Тропикалык көл алаптарындагы саздак жерлер ачык суу менен кургак жердин ортосунда так сызык түзгөн туруктуу жер класстары эмес. Алар суунун деңгээлине, жаан-чачынга, өсүмдүк жамынтысына, мезгилге жана сенсордун өлчөө ыкмасына жараша дайыма өзгөрүп турган гидрологиялык өтмө зоналар болуп саналат. Бул изилдөө Кениядагы Виктория көлүнүн алабында ушул өтүүлөрдү аныктоо үчүн алдын ала үйрөтүлгөн OLMoEarth V1 Nano геомейкиндиктик негизги моделин, Sentinel-2 оптикалык сүрөттөрүн, Sentinel-1 SAR кайра чачыроосун, физикалык суу индекстерин жана Random Forest классификациясын бир архитектурада бириктирет.

Системанын айырмалоочу өзгөчөлүгү «саздак жер кайда?» деген суроого гана жооп бербестен, ошол эле учурда «модель бул чекке кайсы жерде жана эмне үчүн ишенбейт?» деген суроону да картага түшүргөнүндө. Бул үчүн иштелип чыккан Wetland Uncertainty Field (WUF; Саздак Жер Белгисиздик Талаасы) божомол энтропиясын, жаанчыл жана кургак мезгилдердин ортосундагы класстын туруксуздугун жана Sentinel-1 радары менен оптикалык классификациялардын ортосундагы дал келбестикти бирдиктүү 0–1 белгисиздик бетинде бириктирет.

Бириктирилген мезгилдер аралык системада жалпы тактык жаанчыл мезгилде %90,94, кургак мезгилде %90,65 түзөт. Саздак жер үчүн F1 маанилери тиешелүүлүгүнө жараша 0,856 жана 0,850. Бирок бул жыйынтыктар көз карандысыз талаа өлчөөлөрүнө каршы эмес, учурдагы аралыктан зонддоо боюнча эталондук продуктыларга салыштырылып эсептелген. Бул айырма изилдөөнүн жыйынтыктарын туура чечмелөө үчүн өтө маанилүү.

Эмне үчүн саздак жердин чеги туруктуу сызык эмес?

Саздак жер гидрологиялык жактан ачык суу менен кургак жердин ортосунда жайгашкан, суу менен каныгуу, өсүмдүк жамынтысы жана мезгилдик ташкындар биргелешип аныктаган өтмө система болуп саналат. Виктория көлүнүн алабында айрыкча жыш Cyperus papyrus жамааттары суунун бетин оптикалык сенсорлордон жаап калышы мүмкүн; ошол эле өсүмдүк жамынтысы радар сигналында татаал көлөмдүк чачыроону жаратышы мүмкүн.

Жаанчыл мезгилде ташкын түздүктөрү кеңейиши мүмкүн, ал эми кургак мезгилде ошол эле аймактардын бир бөлүгү кургак жерге айланышы мүмкүн. Ошондуктан бир күндө тартылган сүрөткө жана жалгыз сенсорго негизделген «суу / кургак жер» босогосу чыныгы экологиялык өтүүнү жетиштүү деңгээлде чагылдырбай калышы мүмкүн.

Изилдөө аймагы Кениянын Виктория көлүнүн алабындагы бөлүгү болуп саналат жана өзгөчө Yala Swamp, Nyando Floodplain жана Winam Gulf саздак системаларына көңүл бурулат. Иштетүү координат системасы EPSG:32736. Болжол менен 10 m чечилиште 241 миллион пикселди камтыган толук аймактын 124 миллионго жакын пиксели, башкача айтканда %51,4, сапат маскаларынан кийин жарактуу деп эсептелген.

Геомейкиндиктик Негизги Модель Бул Изилдөөдө Эмне Кылат?

OLMoEarth V1 Nano бул изилдөөдө акыркы саздак жер классификатору катары түздөн-түз колдонулбайт; ал Sentinel-2 сүрөттөрүнөн 128 өлчөмдүү контексттик көрсөтүүнү чыгаруучу туруктуу өзгөчөлүк алуу кыймылдаткычы катары колдонулат; бул көрсөтүүлөр физикалык спектралдык жана SAR өзгөчөлүктөрү менен бириктирилип, Random Forest классификаторуна берилет.

Sentinel-2 оптикалык маалыматтары

2025 жыл үчүн Sentinel-2 Level-2Aнын эки мезгилдик медианалык композити түзүлгөн:

• Жаанчыл мезгил: Март–Май (MAM)
• Кургак мезгил: Июнь–Сентябрь (JJAS)

Иштетүү чынжыры B02, B03, B04, B05, B06, B07, B08, B8A, B09, B11, B12 жана B01 болуп, жалпысынан 12 Sentinel-2 тилкесин колдонот. Айрым тилкелер физикалык суу индекстерин түз эсептөөдө пайдаланылат.

Sentinel-1 SAR маалыматтары

Sentinel-1 Ground Range Detected сүрөттөрү VV жана VH поляризацияларында колдонулган. Мезгил боюнча медианалык композит алынып, speckle таасири азайтылган, кайра чачыроо маанилери:

\[ 10\log_{10}(\sigma^0) \]

аркылуу децибел шкаласына өткөрүлүп, Sentinel-2нин 10 m торуна кайра үлгүлөнгөн.

Ар бир чип үчүн төрт SAR өзгөчөлүгү алынган:

• VV орточо кайра чачыроосу
• VH орточо кайра чачыроосу
• VV − VH айырмасы
• VV стандарттык четтөөсү

OLMoEarth V1 Nano көрсөтүүсүн алуу

OLMoEarth V1 Nano тапшырмага атайын кайра үйрөтүлгөн эмес. Алдын ала үйрөтүлгөн салмактары туруктуу кармалган.

Сүрөттөр:

• 32 × 32 пикселдик чиптерге бөлүнгөн,
• 16 пиксел stride колдонулган,
• ар бир мезгил үчүн 939.330 чип өндүрүлгөн,
• token деңгээлиндеги чыгыштар орточолонуп, ар бир чип үчүн 128 өлчөмдүү бирдиктүү көрсөтүү вектору алынган.

Физикалык суу индекстери

Модель жашыруун жасалма интеллект көрсөтүүлөрүнө гана таянбайт. Суунун жана саздак жерлердин физикалык спектралдык жүрүм-турумун түз түшүндүргөн эки индекс да колдонулат.

Теңдеме (1) — Water Index for Wetlands (WIW):

\[ WIW= \frac{ Green-0.2Red-0.5NIR_{narrow}-0.1SWIR1 }{ Green+0.2Red+0.5NIR_{narrow}+0.1SWIR1+\varepsilon } \]

Теңдеме (2) — Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI):

\[ MNDWI= \frac{Green-SWIR1} {Green+SWIR1+\varepsilon} \]

\[ \varepsilon=10^{-6} \]

Ар бир чип үчүн WIW жана MNDWIнин стандарттык четтөөсү, 10-процентиль, медиана жана 90-процентиль маанилери эсептелип, жалпы сегиз өлчөмдүү спектралдык текстура вектору түзүлгөн.

293 өлчөмдүү мезгилдер аралык өзгөчөлүк вектору

Жаанчыл жана кургак мезгилдер бир модель үйрөнө ала турган жалпы мейкиндикке жайгаштырылган.

Мезгил желеги жаанчыл мезгил үчүн 1, кургак мезгил үчүн 0 маанисин алат. Ошентип, ошол эле Random Forest эки гидрологиялык абалда тең мезгилге мүнөздүү класс божомолун бере алат.

Эки баскычтуу классификация логикасы

Булактын кеңири методикасына ылайык биринчи баскыч Random Forest эмес. Биринчи баскычта спектралдык босоголор жана суунун үлүшү колдонулуп, ачык суу кургак жер системасынан бөлүнөт. Эгер бир чиптеги суу белгисине ээ пикселдердин үлүшү %30 же андан жогору болсо, чип суу катары кабыл алынып, кийинки саздак жер–кургак жер классификациясынан чыгарылат.

Экинчи баскычта калган кургак жер талапкерлеринин арасында саздак жер / кургак жер айырмасы Random Forest менен жүргүзүлөт.

Random Forest жөндөөлөрү:

• n_estimators = 1000
• max_features = sqrt
• class_weight = balanced_subsample

Саздак жер үлгүлөрү өтө аз болгондуктан, кургак жер үлгүлөрү саздак жер үлгүлөрүнө салыштырмалуу 5:1 катышында төмөн үлгүлөнгөн. Моделдин мезгилдер аралык окутуу топтомунда жалпы 666.970 кургак жер чиби бар.

Операциялык ыктымалдык босогосу

Демейки 0,5 босогонун ордуна валидация топтомунда precision–recall талдоосу жүргүзүлгөн. Максат recall маанисин жок дегенде 0,83 деңгээлинде кармап, precision көрсөткүчүн мүмкүн болушунча жогорулатуу болгон.

Тандалган босого:

0,449

болгон. Көз карандысыз 30.000 чекиттик баалоо топтомунда саздак жер recall мааниси болжол менен %78ге төмөндөгөн. Булак муну өтмө зоналардын табигый белгисиздигине шайкеш келген чектелген жалпылоо айырмасы катары түшүндүрөт.

Wetland Uncertainty Field (WUF) Деген Эмне?

Wetland Uncertainty Field моделдин саздак жер чек арасына канчалык ишенбей турганын бир эле сан аркылуу эмес, божомолдун туруксуздугу, жаанчыл–кургак мезгил өзгөрүшү жана оптикалык–SAR сенсорлорунун дал келбестиги деген үч көз карандысыз маалымат булагын бириктирип, 0 менен 1дин ортосунда үзгүлтүксүз белгисиздик бет катары картага түшүрөт.

1. Божомол энтропиясы

Теңдеме (3):

\[ H_{pred} = -\sum_c p_c\log_2(p_c) \]

Модель бардык ыктымалдыкты бир класска топтогондо энтропия төмөн болот. Ыктымалдыктар суу, саздак жер жана кургак жер арасында бөлүштүрүлгөндө энтропия жогорулайт. Ошондуктан жогорку \(H_{pred}\) модель класс боюнча күмөн санаган өтмө зоналарды көрсөтөт.

2. Убакыттык туруксуздук

Теңдеме (4):

\[ T_{inst} = \frac{1}{2} \sum_c |p_{c,wet}-p_{c,dry}| \]

Бул жалпы вариация аралык бир эле аймактын жаанчыл жана кургак мезгилдердеги класс ыктымалдыктары канчалык өзгөрөрүн өлчөйт. Ташкын түздүгүнүн чегиниши же мезгилдик суу каптоо сыяктуу окуяларда мааниси жогорулайт.

3. Сенсорлордун дал келбестиги

SAR-only “shadow” моделдери төрт гана радар өзгөчөлүгү менен өзүнчө класс ыктымалдыктарын чыгарат. Бул ыктымалдыктар оптикалык маалыматка көбүрөөк таянган негизги модель менен салыштырылат.

Теңдеме (5):

\[ S_{dis} = \frac{1}{2} \sum_{s\in\{wet,dry\}} \left( \frac{1}{C} \sum_c |p^{opt}_{c,s}-p^{SAR}_{c,s}| \right) \]

Бул жерде \(C=3\) класс.

Бул компонент айрыкча папирус саздарында маанилүү. Радар нымдуулукту жана бет/өсүмдүк түзүлүшүн башкача көрөт, ал эми оптикалык система көрүнүүчү жана инфракызыл чагылууну көрөт. Эки сенсор бир эле физикалык аймак боюнча ар башка класс тенденцияларын бергенде, бул дал келбестик ката катары четке кагылбастан, белгисиздик сигналы катары колдонулат.

Бириктирилген WUF

Үч компонент өз-өзүнчө 2.–98. процентиль аралыгы колдонулуп, 0–1ге нормалдаштырылган.

Теңдеме (6):

\[ WUF= \frac{1}{3}H_{norm} + \frac{1}{3}T_{norm} + \frac{1}{3}S_{norm} \]

Үч компонентке тең салмак берилген. Авторлор бул тең салмак априордук дизайн тандоосу экенин жана ар башка салмактар үчүн сезгичтик талдоосу келечекте жүргүзүлүшү керектигин ачык белгилешет.

Эмне Үчүн Сенсорлордун Дал Келбестиги Ката Эмес, Маалымат Катары Колдонулат?

Sentinel-1 SAR бет нымдуулугуна, оройлукка жана өсүмдүктүн ичинен келген радар чачыроосуна; Sentinel-2 болсо оптикалык чагылууга жана өсүмдүктүн спектралдык өзгөчөлүктөрүнө сезгич болгондуктан, бир эле папирус же ташкын өтмө зонасын ар башкача көрүшү мүмкүн; изилдөө бул айырманы сенсор бузулуусу катары четке какпай, гидрологиялык татаалдыктын көрсөткүчү катары WUFке киргизет.

Үч катмарлуу NoData коргоосу

Система жараксыз пикселде мажбурлап классификация чыгаруунун ордуна толук растр аянтынын болжол менен %48,6 бөлүгүн NoData катары калтырат.

1. Green, Red, NIR-narrow жана SWIR1 тилкелеринин баары \(10^{-6}\)дан чоң болушу керек.
2. Изилдөө аймагынын полигонинин ичиндеги пикселдер гана иштетилет.
3. MNDWI классификациялай албаган 255 коддуу пикселдер түздөн-түз NoDataга өткөрүлөт.

Мындан тышкары, аныкталган калктуу конуштар мажбур түрдө кургак жер классына дайындалган.

Изилдөөнүн Ыкмасы жана Жыйынтыктары

Баалоо маалыматтар топтому

Тактыкты баалоодо Esri Land Use/Land Cover продуктусунан тең салмактуу тандалган:

• 10.000 ачык суу,
• 10.000 саздак жер,
• 10.000 кургак жер

болуп, жалпы 30.000 эталондук чекит колдонулган; алардын 29.994ү жарактуу растр пикселине дал келген.

Мезгилдер аралык классификациянын ийгилиги

Эки мезгилдин ортосундагы саздак жер recall айырмасы болгону 1,2 пайыздык пункт. Бул жыйынтык бириктирилген мезгилдер аралык архитектура жаанчыл жана кургак гидрологиялык абалдардын ортосунда көрсөткүчтү негизинен сактап калганын көрсөтөт.

Ката матрицасы көрсөткөн негизги маселе

Ачык суунун классификациясынын өндүрүүчү тактыгы эки мезгилде тең болжол менен %99,4. Негизги ката булагы ачык суу эмес; саздак жер менен кургак жердин ортосундагы өтүү.

Жаанчыл мезгилдеги 9.999 эталондук саздак жер чекитинин:

• 7.817си саздак жер,
• 1.148и кургак жер,
• 1.034ү ачык суу

катары классификацияланган.

Кургак мезгилдеги 9.999 эталондук саздак жер чекитинин:

• 7.698и саздак жер,
• 1.286сы кургак жер,
• 1.015и ачык суу

катары классификацияланган.

Мезгилдик классификациянын мейкиндиктик таасири

Булактын жаанчыл мезгил боюнча салыштыруусунда жөнөкөй спектралдык босого картасынан OLMoEarth–Random Forest жыйынтык картасына өткөндө 5.135.164 пиксел, башкача айтканда жарактуу аянттын %4,14ү өзгөргөн.

Кургак мезгилде өзгөргөн пикселдердин саны 4.966.048, жарактуу аянттын %4,00ы.

Булактын 18- жана 19-беттериндеги карталар бул оңдоолор өзгөчө ташкын түздүктөрүнүн чек араларында жана Yala Swamp айланасында топтолгонун көрсөтөт.

Эң маанилүү өзгөчөлүктөр

Ар бир OLMoEarth көрсөтүү өлчөмүнүн маржиналдык маанилүүлүгү төмөнүрөөк болгону менен, жаанчыл жана кургак мезгилдерде жалпы 256 GFM көрсөтүү өзгөчөлүгү кең мейкиндиктик контекстти камсыз кылат. Ал эми эң күчтүү өз алдынча көрсөткүчтөр — мезгилдик MNDWI өзгөрүүлөрү жана SAR кайра чачыроо өзгөчөлүктөрү.

Мезгилдик саздак жер динамикасы

Туруктуу + кадимки мезгилдик саздак жердин жалпы аянты болжол менен 36.178 ha. Ага тескери-мезгилдик 297 ha кошулганда жалпы 36.475 ha болот. Бул айырма булакта 36.475 ha мааниси кайсы класстарды камтый турганы боюнча жаралган тексттик белгисиздикти жоёт.

WUFтун жалпы бөлүштүрүлүшү

Булактын WUF картасында жогорку белгисиздик бүт аймакка бир калыпта тараган эмес. Ал ташкын түздүктөрүнүн чек араларында, папирус басымдуу саздак жерлерде жана мезгил-мезгили менен суу каптаган айыл чарба зоналарында топтолот.

WUF Чыныгы Классификация Каталары Менен Байланыштуубу?

Ооба. Өткөрүлүп кеткен саздак жер пикселдеринин орточо WUF мааниси туура классификацияланган кургак жер пикселдерине караганда болжол менен үч эсе жогору; бул айырма жаанчыл жана кургак мезгилдерде тең байкалган жана Mann–Whitney U тести менен өтө күчтүү статистикалык айырма билдирилген.

Mann–Whitney U жыйынтыктары:

• Жаанчыл: \(U=10.120.494,\;p<1\times10^{-300}\)
• Кургак: \(U=11.433.640,\;p<1\times10^{-300}\)

Өтө чоң үлгүдө p-маанинин өтө кичине болушу өзүнчө практикалык маанилүүлүктүн далили эмес. Булак да ошондуктан негизинен WUF айырмасынын чоңдугуна көңүл бурат.

Оптикалык–SAR дал келбестигинин чоңдугу

Орточо сенсор дал келбестиги салыштырмалуу төмөн:

• Жаанчыл мезгил: 0,0388
• Кургак мезгил: 0,0411

Бирок максималдуу маанилер тиешелүүлүгүнө жараша 0,614 жана 0,640га жетет. Бул сенсорлордун ортосунда бүт алапка таасир эткен системалуу карама-каршылыктан көрө, жергиликтүү татаал объекттерде топтолгон пикир айырмачылыгын көрсөтөт.

Изилдөө колдогон жыйынтыктар

• Sentinel-1, Sentinel-2, физикалык суу индекстери жана алдын ала үйрөтүлгөн OLMoEarth көрсөтүүлөрү бир классификация системасында чогуу колдонулушу мүмкүн.
• Жаанчыл жана кургак мезгил маалыматтарын бирдиктүү мезгилдер аралык өзгөчөлүк мейкиндигинде бириктирүү эки гидрологиялык режимде окшош көрсөткүч бере алат.
• Белгисиздик саздак жер картасында туш келди таралбайт; өтмө зоналарда жана классификация каталарында жогорулайт.
• MNDWIнин мезгилдер аралык өзгөрүшү жана SAR кайра чачыроосу саздак жерди айырмалоодо күчтүү түшүндүрүүчү сигналдар болуп саналат.
• Оптикалык–радар дал келбестигинин өзү экологиялык татаалдык жөнүндө маалымат алып жүрүшү мүмкүн.
• Изилденген 2025-жылкы маалыматтарда туруктуу жана мезгилдик саздак жер класстары өзүнчө мейкиндиктик продуктылар катары өндүрүлө алган.

Изилдөө колдобогон жыйынтыктар

• %90дан жогору тактык чыныгы талаа өлчөөлөрүнө каршы көз карандысыз текшерилген абсолюттук саздак жер тактыгы дегенди билдирбейт.
• Модель Африканын бардык аймактарындагы же башка тропикалык алаптардагы саздак жерлерде ушундай эле көрсөткүч берери көрсөтүлгөн эмес.
• WUF жогору болгондо пиксел сөзсүз туура эмес классификацияланган деп айтууга болбойт; туура саздак жерлер да өтмө табиятынан улам орто-жогорку белгисиздикке ээ.
• OLMoEarth бул изилдөө үчүн fine-tune кылынган эмес; тоңдурулган алдын ала үйрөтүлгөн көрсөтүүлөр колдонулган.
• Үч WUF компонентине 1/3–1/3–1/3 салмак берүүнүн оптималдуу экени көрсөтүлгөн эмес.
• Кайталанган сүрөт чиптери жана мейкиндиктик көз карандылык себептүү билдирилген классикалык ишеним интервалдары чыныгы мейкиндиктик үлгүлөө белгисиздигин төмөн көрсөтүшү мүмкүн.

Илимий мааниси

Изилдөөнүн негизги илимий салымы саздак жер картасына жөн гана дагы бир классификация моделин кошуу эмес. Андан да негизги сунуш — экологиялык өтмө зоналардын белгисиздигин жыйынтыктан алып салбастан, жыйынтык менен кошо жарыялоо.

Салттуу жер жамынтыгы продуктусу ар бир пикселди бир эле энбелгиге мажбурлайт. Бул изилдөө болсо ташкын түздүгүнүн четиндеги пиксел үчүн акыркы классты да, «бул чечим канчалык ишенимдүү?» деген маалыматты да чыгарат.

Бул ыкма айрыкча айлана-чөйрөнү башкарууда маанилүү. Коргоо адиси саздак жердин чек арасын гана көрбөстөн, чек аранын кайсы бөлүктөрүндө чечим ишенимдүү, кайсы бөлүктөрүндө кошумча талаа текшерүүсү же жогорку чечилишти маалымат керек экенин көрө алат.

WUF белгисиздикти бир гана модель ишеним баллына да түшүрбөйт. Моделдин өзүнүн күмөн саноосу, мезгилдер аралык физикалык өзгөрүү жана көз карандысыз сенсорлордун бири-бирине дал келбестиги өзүнчө компоненттер катары сакталат. Ошентип, белгисиздик статистикалык гана эмес, экологиялык жактан да чечмелене турган болуп калат.

Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү

Түп нускадагы изилдөө: Uncertainty-Aware Geospatial Foundation Model for Delineating Wetlands, Open Water, and Terrestrial Boundaries in a Tropical Lake Basin System

Авторлор: Geoffrey Kanake Gathuri, Dennis Macharia Ngunu, Brian Kiilu Kingeta

Жооптуу автор: Geoffrey Kanake Gathuri

Мекеме: Department of Research and Development, Gensre Engineering & Research, Nairobi, Kenya.

Булак түрү: Preprint изилдөө макаласы.

Платформа: SSRN.

SSRN Abstract ID: 7032786.

DOI: 10.2139/ssrn.7032786.

SSRN жарыяланган күнү: 1 Июль 2026.

Рецензия абалы: Булак ачык түрдө “Preprint not peer reviewed” деп белгиленген.

Журнал / том / номер: Булакта рецензияланган журнал басылмасына тиешелүү том же номер тууралуу маалымат жок.

Лицензия: Ачык Creative Commons кайра колдонуу лицензиясы ырасталган эмес. Булактын карталары жана фигуралары түздөн-түз кайра колдонулбашы керек.

Изилдөө аймагы: Кениянын Виктория көлүнүн алабындагы бөлүгү; анын ичинде Yala Swamp, Nyando Floodplain жана Winam Gulf.

Негизги маалымат: Sentinel-2 Level-2A оптикалык сүрөттөрү, Sentinel-1 GRD C-band SAR VV/VH, Dynamic World, Esri LULC жана изилдөө аймагы / калктуу конуш маскалары.

Негизги модель: Туруктуу алдын ала үйрөтүлгөн OLMoEarth V1 Nano + WIW/MNDWI спектралдык текстурасы + Sentinel-1 SAR өзгөчөлүктөрү + 293 өлчөмдүү мезгилдер аралык өзгөчөлүк вектору + Random Forest.

Белгисиздик модели: Predictive entropy + temporal instability + sensor disagreement = Wetland Uncertainty Field.

Каржылоо: Авторлор изилдөө мамлекеттик, коммерциялык же коммерциялык эмес каржылоочу уюмдардан атайын грант албаганын билдиришет.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Авторлор изилдөөгө таасир эте турган белгилүү каржылык кызыкчылык же жеке мамиле билдиришкен эмес.

Автордук салымдар: Geoffrey Kanake Gathuri — концептуалдаштыруу, программалык камсыздоо, ыкма жана алгачкы долбоор; Dennis Macharia Ngunu — маалыматтарды уюштуруу, программалык камсыздоо, валидация жана карап чыгуу; Brian Kiilu Kingeta — изилдөө жана формалдык талдоо.

Жасалма интеллект тууралуу билдирүү: Булак макаланын тилин жана агымын жакшыртуу үчүн Kimi 2.6 Thinking жана Claude Opus 4.8 колдонулганын; авторлор кийин текстти кайра карап чыгып, жоопкерчиликти өздөрүнө алганын билдирет.

Маалымат жана кодго жеткиликтүүлүк: Булак код, үйрөтүлгөн моделдер жана туунду растрлар коомдук репозиторийде архивделерин; бирок Zenodo DOI кабыл алынгандан кийин берилерин билдирет. Ошондуктан PDFте азырынча так туруктуу репозиторий DOI жок.

Негизги илимий чектөө: Валидация көз карандысыз талаа байкоосуна эмес, учурдагы жер жамынтыгы продуктуларына негизделген. Окутуу жана эталондук продуктылар жалпы/байланышкан ката булактарын камтышы мүмкүн.

Мейкиндиктик статистика чектөөсү: 32 × 32 пикселдик чиптердин 16 пиксел stride менен кайчылашуусу жана эталондук чекиттердин мейкиндиктик көз карандылыгы себептүү классикалык Wilson ишеним интервалдары жалпы белгисиздикти төмөн көрсөтүшү мүмкүн.

Булак ичиндеги терминология боюнча эскертүү: Кыскача мазмунда “эки баскычтуу Random Forest” деген сөз айкашы колдонулганы менен, кеңири ыкма биринчи баскычты детерминисттик суу–кургак жер босоголоо, экинчи баскычты Random Forest саздак жер–кургак жер классификациясы катары аныктайт. Verianla кеңири ыкма сүрөттөмөсүн негиз катары алган.

Булак ичиндеги аянт жыйынтыгы боюнча эскертүү: 36.475 ha мааниси «туруктуу + кадимки мезгилдик» класстардан гана эмес, 297 ha тескери-мезгилдик класс кошулганда алынат.

Программалык камсыздоо боюнча эскертүү: Тиркеме A таблицасында QGIS 3.44.9 берилсе, булактар тизмесинде QGIS версиясы 3.44.6 болуп көрүнөт; бул версия дал келбестиги булактын атынан оңдолгон эмес.

Визуалдык колдонуу боюнча эскертүү: Булактын изилдөө аймагынын карталары, классификация карталары, WUF картасы жана агым схемасы түздөн-түз көчүрүлбөшү керек. Болгону илимий байланыштар, булакта ачык көрсөтүлгөн аянттар, катыштар жана метрикалар колдонулуп, көз карандысыз Verianla визуалдары даярдалышы керек.