Статья про консольную версию DTclassifier - нужна критика)

[Igg]

Привет!

Статья про консольный вариант DT_classifier http://gis-lab.info/qa/dtclassifier_console.html

Это мой первый опыт здесь, буду очень признателен за замечания/критику и все остальное)


ЗЫ: тестовые данные пока на гугле, ссылка в статье

[nadiopt]

я тебя пока немножко поправлю на предмет запятых

[Максим Дубинин]

Приятно видеть результат трудов в работе, да еще и со статьей. Спасибо.

Замечания:

- Ссылки лучше интегрировать в текст
- Правильное название - NextGIS QGIS
- лучше не дублировать информацию про установку из "основной" статьи. Если там какие-то недочеты, то лучшее там и поправить и просто туда отправить ссылкой.
- Не знаю насколько это сложно, но я бы выкинул подписи из самих картинок (выглядит страшновато) и дал их текстом под ними (в примерах есть).
- Там же в подписи я бы разъяснил чуть лучше что за снимки, потому что не всегда ясно, что за врезки (снимки до и после?)

[Igg]

Привет!
Спасибо за замечания и правку!

Внес правки:
-NextGIS QGIS
-убрал про установку расширения
-ссылки в текст
-более подробные подписи к рисункам и убрал из подписи из самих рисунков
-единообразное размещение рисунков

[gornak]

1)toar reflectance исправить
2)для создания реальной модели входящие данные должны быть нормализованы
-здесь хорошо бы хоть в двух словах пояснить
3)тестовые данные большие по объему.не скачивал, пытался понять из текста
разницу между примерами 1 и 2 - и так и не понял(тренировочные данные

Для этого создадим объединенный слой точек train_points.shp, просто объединив ..113027\out_train_points.shp и ..112027\out_train_points.shp в QGIS. Дополнительно можно убрать нулевые значения что выровняет баланс между числом тренировочных точек, содержащих признак, и точками с его отсутствием.

судя из текста для всех сцен в примере 1 одинаковые, зачем тогда объединять все полученные точечные файлы?)-здесь наверное надо как-то понятнее изложить или подробнее описать структуру тестовых данных)

[Igg]

Привет!

Спасибо,

1) исправил, дал ссылку на wiki
2) ccылка на http://gis-lab.info/qa/regress-r.html
3) попробовал дать объяснение в первом примере.

Обучающая выборка и модель в первом примере для каждого path/row разная (полигоны взяты из общего слоя, но для построения модели важны только те которые пересекаются с экстентом указанных в командной строке сцен), поэтому на выходе для каждого path/row создается своя модель. Но поскольку, можно сохранить значения пикселей в виде точечного слоя (--save_points) и если число каналов в поддиректориях не меняется, то можно использовать сохраненные на предыдущем этапе данные для создания одной модели (второй пример).

[KolesovDmitry]

Спасибо за статью, интересно получилось. Сделал легкие стилевые правки.

[Igg]

спасибо!