{"id":155,"date":"2023-07-24T19:39:01","date_gmt":"2023-07-24T19:39:01","guid":{"rendered":"https:\/\/staging-amazonia.mapbiomas.org\/?page_id=155"},"modified":"2024-04-11T20:39:41","modified_gmt":"2024-04-11T20:39:41","slug":"exactitud","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/amazonia.mapbiomas.org\/en\/exactitud\/","title":{"rendered":"Exactitud"},"content":{"rendered":"

ESTIMACIONES DE LA PRECISI\u00d3N DEL MAPEO DE LA COBERTURA DEL SUELO POR EL PROYECTO MAPBIOMAS<\/h4>\n\n\n\n

ACCESO AL PANEL DE ESTAD\u00cdSTICAS DE LA COLECCI\u00d3N 5.0<\/a><\/p>\n\n\n\n

El an\u00e1lisis de precisi\u00f3n es la principal forma de evaluar la calidad del mapeo realizado por MapBiomas. Adem\u00e1s de decir cu\u00e1l es la tasa de aciertos general, el an\u00e1lisis de precisi\u00f3n tambi\u00e9n revela estimaciones de las tasas de aciertos y errores para cada clase asignada. MapBiomas evalu\u00f3 la precisi\u00f3n global y para cada clase de uso y cobertura para todos los a\u00f1os entre 1985 y 2022.<\/p>\n\n\n\n

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Las estimaciones de precisi\u00f3n se basaron en la evaluaci\u00f3n de una muestra de p\u00edxeles, que llamamos la base de datos de referencia, que consta de ~ 71,500 muestras. El n\u00famero de p\u00edxeles en la base de datos de referencia fue predeterminado por t\u00e9cnicas de muestreo estad\u00edstico. En cada a\u00f1o, cada p\u00edxel de la base de datos de referencia fue evaluado por t\u00e9cnicos capacitados en interpretaci\u00f3n visual de im\u00e1genes Landsat. La evaluaci\u00f3n de precisi\u00f3n se realiz\u00f3 utilizando m\u00e9tricas que comparan la clase asignada con la clase evaluada por los t\u00e9cnicos en la base de datos de referencia.<\/p>\n\n\n\n

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En cada a\u00f1o, el an\u00e1lisis de precisi\u00f3n se realiza a partir de la tabulaci\u00f3n cruzada de las frecuencias muestreadas de las clases mapeadas y reales, en el formato de la Tabla 1. Las frecuencias ni,j representan el n\u00famero de p\u00edxeles en la muestra clasificada como clase i, y evaluados como clase j. Los totales marginales de l\u00edneas, \"\" representan el n\u00famero de muestras mapeadas como clase i, mientras que los totales marginales de columnas Formula2 \"\" representan el n\u00famero de muestras evaluadas por los t\u00e9cnicos como clase j. La tabla 1 se llama matriz de error o matriz de confusi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

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Tabla 1:<\/strong> Matriz de error de muestra gen\u00e9rica<\/p>\n\n\n\n

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A partir de los resultados de la Tabla 1, las proporciones de la muestra en cada celda de la tabla se estiman por \"\" \"\". La matriz de valores \"\" luego se usa para generar:<\/p>\n\n\n\n

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  1. La precisi\u00f3n del usuario: son las estimaciones de las fracciones de p\u00edxeles de la asignaci\u00f3n, para cada clase, clasificadas correctamente. La precisi\u00f3n del usuario est\u00e1 asociada con un error de comisi\u00f3n, que es el error cometido al asignar un p\u00edxel a la clase i, cuando pertenece a otra clase. La precisi\u00f3n del usuario para la clase i se estima mediante \"\" y el error de comisi\u00f3n por \"\". Estas m\u00e9tricas est\u00e1n asociadas con la confiabilidad de cada clase asignada.<\/li>\n\n\n\n
  2. Precisi\u00f3n del productor: estas son las fracciones de muestra de p\u00edxeles de cada clase asignadas correctamente a sus clases por los clasificadores. La precisi\u00f3n del productor est\u00e1 asociada con el error de omisi\u00f3n, que ocurre cuando no podemos asignar un p\u00edxel de clase j correctamente. La precisi\u00f3n del productor para la clase j se estima por \"\" y el error de omisi\u00f3n por \"\". Estas m\u00e9tricas est\u00e1n asociadas con la sensibilidad del clasificador, es decir, la capacidad de distinguir correctamente una clase particular de otras.<\/li>\n\n\n\n
  3. Precisi\u00f3n global: Es la estimaci\u00f3n de la proporci\u00f3n de correcci\u00f3n global de los clasificadores. La estimaci\u00f3n viene dada por \"\" n, La suma de la diagonal principal de la matriz de proporciones. El complemento de precisi\u00f3n o el error total \"\" todav\u00eda se descompone en desacuerdo de \u00e1rea y desacuerdo de asignaci\u00f3n1. La discrepancia de \u00e1rea mide la fracci\u00f3n del error atribuido a la cantidad de \u00e1rea asignada incorrectamente a las clases por el mapeo, mientras que la discrepancia de asignaci\u00f3n a la proporci\u00f3n de errores de desplazamiento.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
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    La matriz tambi\u00e9n proporciona estimaciones de los diferentes tipos de errores. Por ejemplo, es posible ver a trav\u00e9s de estos la estimaci\u00f3n de la composici\u00f3n del \u00e1rea de cada clase asignada. Por lo tanto, adem\u00e1s de la tasa de \u00e9xito de la clase asignada como bosque, por ejemplo, tambi\u00e9n estimamos qu\u00e9 fracci\u00f3n de estas \u00e1reas puede ser pastos u otras clases de cobertura y uso de la tierra, por a\u00f1o. Entendemos que este nivel de transparencia informa a los usuarios y maximiza el potencial de mapeo de varios tipos de usuarios.<\/p>\n\n\n\n

    1- Pontius Jr, R. G., & Millones, M. (2011). Death to Kappa: birth of quantity disagreement and allocation disagreement for accuracy assessment. International Journal of Remote Sensing, 32(15), 4407-4429.<\/a><\/p>\n\n\n\n

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    SOBRE LOS GR\u00c1FICOS<\/h4>\n\n\n\n

    ESTAD\u00cdSTICAS GENERALES<\/h4>\n\n\n\n

    Mostrar la precisi\u00f3n total anual promedio y el error descompuesto en desacuerdo de \u00e1rea y de asignaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

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    Gr\u00e1fico 1. Gr\u00e1fico de precisi\u00f3n anual total<\/h4>\n\n\n\n

    Este gr\u00e1fico muestra la precisi\u00f3n total y el error total por a\u00f1o. El error total se desglosa en desacuerdo de \u00e1rea y desacuerdo de asignaci\u00f3n. La precisi\u00f3n se representa en la parte superior y los errores en la parte inferior del gr\u00e1fico.<\/p>\n\n\n\n

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    Gr\u00e1fico 2. Matriz de errores<\/h4>\n\n\n\n

    Este gr\u00e1fico muestra la precisi\u00f3n del usuario, el productor y la confusi\u00f3n entre clases, para cada a\u00f1o. El primero muestra las confusiones de cada clase asignada. El segundo muestra las confusiones de cada clase real.<\/p>\n\n\n\n

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    Gr\u00e1fico 3. Historia de la clase<\/h4>\n\n\n\n

    Este cuadro le permite inspeccionar las confusiones de una clase en particular a lo largo del tiempo. Se muestra la precisi\u00f3n del usuario y el productor para cada clase, junto con las confusiones en cada a\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n

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