Кратко и по делу — возможности, ограничения, типичные ошибки и практики верификации при применении ML/AI к геодезическим и дистанционно-зондируемым (ДЗЗ) данным.
Возможности
- Автоматизация обработки больших объёмов спутниковых/аэрокосмических изображений и облаков точек (классификация, сегментация, детекция объектов, извлечение признаков).
- Временные анализы и прогнозы (изменения землепользования, деформации) с помощью рекуррентных/трансформер-моделей.
- Восстановление пропусков/суперразрешение и денойзинг (GAN, U-Net, CNN).
- Интеграция мультисенсорных данных (оптика, радар, LiDAR) через мульти-модальные сети и data fusion.
- Гибридные подходы: физически обусловленные модели + ML (physics-informed ML, data assimilation) улучшают аппроксимацию физики процессов.
Ограничения
- Зависимость от большого количества качественно размеченных данных; дефицит «ground truth» в пространстве и времени.
- Проблемы обобщения (domain shift) при смене сенсора, сезона, географической зоны.
- Пространственная автокорреляция нарушает предположения независимости выборок, требует специализированной валидации.
- Интерпретируемость и физическая согласованность результатов (особенно для глубоких сетей).
- Вычислительные и энергозатраты при обучении крупномасштабных моделей.
- Ошибки геопривязки, радиометрические и атмосферные артефакты влияют на качество входных данных.
Типичные ошибки и их причины
- Неправильная валидация: случайный сплит вместо пространственно/временного — переоценка качества.
- Неполная предобработка: нескорректированные ортофотопланы/несинхронизированные временные ряды.
- Сильный class imbalance (негативные классы доминируют) — плохая детекция редких событий.
- Ошибки в разметке (label noise) — искажение обучения.
- Игнорирование корреляции ошибок в пространстве (явления систематические, не случайные).
Как обеспечить верифицируемость и надёжность результатов (практики)
1. Подготовка данных
- Полная предобработка: радиометрическая и геометрическая коррекция, атмосферная коррекция, фильтрация шума, привязка координат.
- Документировать метаданные: сенсор, время съёмки, условия, шаги предобработки (FAIR-подход).
2. Разделение данных и валидация
- Использовать пространственно-временную кросс-валидацию (leave-location-out, time-split), не случайный spilt.
- Держать независимый тестовый набор из других регионов/сцен для оценки обобщения.
3. Метрики и тесты (обязательные)
- RMSE: $\mathrm{RMSE}=\sqrt{\frac{1}{n}{\sum }_{i=1}^n(y_i-{\hat{y}}_i{)}^2}$ - MAE: $\mathrm{MAE}=\frac{1}{n}{\sum }_{i=1}^n|y_i-{\hat{y}}_i|$ - R^2: $R^2=1-\frac{\sum (y_i-{\hat{y}}_i{)}^2}{\sum (y_i-\bar{y}{)}^2}$ - Для сегментации: IoU (Intersection over Union) и точность/полнота:
$\mathrm{IoU}=\frac{TP}{TP+FP+FN}$, $\mathrm{Precision}=\frac{TP}{TP+FP}$, $\mathrm{Recall}=\frac{TP}{TP+FN}$.
- Анализ остатков: проверить пространственную автокорреляцию (например, индикатор Морана) и систематические смещения.
4. Неопределённость и её количефикация
- Разделять aleatoric (шум измерений) и epistemic (неуверенность модели).
- Подходы: байесовские НС, ансамбли, MC dropout, калибровка вероятностей, бутстрэппинг, Monte‑Carlo сэмплирование.
5. Физическая согласованность
- Внедрять физические ограничения в loss (soft/hard constraints) или гибридные модели для предотвращения нефизичных предсказаний.
6. Аудит, документация, репродуцируемость
- Хранить версии данных/кода/моделей; логирование экспериментов; публиковать скрипты предобработки.
- Проверять на «edge cases» и проводить error-budget анализ (bias/variance/noise): $\mathrm{MSE}={\mathrm{Bias}}^2+\mathrm{Variance}+{\sigma }^2$.
7. Валидация на независимых наземных данных
- Полевые измерения, точечные геодезические съемки, Н-образные контрольные точки для проверки геопривязки и точности.
8. Детектирование и исправление ошибок
- Контроль качества по метаданным (аномальные значения времени/датчиков), визуальный инспект выборочных результатов, автоматический мониторинг распределений признаков (drift detection).
Коротко о рабочем процессе для надёжности
- Предобработка → честное разделение (пространственно/временно) → обучение с учётом неуверенности → валидация на независимом наборе → анализ остатков и физич. согласованности → документирование и репликация результатов.
Вывод: ML/AI сильно расширяют возможности автоматической обработки геодезии и ДЗЗ, но требуют строгой предобработки, адекватной валидации, учёта пространственно‑временных особенностей и явной оценки неопределённости для верифицируемых и воспроизводимых результатов.