Willkommen bei LACO-Wiki!

LACO-Wiki ist ein modernes Webportal zur Valdierung von Landbedeckungs- und Landnutzungskarten. Durch die Nutzung unterschiedlichster Referenzdaten, wie unter anderem Satelliten- und Luftbildern von Google und Bing wie auch OpenStreetMap, ist die Valdierung ein einfacher Prozess in 4 Schritten. Nach dem Hochladen deines Datensatzes generierst du ein Sample, validierst es und generierst dir einen Qualitätsbericht zum Nachweis der Genauigkeit.

Teile deine validierten Samples mit uns und hilf dabei eine offene Datenbank zur Verfügung zu stellen, um zukünftige Landbedeckungs- und Landnutzungskarten zu verbessern.

Datensatz hochladen
Du kannst deine eigenen Karten im Vektor- und Rasterformat zur Validierung hochladen. Zurzeit unterstützen wir das Shape und GeoTIFF Format in WGS84 Projektion. Nach dem Hochladen kannst du eine benutzerdefinierte Legende zur Anzeige definieren. Zusätzliche Datensätze, die dich bei der Validierung unterstützen, können ebenfalls hochgeladen werden.
Validierungssample generieren
Nach dem Hochladen, kannst du für deine Karten eine Reihe von Samples mittels zufälligem, stratifiziertem und systematischen Sampling definieren. Du kannst die Größe eines jeden Samples definieren oder du lässt dich von unseren Vorschlägen zur minimalen Samplegröße, basierend auf dem gewünschten Konfidenzintervallen, leiten.
Karte validieren
Unter Zuhilfenahme von Referenzdaten, wie zum Beispiel Satellitenbildern, kannst du deine Samples basierend auf deiner eigenen Legende validieren. Du kannst entweder die Richtige richtige Klassifizierung auswählen, die bestehende Klassifizierung bestätigen oder fehlerhafte Klassifizierungen korrigieren. Du kannst deine Samples selbst validieren oder sie mit Freunden oder Kollegen teilen um den Aufwand aufzuteilen.
Qualitätsbericht herunterladen
Nach der Validierung kannst du dir die Rohdaten, die Konfusionmatrix und einen benutzerdefinierten Qualitätsbericht herunterladen. Dabei stehen dir unterschiedliche Qualitätsindikatoren wie Overall Accuracy, Omission und Commission Errors, Kappa, Average Mutual Information (AMI) und mehr zur Verfügung.

» Starte damit, einen neuen Datensatz hochzuladen.

» Try out the new Map Accuracy tool that produces a confusion matrix and related metrics based upon your data.

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