم المكاني، وتسجيل عدم اليقين أو الخلاف في البطاقات. تحديد منطقة النشر المزمعة، ومواسمها، وشروط الاحتياز. وتحدد هذه الخيارات ما ينبغي اختباره من تعميم، وتمنع حدوث خطأ في تحقيق نتائج إنمائية مثيرة للإعجاب، وذلك بسبب وجود أدلة على أن النموذج جاهز لتهيئة بيئة تشغيلية مختلفة.

إعداد تحليل قابل للتعقب

تقييم موثوقية النتائج باستخدام بيانات مرجعية مستقلة وطريقة مناسبة للموازنة عند الحاجة. ابقوا معايرة التأقلم منفصلة عن التقييم النهائي حافظ على علم غير مدعم أو غير مدعوم بالبيانات إلى جانب احتمالية.

وينبغي أن يحافظ التحضير لطبقات الاحتمالات النموذجية وعدم اليقين على الأدلة التالية. إعداد بيان للتنبؤات القابلة للتكاثر مع تواريخ المصادر، وسلسلة النطاق، ووحدات، وأقنعة، وتجهيزها قبل الأوان. ويمكن للتقييم المفصل قبل اختيار السمات أو التوسع أو التصحيح أو الاستخلاص من التصحيح أن يسرب المعلومات عبر القسم. استخدام تقسيمات جغرافية أو مؤقتة مناسبة للنشر، ومقارنة خط أساس بسيط. البارامترات النموذجية الاحتياطية، البذور العشوائية حيثما ينطبق ذلك، والنسخ البرمجية. اختبار البيانات المفقودة الواقعية وظروف التصوير الصعبة. ولا يعد التدريب الذي يتجمع أو يكتمل إلا خطوة تقنية واحدة؛ ولا يزال يتعين تقييم ناتجه على أساس أدلة مستقلة وعواقب القرار المقصود.

اختبار نموذجي

وينبغي أن يتناول نموذج لاحتمال النماذج وطبقات عدم التيقن تلقيها بالفعل سير العمل. بدء مع نموذج تمثيلي يتضمن ظروفاً عادية واستثناءات صعبة. تشمل الحدود ذات الصلة، والأسطح المختلطة، والملاحظات المفقودة، والمواقع المرجعية المعروفة. وفر بعض الأمثلة الرقمية التي تم فحصها يدوياً إلى جانب البيانات الوصفية المصدر. مقارنة النتيجة مع قارئ مستقل أو حساب مستقل حيثما كان ذلك عمليا. وينبغي أن يختبر هذا الطيار الطريق الكامل من اختيار المصدر عن طريق التصدير، حيث إن الصيغة الصحيحة لا تزال يمكن تقويضها من قبل الوحدات الخاطئة أو ترتيب النطاقات أو مناولة الصلاحية. وحالما يفهم الطيار، يحتفظ به كمرجع للتنقيحات اللاحقة.

الاعتراف بمخاطر الترجمة الشفوية الخاصة بموضوع معين

ويمكن أن يفشل النموذج الواثق بصورة منهجية بعد تحول في أجهزة الاستشعار أو النوبات الموسمية. وقد لا ينتقل التماثل في نظام واحد من نظم الانتشار. ويؤدي التلاعب بالعديد من الأماكن العشرية إلى الدقة دون وجود أدلة إذا لم تقاس الموثوقية.

وينبغي أن يستمر استعراض مستويات الاحتمالات النموذجية وعدم اليقين بعد إتمام الحسابات. قم بتقييم أكثر من هدف عام واحد Report class-specific confusion for classification or bias and error patterns for regression, with sample support and geographical or temporal scope. تقييم الأهداف الصعبة والنادرة عمداً الحفاظ على درجات نموذجية متميزة عن الاحتمالات المعايرة والحفاظ على العلم غير المدعوم عند الاقتضاء. فحص الأخطاء التمثيلية ومقارنة عبء الاستعراض التشغيلي الناجم عن الإنذارات الكاذبة. وعند نقل أو تحديث نموذج ما، يقيّم المرشح على البيانات غير الممسوحة ويحتفظ بالنسخة السابقة. ولا يُعتمد على الرصد إلا عند استعراض المدخلات والنتائج المتغيرة، بدلا من افتراض أن الأداء الأولي لا يزال قائما إلى أجل غير مسمى.

العمل من خلال مثال توضيحي

تخيلي مصنفاً توضيحياً يخصص 0.95 لكثير من البكسلات، ولكن 70% في المائة فقط من الأمثلة المستقلة المُسجلة على نحو مماثل هي أمثلة صحيحة. والنتيجة مشددة في إطار هذا السياق التقييمي.

وللمثال على ذلك، على الاحتمالات النموذجية وطبقات عدم اليقين، دور محدود متعمد. والمثال في هذه المادة توضيحي وليس تقريرا عن نتائج المشروع أو المطالبة بالدقة أو ضمان الأداء. يستعاض عن افتراضاتها بقيم مشاريعية مقاسّمة قبل استخدام التعليل العملي. إبقاء الوحدات، ومواعيد المراقبة، والمرشح ذي الصلة مرئية. وإذا غير القرار قناع أو مرجع أو بارامتر بديل معقول، أبلغ عن ذلك الحساسية والحصول على أدلة أفضل حيثما كان ذلك عمليا. ولا تحل الأماكن العشرية الإضافية حالة من عدم اليقين فيما لوحظ. الاحتفاظ بالحالات التي لم تحل صراحة بدلا من اختيار البارامترات التي تنتج أكثر السرد إقناعا.

تقييم الأدلة المستقلة

Use reliable summaries, class-specific checks and independent transfer tests. امتحان المناطق الصعبة وظروف المفقودات مقارنة بين قرارات العتبة باستخدام الأخطاء والعواقب التشغيلية على السواء.

ينبغي أن يمثل التقييم المستقل المجتمع والظروف التي ستُستخدم فيها النتيجة. افصل المشاهدات المستخدمة لاختيار المعلمات أو تدريب النموذج عن المشاهدات المستخدمة لتقييم الأداء. أدرج الحالات الصعبة غير المستهدفة إلى جانب الأهداف الواضحة، واحتفظ بمعلومات المناطق المفقودة أو التي لا يمكن رصدها. طابق وقت القياسات المرجعية ونطاقها المكاني مع الرصد قدر الإمكان. عند وجود اختلاف، راجع التحليل والأدلة المرجعية معاً. وقد تتضمن القياسات المرجعية نفسها قدراً من عدم اليقين؛ لذا فإن إجبارها على مطابقة الخريطة ليس أسلوب تصحيح صالحاً.

عدم التيقن من التقرير على النطاق المفيد

وبالنسبة لطبقات الاحتمالات النموذجية وعدم اليقين، يجب أن تظل النتيجة نطاقها المثبت. تحقق من عدم اليقين على نطاق القرار المقصود. ويمكن أن تختلف إلى حد كبير بين فترات المباعدة بين الجنسين، والدعم الفعال للمستشعرين، وتجهيز الأحياء، ووحدات الإدارة. العديد من البكسل المكررة لا تخلق الكثير من الملاحظات المستقلة. وللاطلاع على موجز المناطق، الحفاظ على التغطية الصحيحة والاستبعادات؛ وللحفاظ على ثقة الكشف وتاريخ المصدر بالنسبة لمرشح. (ج) الآثار المنهجية المنفصلة من التباين المحلي حيث تسمح الأدلة. ولا يستبعد الخطأ المتوسط الصغير تحيزا مترتبا على ذلك في طبقة نادرة أو مادة معينة أو منطقة ممثلة تمثيلا ناقصا. الإشارة إلى نطاق التقييم الذي أظهرته.

تقديم GIS من الأدلة التحليلية

تعريف سجل الصادرات، والمعايير، والحدود المفروضة على الانطباق. ITSensing تحليل ينبغي أن يميز بين درجة التنبؤ، واحتمالات وجودة المراقبة بدلاً من دمجها في علامة واحدة مؤكدة.

وينبغي أن يظل تسليم طبقات الاحتمالات النموذجية وعدم اليقين مفهوما خارج بيئة إصدار الوثائق. تقديم لمحة عامة ميسرة إلى جانب البيانات الجغرافية المكانية ذات الصلة وقائمة موجزة للبيانات. الاحتفاظ بأجهزة تحديد هوية ثابتة، ومراجع مرجعية للمصدر، ومواعيد المراقبة، ونسخة تجهيز، وتنسيق المراجع ومجالات الجودة. شرح المناطق غير المعروفة والتحقق المفيد التالي في سجل الاستثناء. (ب) أن يطلب من محلل التلقّي تحديد مكان أحد بنود العينة، وتحديد الأدلة التي يقدمها وتفسير حدوده. ويمكن أن يكشف هذا الاستعراض العملي عن السياق المفقود الذي لا يمكن فيه التحقق من سلامة الملف أن يكشف. يرجى ملاحظة سبب التنقيحات حتى يمكن تتبع التغيير فيما بعد إلى ملاحظات جديدة أو إلى طريقة متغيرة.

تقييم ITSensing سير العمل بمدخلات حقيقية

عند تقييم السحابة الاستشعار عن بعد من البرامجيات لطبقات الاحتمالات النموذجية وعدم اليقين، استخدموا نموذجاً موثقاً. استخدام مقارنة المنتج لاختبار سير العمل كاملة مع بيانات تمثيلية. ITSensing - يوفر حيز عمل غيومي للاكتشافات الساتلية، والتحليلات المسماة " راستر " ، و التعلم الآلي من التحليلات الجيوغرافيا، وبناء النماذج، والعمل القائم على " بيتون " . ولا تثبت هذه القدرات الواسعة أن كل طريقة متخصصة موصوفة هنا هي زر وطني أو أن كل خدمة خارجية تربطها مباشرة. تحقق من الأداة الموثقة فعلاً، ودعمت المدخلات وطريق التصدير. Retain pilot evidence and independent validation before choose a recurring سير العمل. وربط المنتجات هو نقطة دخول للتقييم، في حين أن التفسير العلمي يظل مرتبطا بالبيانات والطريقة.