Accuracy Assessment for Land Cover Classification | Google Earth Engine with Python [18]

في هذا الفيديو نستكمل الشرح الذي بدأناه في الفيديو السابق (https://shorturl.at/xNTFc) حول أساسيات التصنيف في Google Earth Engine باستخدام البايثون.
هذا الجزء يُعد تكملة مباشرة ويشرح خطوة مهمة جدًا بعد عملية التصنيف وهي:
تقييم دقة النموذج Accuracy Assessment.

سوف تتعلم بالتفصيل كيفية حساب وقراءة أهم مقاييس تقييم الدقة في الاستشعار عن بعد وخرائط الغطاء الأرضي، وتشمل:

Overall Accuracy

Producer’s Accuracy (Recall)

User’s Accuracy / Consumer’s Accuracy (Precision / Reliability)

Kappa Coefficient

F1-score

وكيفية تحليل وفهم Confusion Matrix

كما نقوم بتطبيق مثال عملي كامل باستخدام Confusion Matrix حقيقية، ونحسب كل مقياس خطوة بخطوة حتى تصبح الصورة واضحة للباحثين والطلاب والمختصين في الزراعة والبيئة وعلوم البيانات المكانية.

هذا الفيديو مناسب لأي شخص يعمل على:
✔ تقييم دقة خرائط التصنيف
✔ مشاريع الاستشعار عن بعد
✔ التحليل الزراعي والبيئي
✔ Machine Learning في الصور الفضائية
✔ Google Earth Engine مع Python

📌 ملاحظة مهمة:
يُنصح بمشاهدة الفيديو السابق أولًا لأنه يشرح خطوات التصنيف وجمع عينات التدريب، وهذا الفيديو يكمل عملية التقييم النهائية.

🔗 رابط كود GitHub:
https://shorturl.at/l5MfB

🔗Sentinel-2:
https://shorturl.at/25bqs

🔗DYNAMIC WORLD_V1:
https://shorturl.at/bPR2i

🔗 قائمة تشغيل دورة GEE Python للمبتدئين:
https://shorturl.at/9jR1h

🔗 فيديو مقدمة لتعلم الالة Machine Learning:
https://shorturl.at/5DKTG

إذا أعجبك المحتوى، لا تنسَ دعم القناة بالاشتراك وتفعيل الجرس ليصلك كل جديد 🌱✨

#الاستشعار_عن_بعد #GoogleEarthEngine #GEE
#تحليل_مكاني #MachineLearning #تصنيف_خرائط
#دقة_التصنيف #ConfusionMatrix #GIS
#Python #ذكاء_اصطناعي #LandCover #RemoteSensing
#الزراعة #البيئة #تحليل_بيانات #F1 #Kappa