Bienvenido a LACO-Wiki

LACO-Wiki es un nuevo portal de internet que provee herramientas para la validación de mapas de cobertura y uso del suelo. Mediante el uso de una variedad de capas de referencia que incluyen imágenes aéreas y satelitales provistas por Google, Bing y OpenStreetMap, la validación es un simple proceso de cuatro pasos. Después de cargar el conjunto de datos, puedes generar y validar las muestras para finalmente crear un reporte incluyendo la evaluación de la precisión.

Si compartes tus muestras con nosotros estarás contribuyendo a construir una base de datos de libre acceso que puede ser utilizada para mejorar futuros mapas de cobertura y uso de suelo.

Cargar un conjunto de datos
Puedes cargar tus propios mapas para su validación, ya sea en formato raster o vectorial. Actualmente, los formatos aceptados son archivos de vector y GeoTiffs en una proyección WGS84. Una vez cargado el archivo, puedes diseñar una leyenda personalizada para su visualización. También puedes cargar conjuntos de datos adicionales para ayudarte en el proceso de validación.
Generar una muestra de validación
Una vez que hayas cargado tu mapa, puedes crear conjuntos de muestras de validación utilizando un muestreo aleatorio, estratificado o sistemático. Puedes especificar el tamaño de cada muestra o usar los cálculos del tamaño de muestra mínimo necesario, basados en los niveles de confianza requeridos por tu proyecto.
Valida tu mapa
Utilizando información de referencia, p.ej. imágenes de satélite, puedes validar tu muestra usuando tu propia leyenda, ya sea mediante la selección de la clase, confirmando la clase o corrigiendo aquellas que han sido incorrectamente clasificadas. Puedes validar las muestras por ti mismo o puedes compartir cualquier sesión de validación y distribuir el trabajo.
Reporte de la exactitud
Después de que la validación se haya efectuado puedes descargar los datos originales y la matriz de confusión así como generar un reporte con respecto a la evaluación de la exactitud, errores de comisión y omisión, kappa, Información Mutua Promedio (AMI) y más.

» Empieza por Cargando tu primer conjunto de datos.

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

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