STAC éléments: découverte d'actifs satellites avec métadonnées explicites
Un élément STAC décrit un actif spatiotemporel en utilisant une structure basée sur GeoJSON et des liens vers des données.
THE ITSENSING JOURNAL
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Un élément STAC décrit un actif spatiotemporel en utilisant une structure basée sur GeoJSON et des liens vers des données.
Un Cloud Optimized GeoTIFF organise des images pour que les clients compatibles puissent demander des gammes d'octets et des niveaux de vue d'ensemble utiles.
GeoTIFF combine des valeurs de raster avec la géoréférenciation et les métadonnées connexes.
La dérive du modèle décrit les conditions d'entrée ou de performance changeantes après le déploiement.
Le comptage des pixels classifiés donne la zone de carte sous les décisions du classificateur.
Un modèle de changement compare les observations ou les caractéristiques dérivées à travers le temps.
L'importance de la caractéristique décrit comment un modèle équipé utilise des prédicteurs dans un calcul particulier.
La régression estime une cible continue à partir d'images et d'autres prédicteurs.
La détection d'objets prédit les emplacements et les classes d'objets définis.
La segmentation sémantique attribue des classes à travers les pixels d'image en utilisant le contexte spatial.
Un score modèle, une fraction de vote et une probabilité étalonnée sont des quantités différentes.
Le déséquilibre des classes survient lorsque certaines classes occupent beaucoup moins d'échantillons ou de superficie que d'autres.
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