Geosoft-II Apollo13

Dies ist das Repo zum Kurs Geosoft II und dem Projekt Apollo 13 der Firma Spacey. Entwickelt wurde diese von den folgenden Personen:

• Felix Disselkamp
• Eva Langstein
• Philipp Mundinger
• Robert Schmitz
• Anne Staskiewicz

Ziel und Zweck

Mit unserer Webanwendung können Sie Satellitendaten klassifizieren und die AOA berechnen. Die Daten können im Anschluss bearbeitet werden, um eine größere AOA zu erreichen. Der Algorithmus gibt Ihnen dafür Gebiete aus, in denen weitere Trainingsdaten erstellt werden können. So wird das Modell immer besser.

Installation

Starten mit Docker: nutzen Sie bitte folgende Befehle, um die beiden Images zu pullen und die Webanwendung zu starten:

• docker pull felioxx/geosoft-ii_appservice
• docker pull felioxx/geosoft-ii_rservice
• docker compose-up

Wartung/Tests

Nutzen Sie bitte folgende Befehle, um die Tests für die Funktionen auszuführen:

• npm install --save-dev jest
• npm test

Workflow

Schritt 1: Willst du Trainingspolygone oder ein Fertiges Modell hochladen?

Schritt 2: Lade deine Trainingsdaten oder das Trainierte Modell:

Schritt 3: Rasterdaten einladen:

Lade deine Satellitendaten ein, auf denen du die Klassifizierung anwenden willst.

Schritt 4: Unterscheidung zwischen Trainingsdaten und einem Modell:

Basierend auf deiner Entscheidung, ob du Trainingsdaten oder ein Modell ausgewählt hast, ändern sich die folgenden Schritte

Schritt 4.1: Trainingsdaten:

• Entscheide dich für einen der beiden Algorithmen (Random Forrest oder Decision Tree).
• Random Forrest: lege eine Anzahl und die Tiefe der Bäume fest. (optional)
• Lege einen Bereich fest auf den das skript angewendet werden soll (optional)

• Über die Scral-Bar hast du die Möglichkeit, die Anzahl benutzter Trainingsdaten zu variieren. (optional)

Schritt 4.2: Modell:

Bei einem bereits trainierten Modell besteht nur die Möglichkeit einen Bereich zu wählen auf den das Skript angewendet werden soll.

Schritt 5: Ergebnis Seite:

Nach der Ausführung der vorherigen Prozesse, gelangt ihr automatisch auf die Result Page. Hier könnt ihr euche die Ergebnisse der AOA angucken und die verschiedenen Layer auswählen.

Unter anderem wird auf der Seite auch der Dissimliartiy Index angegeben. An diesem kann erkannt werden in welchen Bereichen noch Trainingspolygone fehlen.

5.1 Ergebnis verbessern:

Falls ihr mit dem Ergebnis so noch nicht zu frieden seid, könnt Ihr in dem Bereich "Trainingsdaten bearbeiten" die Trainingspolygone bearbeiten oder an fehlenden Stellen ergänzen. Nach dem dies geschehen ist, müssen die neu erstellten Polygone hochgeladen werden, damit die Klassifizierung anschließend noch einmal durchgeführt werden kann. Dieser Schritt kann beliebig oft wiederholt werden.

Output

Als Output stehen nachher..

• Klassifikation (tif)
• Area of Applicability (tif)
• Trainingspolygone (geojson)
• Modell (RDS)
• Dissimilarity Index (tif)
• AOA Differenz (tif)

..zur Verfügung

Lizenz

Unsere Software folgt den Open Source Prinzipien und unterliegt der MIT Lizenz. Nutzern ist es erlaubt, die Software zu verwenden und zu bearbeiten, solange sie uns per Copyright Trademark angeben. Mehr Informationen dazu hier

Viel Erfolg beim Klassifizieren!

Ihr Spacey Team