THE ITSENSING JOURNAL
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O desequilíbrio de classe ocorre quando algumas classes ocupam muito menos amostras ou área do que outras.
Um escore modelo, fração de voto e probabilidade calibrada são quantidades diferentes.
Segmentação semântica atribui classes através de pixels de imagem usando contexto espacial.
A detecção de objetos prediz locais e classes de objetos definidos.
A regressão estima um alvo contínuo de imagens e outros preditores.
A importância da característica descreve como um modelo ajustado usa preditores sob um determinado cálculo.
Um modelo de mudança compara observações ou características derivadas ao longo do tempo.
Contar pixels classificados dá área de mapa sob as decisões do classificador.
O modelo deriva descreve alterações nas condições de entrada ou desempenho após a implantação.
GeoTIFF combina valores raster com georreferenciamento e metadados relacionados.
Uma nuvem otimizada GeoTIFF organiza imagens para que clientes compatíveis possam solicitar intervalos de byte úteis e níveis de visão geral.
Um item STAC descreve um ativo espaço-temporal usando uma estrutura baseada em GeoJSON e links para dados.
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