Analiză ML pe pixeli și hartă de risc
Rezultatele sunt preprocesate prin Cloud Run Job și încărcate din Cloud Storage. Pagina afișează hărțile și graficele fără recalcularea live a modelului.
Dataset: ROI demonstrative
Indice: NDVI
ROI: ROI1
Pixeli folosiți la antrenarea modelului: 1000
Pixeli valizi afișați pe hartă: 209199
Ferestre temporale analizate: 14000
Rezumat operațional al analizei
Sinteză a principalelor rezultate obținute pentru indicele NDVI, regiunea ROI1 și eșantionul de 1000 pixeli.
Cluster 3
Cea mai extinsă clasă temporală din hartă, cu 172449 pixeli mapați.
Cluster 2
Clusterul cu cel mai ridicat scor mediu de anomalie: -0.0995.
Cluster 3
Clusterul cu cea mai mare amplitudine medie: 0.7742.
Cluster 2
Clusterul cu cea mai mică valoare medie a indicelui: 0.2941.
Cum se citește harta?
Rezultatele nu reprezintă un diagnostic agronomic final, ci un mod de a prioritiza zonele care merită verificate în teren. Pentru un utilizator practic, harta indică unde apar diferențe temporale, nu cauza exactă a acestor diferențe.
Harta de clustere
Fiecare culoare reprezintă un grup de pixeli care au avut o evoluție temporală asemănătoare a indicelui NDVI. Clusterele nu sunt culturi sau clase de teren etichetate manual, ci tipare statistice identificate automat.
Harta de risc
Zonele cu scor mai ridicat indică pixeli cu comportament temporal mai atipic. Aceste zone ar trebui verificate primele, deoarece pot semnala stres vegetal, deficit de umiditate, sol expus sau schimbări față de comportamentul dominant.
Hover pe hartă
Valorile afișate la trecerea cu mouse-ul peste hartă descriu poziția pixelului în grila imaginii, clusterul asociat și/sau scorul de anomalie. În forma actuală, poziția este exprimată în coordonate de imagine, nu ca GPS.
Platforma oferă suport decizional și identifică zone de verificat. Nu recomandă automat tratamente, irigare sau fertilizare, deoarece aceste decizii necesită confirmare în teren și informații suplimentare despre cultură, sol și lucrări agricole.
Rezumat tehnic ML
| Silhouette Score | 0.373 |
| Calinski-Harabasz | 1007.89 |
| Davies-Bouldin | 0.9517 |
| Model precompute | Cloud Run Job + Cloud Storage |
Profilul clusterelor
Interpretarea este automată și se bazează pe medie, amplitudine, trend și scor de anomalie.
| Cluster | Pixeli eșantion | Pixeli mapați | Ferestre | Medie | Amplitudine | Trend | Scor anomalie | Interpretare |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Cluster 1 | 882 | 18060 | 2920 | 0.577476 | 0.68315 | 0.026224 | -0.118877 | tendință ascendentă |
| Cluster 2 | 797 | 18689 | 2757 | 0.294057 | 0.263454 | 0.00053 | -0.099486 | zonă de urmărit / comportament atipic |
| Cluster 3 | 930 | 172449 | 4125 | 0.561516 | 0.774236 | -0.030489 | -0.125366 | sezonalitate puternică |
| Cluster 4 | 806 | 1 | 4198 | 0.721529 | 0.347631 | -0.000414 | -0.139725 | comportament stabil |
Interpretare practică pe clustere
Tabelul traduce rezultatele tehnice în observații practice. Recomandările indică zone de verificat, nu acțiuni agricole automate.
| Cluster | Ce poate indica | Prioritate | Comportament temporal | Acțiune recomandată |
|---|---|---|---|---|
| Cluster 1 | Clusterul indică vegetație mai viguroasă. | Scăzută | nu se observă o direcție clară a evoluției; variație sezonieră puternică. | verificare în teren pentru stres vegetal, sol expus, fertilizare slabă sau zone cu dezvoltare mai redusă. |
| Cluster 2 | Clusterul indică o stare intermediară a suprafeței analizate. | Scăzută | nu se observă o direcție clară a evoluției; variație sezonieră puternică. | verificare în teren pentru stres vegetal, sol expus, fertilizare slabă sau zone cu dezvoltare mai redusă. |
| Cluster 3 | Clusterul indică vegetație mai viguroasă. | Scăzută | nu se observă o direcție clară a evoluției; variație sezonieră puternică. | verificare în teren pentru stres vegetal, sol expus, fertilizare slabă sau zone cu dezvoltare mai redusă. |
| Cluster 4 | Clusterul indică vegetație mai viguroasă. | Scăzută | nu se observă o direcție clară a evoluției; variație sezonieră puternică. | verificare în teren pentru stres vegetal, sol expus, fertilizare slabă sau zone cu dezvoltare mai redusă. |
Hartă clustere pixeli
Fiecare culoare reprezintă un grup de pixeli cu evoluție temporală asemănătoare. Harta ajută la delimitarea zonelor cu comportament diferit în interiorul regiunii analizate.
Hartă risc/anomalie temporală
Zonele cu scor mai ridicat indică pixeli care se abat de la comportamentul temporal dominant și ar trebui prioritizați pentru verificare în teren.
Profil temporal mediu pe cluster
Graficul arată evoluția medie a indicelui pentru fiecare cluster.
PCA 3D – rezultat K-Means
PCA proiectează semnăturile temporale într-un spațiu redus. Culorile reprezintă clusterele atribuite prin K-Means.
t-SNE pe semnături temporale
Vizualizare neliniară a similarității dintre ferestrele temporale extrase din pixeli.
UMAP
Reducere dimensională UMAP aplicată semnăturilor temporale ale pixelilor.
DTW între clustere
Valorile mici indică profile temporale asemănătoare, iar valorile mari indică diferențe mai pronunțate.
AMSS între clustere
Matricea AMSS compară forma generală a profilelor temporale medii. Valorile mici indică evoluții asemănătoare, iar valorile mari indică diferențe mai pronunțate între clustere.
Pixel de urmărit vs pixel reprezentativ
Comparație temporală între un pixel cu scor ridicat de anomalie și un pixel reprezentativ.