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NDVI 시계열 비교할 때 계절·구름·센서 차이를 보정하는 순서

핵심 질문NDVI 시계열 비교할 때 계절·구름·센서 차이를 보정하는 순서를 실무에 적용할 때는 결과를 바로 믿기보다 입력 자료와 처리 조건을 먼저 확인해야 합니다. 위성영상은 센서와 제품 수준, 구름·그림자, 해상도와 전처리 조건에 따라 값이 달라집니다.확인 순서원본 제품명과 처리 수준을 기록하고 DN·반사율·지표면 값의 의미를 구분합니다.구름·그림자·센서·계절 효과를 마스크와 비교 설계에 반영합니다.현장자료나 독립 자료로 결과를 검증하고 보정하지 않은 값은 정량 비교를 피합니다.결과의 적용 범위와 예외 사례를 기록하고, 같은 자료로 다시 실행할 수 있도록 프로젝트·스크립트·메타데이터를 함께 보관합니다.검산 체크리스트대표 표본을 원자료와 대조하고, 피처 수·공간 범위·단위·시간 범위를 확인하세요. 하나의..

원격탐사 학습·검증 표본 분리: 공간 자기상관과 데이터 누수 방지

핵심 질문원격탐사 학습·검증 표본 분리: 공간 자기상관과 데이터 누수 방지를 실무에 적용할 때는 결과를 바로 믿기보다 입력 자료와 처리 조건을 먼저 확인해야 합니다. 위성영상은 센서와 제품 수준, 구름·그림자, 해상도와 전처리 조건에 따라 값이 달라집니다.확인 순서원본 제품명과 처리 수준을 기록하고 DN·반사율·지표면 값의 의미를 구분합니다.구름·그림자·센서·계절 효과를 마스크와 비교 설계에 반영합니다.현장자료나 독립 자료로 결과를 검증하고 보정하지 않은 값은 정량 비교를 피합니다.결과의 적용 범위와 예외 사례를 기록하고, 같은 자료로 다시 실행할 수 있도록 프로젝트·스크립트·메타데이터를 함께 보관합니다.검산 체크리스트대표 표본을 원자료와 대조하고, 피처 수·공간 범위·단위·시간 범위를 확인하세요. 하나..

토지피복 분류에서 지도학습·비지도학습·랜덤포레스트 비교

핵심 질문토지피복 분류에서 지도학습·비지도학습·랜덤포레스트 비교를 실무에 적용할 때는 결과를 바로 믿기보다 입력 자료와 처리 조건을 먼저 확인해야 합니다. 위성영상은 센서와 제품 수준, 구름·그림자, 해상도와 전처리 조건에 따라 값이 달라집니다.확인 순서원본 제품명과 처리 수준을 기록하고 DN·반사율·지표면 값의 의미를 구분합니다.구름·그림자·센서·계절 효과를 마스크와 비교 설계에 반영합니다.현장자료나 독립 자료로 결과를 검증하고 보정하지 않은 값은 정량 비교를 피합니다.결과의 적용 범위와 예외 사례를 기록하고, 같은 자료로 다시 실행할 수 있도록 프로젝트·스크립트·메타데이터를 함께 보관합니다.검산 체크리스트대표 표본을 원자료와 대조하고, 피처 수·공간 범위·단위·시간 범위를 확인하세요. 하나의 지표나 ..

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