miramon y la calidad de la información geográfica · 2015. 4. 15. · estimación y...
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Estimación y documentación de la calidad de la información geográfica en MiraMon:
Estimadores locales y espacializados para aspectos geométricos y temáticos.
Xavier Pons Lluís Pesquer
XIV CNTIG
• Conceptos
• Espacialización de la calidad
posicional
Guión
• posicional
• temática
– cuantitativa
– categórica
• Registro y trazabilidad de la calidad en los d
Estimación y documentación de la calidad …
metadatos
Ejemplificados mediante procesos asociados y herramientas implementadas en el SIG MiraMon
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XIV CNTIG Conceptos
• Calidad: conjunto de características de un producto que le confieren su aptitud para satisfacer necesidades explícitas e implícitas (ISO 9000).
Indicadores de calidad pueden ser (entre otros):
• Completitud
• Consistencia
• Exactitud posicional (planimétrica, altimétrica…)
• Exactitud temporal
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• Exactitud temática (cuantitativa, categórica…)
• Linaje y trazabilidad
XIV CNTIG
QUAlityQUAlity aware aware VIsualisationVIsualisation for the Global for the Global Earth Observation system of systemsEarth Observation system of systems
www.geoviqua.org
Conceptos
Estimación y documentación de la calidad …
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XIV CNTIG Un primer ejemplo…
• Calidad de la compresión con pérdida en rásters:
Problema: Porcentaje de calidad JPEG no indicada en la cabecera
Solución: Incorporación en el fichero de metadatos en cualquier proceso de importación, extracción de una ventana, etc.
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XIV CNTIG
Georeferenciación
Calidad posicional planimétrica
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XIV CNTIG Calidad posicional planimétrica
Georeferenciación:
Estimación y documentación de la calidad …
Herramienta de corrección geométrica a partir de puntos de control sobre el terreno que gobiernan la georeferenciación.
XIV CNTIG
Parámetros globales de calidad planimétrica
Georeferenciación:
Calidad posicional planimétrica
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XIV CNTIG Espacialización de la calidad
Georeferenciación
Parámetros globales
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Errores locales ->Espacialización de la calidad
XIV CNTIG
Datos temáticos cuantitativos
Espacialización de la calidad
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XIV CNTIG Interpolación espacial
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Tabla parcial extraída de: Jin Li and Andrew D. Heap, A Review of Spatial Interpolation Methods for Environmental Scientists. Geoscience Australia Record 2008/23
XIV CNTIG Interpolación espacial
Comparación visual de algunos de los métodos representativos
IDW Splines Kriging
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XIV CNTIG
Kriging:Método geoestadístico de interpolación espacial basado en elanálisis del patrón espacial de la varianza: variograma
Interpolación espacial
La construcción y ajuste del variograma determina el modelopredictivo y también el modelo espacializado de su errorasociado.
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XIV CNTIG
Kriging: Análisis del variograma
Interpolación espacial
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XIV CNTIG
Kriging
Modelo espacializado decalidad, mapa dedesviaciones estándar
Interpolación espacial
desviaciones estándar
Modelo predictivo
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XIV CNTIG
• Test independienteSe divide la muestra en dospartes. Se aplica el modeloa partir de la submuestra de entrenamiento y para el test se
Conceptos
Total number of samples
p y pcompara su valor con el valor calculado.
• Submuestreo aleatorio:Se repite el caso anterior a partir de distintas particiones
obtenidas aleatoriamente. La validación global se obtiene porpromedios de las individuales.
Total number of samples
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XIV CNTIG
• Validación cruzadaTodas las muestras son usadas per generar el modelo y parael test.Un caso muy habitual, consiste en un test de un único
Conceptos
punto, pero también puede ser una submuestra de tamañoprefijado (K-Fold Cross validation)
Total number of samples
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XIV CNTIG Regresión multivariante
Regresión multivariante: análisis de la calidad temática cuantitativa
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XIV CNTIG Regresión multivariante
Estimación y documentación de la calidad …
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N
j jj
Y a x
XIV CNTIG Regresión multivariante
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XIV CNTIG Regresión multivariante
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Informe con parámetrosde calidad globales.
Gestor de Metadatos
XIV CNTIG
Análisis local del error del modelo
Espacialización de la calidad
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Valores puntuales del error Modelo continuo interpolado
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XIV CNTIG
Datos temáticos categóricos
Espacialización de la calidad
g
29 October 2006
Deep water
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p
Shallow water
Ploughed soil with water
Mudflat with water
Mudflat without water
Dry soil
Unproductive land
Crop land2 0 4 km
N
XIV CNTIG
Corrected Images
Moisture Content (Tasseled Cap)
ViIRPi
ViIRPiNDVI,,
,,
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)
Clasificador híbrido
Unsupervised stage
Supervised stage
Training areas
Test areas
tim
ator
s a
nd
ze
d)
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Original variables
Statistical classes
Clustering
Thematicclasses
HybridClassif.
Qu
alit
y es
t(g
lob
al
spat
ializ
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XIV CNTIG
Evaluación de la clasificación:
matriz de confusión
• exactitud del usuario: ratio entre el
ú d di i t d l
Clasificador híbrido
número de predicciones acertadas y el
número total de predicciones para cada
clase
• exactitud del productor: ratio entre el
número de predicciones correctas y el
número total de observaciones para cada
l
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clase
• coeficiente Kappa (Congalton 1991):
medida de asociación que describe la
correspondencia entre dos clasificaciones
XIV CNTIG
Matriz de confusión
Clasificador híbrido
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XIV CNTIG
Modelo de espacialización del error:
Fidelidad y representatividad
Clasificador híbrido
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XIV CNTIG
Especial tratamiento y rigor para la ausencia de datos (NODATA).
La estrategia convencional es declarar no clasificado al píxel
Clasificador híbrido
con algún NODATA en cualquiera de las variables de la serie
Date 1
Date 2 Tratamiento específico A d l
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Date 3 Aumento de la región clasificada
Final classification
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XIV CNTIG Metadatos: trazabilidad
Herramientas de importación de los principales formatos dedistribución de datos satelitales (CEOS, TIFF-glovis, HDF…) conespecial preocupación por incorporar sus metadatos.
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XIV CNTIG Metadatos: trazabilidad
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XIV CNTIG Metadatos: trazabilidad
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XIV CNTIG Metadatos: trazabilidad
Permite la toma de decisiones automáticas según comparando estimadores globales entre diversos modelos
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Pesquer L., Prat E., Díaz-Delgado R., Bustamante J.,Pons X., Masó J. “Automatic modelling and continuousmap generation from georeferenced species censusdata in an interoperable GIS environment”.International Congress on Environmental Modellingand Software Leipzig, Germany.
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XIV CNTIG Metadatos: calidad
A nivel de campo de una base de datos vectorial o de variable, o banda, en un ráster monobanda o multibanda
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XIV CNTIG Algunas publicaciones
Zabala A., Vitulli R., Pons X. (2012) “Impact of CCSDS-IDC and JPEG2000 compression on image quality and classification”. Journal ofElectrical and Computer Engineering, article number: 761067.
Sevillano E., Díaz P., Ninyerola M., Masó J., Zabala A., Pons X. (2012)“Analysis of the Quality Metadata in GEOSS clearinghouse”.Analysis of the Quality Metadata in GEOSS clearinghouse .EuroGEOSS – Madrid (España)
Moré G., Pons X., (2011) “Preliminary considerations about theassessment and visualisation of the quality on geometric correctionsof satellite imagery depending on the number of ground control points”7th International Symposium on Spatial Data Quality - Coimbra
Pesquer L., Zabala A., Pons X., Serra J. (2010) “Quality analysis in N-dimensional loss comp ession of m ltispect al emote sensing time
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dimensional lossy compression of multispectral remote sensing timeseries images”. Proceedings of SPIE Vol. 7810, 78100J) - San Diego(California-USA).
Díaz P., Masó J., Guimet J. (2010) “Comparative quality assessment ofmetadata. Two regional SDI case studies.” INSPIRE conference. Kracovia(Polonia).
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XIV CNTIG MiraMon
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XIV CNTIG
Gracias por su atención
www.creaf.uab.es/miramonl.pesquer@creaf.uab.cat
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