验证

我们如何核验交付的成果。

Lisaris 中的每份结果都携带核验所需的记录:它来自哪个场景、哪些地面无法读取,以及按实测报告的统计。本页讲的正是这背后的方法,以及我们为何如此工作。

为何采用这一方法

遥感测量的信誉问题是它自己挣来的。这个领域的历史充斥着看似笃定却言之无物的图件、被改名为洞见的指数,以及在远离实测地面的场合被引用的精度数字。为这样的图件付过钱的人,会把怀疑带进之后的每一次谈话。我们正是为这样的读者而构建。

我们的回答是一套方法,而不是一句承诺。用物理对照公开参考标准拟合,让任何人都能核验整条链路。拒绝无法测量的像元,而不是把它们平均掉。公开每个分数意味着什么、不意味着什么。这些都不是新科学,而是被带上轨道的实验室纪律——这正是它有效的原因。

在这里,诚实不是我们标榜的美德,而是唯一经得起技术型买家检验的方式。地质学家、油藏工程师或林务员会拿图层去对照他们已经了解的地面。承认自身局限的方法能通过这场检验,赢得下一单;夸大其词的方法只要失败一次,就永远出局。

基本原则

七条规则,写进代码强制执行,适用于平台产出的每一个图层。

溯源随结果同行

每个图层都记录其来源场景、采集时间、处理时间与所运行模型的版本。记录随导出一并交付。六个月后打开的图件,仍能追溯到它的输入。

公开参考标准

每个拟合产品都对照已发表的实验室参考标准匹配,而非专有训练集。物理是公开的,从测量到答案的链路任何人都可以核验。

被掩膜的地面如实统计,绝不猜测

云、阴影与不可读像元被标记为无数据,掩膜占比随结果一并报告。在演示工作区的一个实时矿物场景中,该占比为 16.1%,如实陈述,而不是并入最接近的类别。

每个答案都附带置信度

分类从不单独交付。每个分类都附带逐像元拟合质量图层,评估地面与所判类别的匹配程度,读者可以清楚看到图件哪里可靠、哪里薄弱。

统计按实测发布

场景统计是该场景在该日期实测值的均值或范围,并如此标注。均值检测得分为 -0.07,报告的就是 -0.07。

冻结的版本化模型

为地面评分的模型在发布前即被固定,并署名在它产出的每个图层上。结果不会随模型漂移,相隔一个月的两张图件可以比较,因为它们出自同一版本的方法。

独立交叉核验

矿物主线与一个独立专家系统分类器在同一地区端到端对跑,这是一项我们无法控制、也无法调参的核验。一致性靠挣得,而非靠宣称。

答案:某矿区的蚀变分类,Lisaris 中的实际渲染
答案:某矿区的蚀变分类,Lisaris 中的实际渲染
它的置信度:为同一片地面逐像元评分的拟合质量图层
它的置信度:为同一片地面逐像元评分的拟合质量图层

数字的边界

平台报告的每个数字都是来自单次采集的场景级测量。它描述的是一个地点在一个日期的地表响应,并注明日期,让您一目了然。

矿物结果描述的是地表蚀变,绝非含量、品位或储量。甲烷与植被统计是筛查值:它们为地面排序、指引注意力,最终由野外实测定夺。

亲自核验这套方法

演示工作区中有实时场景,附带本页所述的图层、图例与溯源。打开一个,直接从图上读取数值。