Reconocer y etiquetar con precisión los complejos patrones de nubes requiere conocimientos especializados. Para lograr la máxima precisión de etiquetado en CloudSEN12+, hemos diseñado meticulosamente un protocolo integral de cinco pasos que aborda eficazmente los desafíos únicos que plantea el etiquetado de nubes.

Este protocolo no solo es aplicable a CloudSEN12+, sino que también se puede adaptar para mejorar la precisión del etiquetado en diversas tareas de teledetección. Nuestro protocolo se basa en IRIS, una herramienta semiautomática diseñada para la segmentación manual de imágenes multiespectrales y geoespaciales. Esta herramienta ayuda a lograr un etiquetado preciso y consistente aprovechando la asistencia del aprendizaje automático, al tiempo que permite la supervisión y el ajuste humano.

1. Muestreo: El muestreo manual sigue siendo el enfoque más efectivo, a pesar de ser laborioso. La vasta variedad de tipos de nubes y sus características únicas requieren una consideración cuidadosa. Para abordar esto, los etiquetadores priorizan las nubes atípicas, como las estelas, las nubes de hielo y la neblina/niebla, sobre las variedades más comunes como los cúmulos y los estratos. Además, es útil utilizar un modelo de referencia para determinar qué puntos de datos deben incluirse en un conjunto de datos. Los etiquetadores toman decisiones informadas sobre qué muestras priorizar comparando la interpretación humana con el modelo de referencia.

2. Acuerdo: Antes de comenzar el proceso de etiquetado, todos los etiquetadores llegan a un acuerdo mutuo sobre las definiciones y criterios para cada clase semántica, creando directrices comunes. Cuando surge ambigüedad y un píxel podría pertenecer a múltiples clases, se establece el atributo de prioridad para determinar la asignación final basada en la clase de mayor prioridad. Esta estrategia de priorización asegura decisiones de etiquetado consistentes, particularmente en casos límites. Además, todos los etiquetadores acuerdan una métrica específica para optimizar. Para CloudSEN12+, la métrica elegida es la puntuación F2, que da más énfasis a la exhaustividad en la evaluación. Esta priorización resalta errores en nubes espesas y sombras de nubes sobre los errores en nubes delgadas y clases claras. Finalmente, se establecen combinaciones de bandas específicas para ayudar en la detección de nubes.

3. Capacitación: Los etiquetadores siguen un programa de capacitación integral diseñado para enseñarles a concordar con el software de etiquetado y mejorar sus habilidades en escenarios ambiguos. El programa comienza con una revisión en profundidad de ejemplos de imágenes etiquetadas con precisión, lo que permite a los participantes alinearse con los estándares y expectativas establecidos para el etiquetado. Además, la capacitación incluye sesiones prácticas, durante las cuales los etiquetadores ponen en práctica lo aprendido en escenarios en tiempo real y reciben retroalimentación constructiva para afinar sus habilidades de etiquetado. La etapa de capacitación es fundamental para asegurar que todos los colaboradores estén completamente preparados y mantengan la consistencia en sus esfuerzos de etiquetado.

4. Producción: En esta etapa se lleva a cabo el proceso de etiquetado. Los etiquetadores pueden comenzar a etiquetar desde un lienzo en blanco o ajustar las predicciones preliminares de la máscara de nubes proporcionadas por el modelo CloudSEN12 UnetMobV2. Cada etiquetador realiza la tarea de manera independiente.

5. Control de Calidad: Las etiquetas pasan por un proceso de control de calidad doble ciego que involucra a todos los etiquetadores para asegurar su integridad y precisión. Si más de dos revisores independientes reportan una etiqueta, esta se envía de nuevo a la etapa de producción. Además, todas las etiquetas generadas por humanos que exhiben un Perror igual a 1 (ver sección de calidad de etiquetas semiautomáticas Semi229) están sujetas a un minucioso reexamen.

La imagen ilustra nuestro protocolo de detección de nubes, estructurado en cinco etapas: Muestreo, Acuerdo, Capacitación, Producción y Control de Calidad. La interfaz gráfica de usuario de IRIS es integral en cada una de estas etapas.