Ground truth

リモートセンシングにおいて、「グランドトゥルース」とは、現地で収集した情報のことを指します。 グランドトゥルースにより、画像データを地上の実際の特徴や物質と関連付けることができる。 また、リモートセンシングデータの校正や、センシングされたデータの解釈や分析に役立ちます。 例としては、地図製作、気象学、航空写真の分析、衛星画像、およびデータが離れた場所で収集される他の技術が挙げられます

より具体的には、画像上の「ピクセル」（「ピクセル」の概念はやや不定形であることに注意）の内容を確認するために衛星画像上の「ピクセル」を現実（現時点）に存在するものと比較する処理を指す場合があります。 分類された画像の場合、リモートセンシングソフトウェアによって行われた分類の精度を判断するのに役立つ教師あり分類を可能にし、したがって、委託誤差や省略誤差といった分類における誤差を最小にします。

地上真実は、通常現場で、リモートセンシングデジタル画像上で調査されている地表分解能セルの特徴の表面観測や様々な特性の測定を実施することによって行われます。 また、GPS技術で地上解像度セルの地理的座標を取得し、リモートセンシングソフトウェアによって提供される調査中の「ピクセル」の座標と比較して、位置の誤差とそれが特定の調査にどのように影響するかを理解し分析することも含まれます。

Ground truthは画像の最初の教師あり分類で重要です。 現地調査、地図、個人的な経験などを組み合わせて、土地被覆タイプの特定と位置がわかっている場合、これらのエリアはトレーニングサイトとして知られています。 これらの地域のスペクトル特性は、画像の残りの部分を分類するための決定規則を使用して、リモートセンシングソフトウェアを訓練するために使用されます。 最尤分類、平行六面体分類、最小距離分類などの決定ルールは、画像を分類するためのさまざまなテクニックを提供します。 グランドトゥルースサイトを追加することで、リモートセンサーは使用した分類法の精度を検証するエラーマトリクスを確立することができます。 異なる分類方法は、与えられた分類プロジェクトに対して異なる割合のエラーを持つ可能性があります。 リモートセンサは、使用する分類の数に応じて、最も誤差が少なくなるような分類方法を選択することが重要です。 人工衛星からの画像は当然ながら大気を通過しなければならないので、大気の吸収により歪んでしまうことがあります。 1539>

Errors of commissionEdit

Error of commission の例は、ピクセルが実際にはない（実際には木が存在しない）特徴（木など）の存在を報告するときです。 Ground Truthingは、ピクセルがGround Truthingされていない場合よりも高い精度パーセントをエラーマトリックスに持たせることを保証します。 この値はユーザーの精度の逆数、つまり委員会エラー = 1 – ユーザーの精度です。

省略のエラー編集

省略のエラーの例は、特定のもののピクセル、たとえばカエデの木がカエデとして分類されていない場合です。 グランドトゥルーシングのプロセスは、ピクセルが正しく分類され、エラーマトリックスがより正確になるようにします。 この値は生産者の精度の逆数、つまり、Omission Error = 1 – 生産者の精度

となります。