Комментарии 4
Это и хотелось бы увидеть уже в этой статье.
Оценка точности классификации по синтетической обучающей выборке доступна в ноутбуке на гитхабе (96.4%). А вот результат работы классификатора по реальным исходным данным:
Как видим, в синтетическом результате не перспективные области почти идентичны, а вот перспективные лучше разграничены на средне и высоко перспективные на реальных данных. Но без границ отсечения классов и методики построения реального классификатора все это не воспроизводимо, потому я и подготовил синтетические данные, на которых можно все попробовать.
А вы с какой целью интересуетесь?:) Лицензия GEE допускает лишь некоммерческое использование сервиса и его данных. Вот если вам студентов, скажем, учить, или там стрим на ютубе сделать — тогда заходите на сайт правительства Индонезии, ищите каталог лицензионных участков на продажу и накладываете их на полученную карту. Где понравится участок, попадающий на область "Prediction High", там и покупаете себе участок — и уже можно копать. В ином случае, не советую… особенно, если золото найдете! :)
P.S. Поскольку вам для некоммерческого использования, найденое золото лучше нам отдайте — ну, чтобы уж точно никто в ваших мотивах не усомнился.
Google Earth Engine (GEE): ищем золото по всему миру с помощью больших данных и машинного обучения