Excelente vídeo, professora! Ótima didática, compreensível, e necessário. Tenho algumas dúvidas, como saber a quantidade correta de amostras de acurácia? Elas podem ser as mesmas de treinamento (caso fosse um treinamento cuidadoso, em que se soubesse que as amostras foram coletadas corretamente)? Por exemplo, levando em conta, uma imagem com resolução de 30 m, em uma área de 800 km², onde se coletou 50 amostras de treinamento para 5 classes, qual seria a quantidade ideal de amostras para avaliar a acurácia?
@@KarolineXavierdosSantos não devem ser às mesmas de treinamento, senão a avaliação fica viciada. Uma proporção de 70% para treinamento e 30% para acuracia é muito utilizada.
Olá! professora, eu segui o passo a passo e na hora de rodar a acurácia ocorre tudo semelhante ao visto na aula. Pede a pasta de saída, fica processando... só que ao final do processamento não gera as informações! já testei outras versões do qgis e nada! onde será que estou pecando?
Olá Erick. Alguns alunos meus tiveram este problema também, e não consegui descobrir o motivo, principalmente porque estamos em modo remoto de ensino e só vendo a tela deles não consegui verificar. Usei os mesmos arquivos deles e não tive problema (no QGis 3.16 - ubuntu) e Windows - QGis 3.10. Algumas opções: atualizar o plugin, se ainda não fez isso; verificar se há caracteres que não sejam letras, números e o _ no nome dos arquivos ou de alguma pasta do caminho onde está o arquivo. Outra possibilidade: instalar uma máquina virtual com OSGEO live (uns 4 GB) live.osgeo.org/en/index.html. Ela executa o ubuntu dentro do seu windows, já vem com o QGis. Há ainda outras opções para cálculo de Acurácia no próprio QGis (plugins e funções do Grass). Devo gravar um vídeo sobre isso em breve, mas não sei exatamente quando. Espero ter ajudado!
Parabéns profa. excelente didática. O valor de "nan" (tempo 11:45 min) gerado no algoritmo SAM, se deve possivelmente ele avaliar a classe não classificado. Tanto que cada V_classifed tem uma numeração e o "nan" corresponde ao 0. Seria isso ou a senhora tem outra explicação? Muito bom, vossos vídeos assisto várias vezes.
muito bom! Parabéns. A acurácia do meu, no caso do índice de Kappa, não está ultrapassando 0,47. Já aumentei o o número de amostras, mas nunca evolui esse valor. Em que eu estaria errando ??
Olá Renan, muito obrigada. Você precisa analisar se as classes que você está tentando identificar possuem comportamento espectral distinto, se há confusão entre as amostras, se de repente não vale a pena unir ou separar certas classes para ter melhor desempenho. Fiz um vídeo recente tratando um pouco sobre isso: th-cam.com/video/aYyq96iZi90/w-d-xo.html Classificar é sempre um desafio, tanto que há abordagens diferenciadas e mais recentes, como OBIA, aprendizado de máquina, deep learning, para tentar superar essas dificuldades com os métodos mais antigos ou tradicionais.
Sua explicação foi muito boa e clara
Obrigada!
Muito bom!! Parabens
Obrigada Lara!
Excelente vídeo, professora! Ótima didática, compreensível, e necessário.
Tenho algumas dúvidas, como saber a quantidade correta de amostras de acurácia? Elas podem ser as mesmas de treinamento (caso fosse um treinamento cuidadoso, em que se soubesse que as amostras foram coletadas corretamente)?
Por exemplo, levando em conta, uma imagem com resolução de 30 m, em uma área de 800 km², onde se coletou 50 amostras de treinamento para 5 classes, qual seria a quantidade ideal de amostras para avaliar a acurácia?
@@KarolineXavierdosSantos não devem ser às mesmas de treinamento, senão a avaliação fica viciada. Uma proporção de 70% para treinamento e 30% para acuracia é muito utilizada.
Olá! professora, eu segui o passo a passo e na hora de rodar a acurácia ocorre tudo semelhante ao visto na aula. Pede a pasta de saída, fica processando... só que ao final do processamento não gera as informações! já testei outras versões do qgis e nada! onde será que estou pecando?
Olá Erick. Alguns alunos meus tiveram este problema também, e não consegui descobrir o motivo, principalmente porque estamos em modo remoto de ensino e só vendo a tela deles não consegui verificar. Usei os mesmos arquivos deles e não tive problema (no QGis 3.16 - ubuntu) e Windows - QGis 3.10.
Algumas opções: atualizar o plugin, se ainda não fez isso; verificar se há caracteres que não sejam letras, números e o _ no nome dos arquivos ou de alguma pasta do caminho onde está o arquivo. Outra possibilidade: instalar uma máquina virtual com OSGEO live (uns 4 GB) live.osgeo.org/en/index.html. Ela executa o ubuntu dentro do seu windows, já vem com o QGis. Há ainda outras opções para cálculo de Acurácia no próprio QGis (plugins e funções do Grass). Devo gravar um vídeo sobre isso em breve, mas não sei exatamente quando.
Espero ter ajudado!
Acabei de colocar outro vídeo com formas alternativas de cálculo de acurácia: th-cam.com/video/MXLv6R5NXKs/w-d-xo.html
Parabéns profa. excelente didática. O valor de "nan" (tempo 11:45 min) gerado no algoritmo SAM, se deve possivelmente ele avaliar a classe não classificado. Tanto que cada V_classifed tem uma numeração e o "nan" corresponde ao 0. Seria isso ou a senhora tem outra explicação?
Muito bom, vossos vídeos assisto várias vezes.
Sim é possível, ele tentou fazer uma divisão por zero.
muito bom! Parabéns.
A acurácia do meu, no caso do índice de Kappa, não está ultrapassando 0,47. Já aumentei o o número de amostras, mas nunca evolui esse valor. Em que eu estaria errando ??
Olá Renan, muito obrigada. Você precisa analisar se as classes que você está tentando identificar possuem comportamento espectral distinto, se há confusão entre as amostras, se de repente não vale a pena unir ou separar certas classes para ter melhor desempenho. Fiz um vídeo recente tratando um pouco sobre isso: th-cam.com/video/aYyq96iZi90/w-d-xo.html
Classificar é sempre um desafio, tanto que há abordagens diferenciadas e mais recentes, como OBIA, aprendizado de máquina, deep learning, para tentar superar essas dificuldades com os métodos mais antigos ou tradicionais.