Benvenuto in LACO-Wiki

LACO-Wiki é una nuova soluzione web per la validazione di mappe di copertura del terreno ed utilizzo del terreno. Impiegando una moltitudine di layers di riferimento includenti immagini satellitari e immagini aeree da Google e Bing e da OpenStreetMap, la validazione é un processo semplice di quattro passaggi. Dopo aver caricato il vostro dataset, create e validate i campioni e create un report con valutazione dell'accuratezza.

Condividete I vostri campioni validati con noi e contribuirete alla costruzione di un database aperto che puó essere usato per migliorare le mappe future di copertura del terreno ed utilizzo del terreno.

Carica dataset
Potete caricare le vostre mappe per la validazione nel formato vettoriale o raster. Attualmente i formati accettati sono files shape e geoTIFFs in una proiezione WGS84. Una volta caricato potete creare una legenda personalizzata da mostrare. Datasets addizionali possono anche essere caricati per aiutarvi nel processo di validazione.
Generate un campione di validazione
Una volta che avete caricato la vostra mappa, potete creare sets di campioni di validazione utilizzando capionamenti casuali, sistematici o stratificati. Potete specificare la grandezza di ogni campione oppure essere guidati da calcoli della dimensione minima del campione necessario basata sui livelli di confidenza per il vostro progetto.
Validate la vostra mappa
Utilizzando informazioni di riferimento come immagini satellitari, potete validare il vostro campione con la vostra legenda, alternativamente selezionando la classe, confermando la classe o correggendo quelli non classificati correttamente. Potete validare i campioni autonomamente o potete condividere una sessione di validazione per distribuire il lavoro.
Report sull'accuratezza
Dopo la validazione potete scaricare i dati grezzi, la confusion matrix e generare un report personalizzato sulla stima dell'accuratezza, selezionando un set di diversi indicatori di qualitá che includono l'accuratezza generale, errori di omissione e commissione, kappa, average mutual information (AMI) e altro.

» Iniziate da Caricando il vostro primo dataset.

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Nota prego:

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