Tropik ko‘l havzalaridagi botqoqliklar ochiq suv bilan quruq quruqlik o‘rtasida keskin chiziq hosil qiladigan sobit yer qoplami sinflari emas. Ular suv sathi, yog‘in, o‘simlik qoplami, mavsum va sensorning o‘lchash usuliga bog‘liq ravishda doimiy o‘zgarib turadigan gidrologik o‘tish zonalaridir. Ushbu tadqiqot Keniyadagi Viktoriya ko‘li havzasida bunday o‘tishlarni aniqlash uchun oldindan o‘qitilgan OLMoEarth V1 Nano geo-fazoviy tayanch modelini, Sentinel-2 optik tasvirlarini, Sentinel-1 SAR qayta sochilishini, fizik suv indekslarini va Random Forest tasnifini bitta arxitekturada birlashtiradi.

Tizimning ajralib turuvchi xususiyati faqat “botqoqlik qayerda?” degan savolga javob bermasdan, ayni paytda “model bu chegaraga qayerda va nega ishonmaydi?” degan savolni ham xaritalashidir. Shu maqsadda ishlab chiqilgan Wetland Uncertainty Field (WUF; Botqoqlik Noaniqligi Maydoni) bashorat entropiyasini, nam va quruq mavsumlar o‘rtasidagi sinf beqarorligini hamda Sentinel-1 radar va optik tasniflar o‘rtasidagi nomuvofiqlikni yagona 0–1 noaniqlik yuzasida birlashtiradi.

Birlashtirilgan mavsumlararo tizimda umumiy aniqlik nam mavsumda %90,94, quruq mavsumda %90,65 ni tashkil etadi. Botqoqlik uchun F1 qiymatlari mos ravishda 0,856 va 0,850. Biroq bu natijalar mustaqil dala o‘lchovlari bilan emas, mavjud masofadan zondlash ma’lumotnoma mahsulotlari bilan solishtirib hisoblangan. Ushbu farq tadqiqot natijalarini to‘g‘ri talqin qilish uchun juda muhim.

Nega botqoqlik chegarasi sobit chiziq emas?

Botqoqlik gidrologik jihatdan ochiq suv bilan quruqlik orasida joylashgan, suvga to‘yinganlik, o‘simlik qoplami va mavsumiy toshqinlar birgalikda belgilaydigan o‘tish tizimidir. Viktoriya ko‘li havzasida ayniqsa zich Cyperus papyrus jamoalari suv yuzasini optik sensorlardan yashirishi mumkin; xuddi shu o‘simlik qoplami radar signalida murakkab hajmiy sochilishni yuzaga keltirishi mumkin.

Nam davrda toshqin tekisliklari kengayishi, quruq davrda esa ayni hududlarning bir qismi quruqlikka aylanishi mumkin. Shu sababli bitta sanada olingan tasvir va bitta sensorga asoslangan “suv / quruqlik” chegarasi haqiqiy ekologik o‘tishni yetarlicha ifodalamasligi mumkin.

Tadqiqot hududi Keniyaning Viktoriya ko‘li havzasi qismidir va ayniqsa Yala Swamp, Nyando Floodplain va Winam Gulf botqoqlik tizimlariga qaratilgan. Qayta ishlash koordinata tizimi EPSG:32736. Taxminan 10 m aniqlikdagi 241 million pikselni o‘z ichiga olgan to‘liq hududning qariyb 124 million pikseli, ya’ni %51,4 qismi sifat niqoblaridan keyin yaroqli deb qabul qilingan.

Geo-fazoviy Tayanch Model Ushbu Tadqiqotda Nima Qiladi?

OLMoEarth V1 Nano ushbu tadqiqotda bevosita yakuniy botqoqlik tasniflagichi sifatida emas, balki Sentinel-2 tasvirlaridan 128 o‘lchamli kontekstual ifodalarni hosil qiluvchi sobit xususiyat ajratish mexanizmi sifatida ishlatiladi; bu ifodalar fizik spektral va SAR xususiyatlari bilan birlashtirilib Random Forest tasniflagichiga uzatiladi.

Sentinel-2 optik ma’lumotlari

2025 yil uchun ikkita Sentinel-2 Level-2A mavsumiy median kompoziti yaratilgan:

• Nam mavsum: Mart–May (MAM)
• Quruq mavsum: Iyun–Sentabr (JJAS)

Qayta ishlash zanjiri B02, B03, B04, B05, B06, B07, B08, B8A, B09, B11, B12 va B01 dan iborat 12 ta Sentinel-2 diapazonidan foydalanadi. Ayrim diapazonlar fizik suv indekslarini bevosita hisoblashda qo‘llanadi.

Sentinel-1 SAR ma’lumotlari

Sentinel-1 Ground Range Detected tasvirlari VV va VH qutblanishlarida ishlatilgan. Mavsum bo‘yicha median kompozit olish orqali speckle ta’siri kamaytirilgan, qayta sochilish qiymatlari:

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

orqali desibel shkalaiga o‘tkazilgan va Sentinel-2 ning 10 m gridiga qayta namunalangan.

Har bir chip uchun to‘rtta SAR xususiyati ajratilgan:

• VV o‘rtacha qayta sochilishi
• VH o‘rtacha qayta sochilishi
• VV − VH farqi
• VV standart og‘ishi

OLMoEarth V1 Nano ifodasini ajratib olish

OLMoEarth V1 Nano vazifaga xos ravishda qayta o‘qitilmagan. Oldindan o‘qitilgan og‘irliklari muzlatib qo‘yilgan.

Tasvirlar:

• 32 × 32 pikselli chiplarga bo‘lingan,
• 16 piksel stride ishlatilgan,
• har bir mavsum uchun 939.330 chip hosil qilingan,
• token darajasidagi chiqishlar o‘rtachalanib, har bir chip uchun 128 o‘lchamli yagona ifoda vektori olingan.

Fizik suv indekslari

Model faqat yashirin sun’iy intellekt ifodalariga tayanmaydi. Suv va botqoqliklarning fizik spektral xatti-harakatini bevosita tushuntiradigan ikkita indeks ham qo‘llanadi.

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

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

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

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

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

Har bir chip uchun WIW va MNDWI ning standart og‘ishi, 10-persentil, median va 90-persentil qiymatlari hisoblanib, jami sakkiz o‘lchamli spektral tekstura vektori hosil qilingan.

293 o‘lchamli mavsumlararo xususiyat vektori

Nam va quruq mavsumlar bitta model o‘rgana oladigan umumiy fazoga joylashtirilgan.

Mavsum bayrog‘i nam davr uchun 1, quruq davr uchun 0 qiymatini oladi. Shu tariqa bir xil Random Forest ikkala gidrologik holatda ham mavsumga xos sinf bashoratini hosil qila oladi.

Ikki bosqichli tasniflash mantiqi

Manbaning batafsil metodiga ko‘ra birinchi bosqich Random Forest emas. Birinchi bosqichda spektral chegaralar va suv ulushidan foydalanib ochiq suv quruqlik tizimidan ajratiladi. Bir chipda suv yorlig‘iga ega piksellar ulushi %30 yoki undan yuqori bo‘lsa, chip suv deb qabul qilinadi va keyingi botqoqlik–quruqlik tasnifidan chiqariladi.

Ikkinchi bosqichda qolgan quruqlik nomzodlari orasida botqoqlik / quruqlik ajratilishi Random Forest bilan bajariladi.

Random Forest sozlamalari:

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

Botqoqlik namunalarining juda kamligi sababli quruqlik namunalari botqoqlik namunalariga nisbatan 5:1 nisbatda pastga namunalangan. Modelning mavsumlararo o‘qitish to‘plamida jami 666.970 ta quruqlik chipi mavjud.

Operatsion ehtimollik chegarasi

Standart 0,5 chegara o‘rniga validatsiya to‘plamida precision–recall tahlili o‘tkazilgan. Maqsad recall qiymatini kamida 0,83 darajasida ushlab turib, precision ni imkon qadar oshirishdir.

Tanlangan chegara:

0,449

bo‘lgan. Mustaqil 30.000 nuqtalik baholash to‘plamida botqoqlik recall qiymati taxminan %78 gacha pasaygan. Manba buni o‘tish zonalarining tabiiy noaniqligiga mos keluvchi cheklangan umumlashtirish farqi sifatida talqin qiladi.

Wetland Uncertainty Field (WUF) Nima?

Wetland Uncertainty Field modelning botqoqlik chegarasiga qanchalik ishonmasligini bitta son orqali emas, balki bashorat beqarorligi, nam–quruq mavsum o‘zgarishi va optik–SAR sensor nomuvofiqligi kabi uchta mustaqil axborot manbasini birlashtirib, 0 dan 1 gacha uzluksiz noaniqlik yuzasi ko‘rinishida xaritalaydi.

1. Bashorat entropiyasi

Tenglama (3):

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

Model barcha ehtimollikni bitta sinfda jamlaganda entropiya past bo‘ladi. Ehtimolliklar suv, botqoqlik va quruqlik o‘rtasida taqsimlanganda entropiya oshadi. Shu sababli yuqori \(H_{pred}\) model sinf bo‘yicha ikkilangan o‘tish zonalarini ko‘rsatadi.

2. Vaqt bo‘yicha beqarorlik

Tenglama (4):

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

Ushbu to‘liq variatsiya masofasi bir xil hududning nam va quruq mavsumlardagi sinf ehtimollari qanchalik o‘zgarishini o‘lchaydi. Toshqin tekisligining chekinishi yoki mavsumiy suv bosishi kabi hodisalarda qiymat ortadi.

3. Sensorlar nomuvofiqligi

Faqat SAR ga asoslangan “shadow” modellar atigi to‘rtta radar xususiyati bilan alohida sinf ehtimollarini hosil qiladi. Ushbu ehtimollar optik ma’lumotlar ustun bo‘lgan asosiy model bilan solishtiriladi.

Tenglama (5):

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

Bu yerda \(C=3\) sinf.

Bu komponent ayniqsa papirus botqoqliklarida muhim. Radar namlik va sirt/o‘simlik tuzilishini boshqa usulda ko‘radi, optik tizim esa ko‘rinadigan va infraqizil aks etishni kuzatadi. Ikki sensor ayni fizik hudud bo‘yicha turli sinf tendensiyalarini hosil qilganda, bu nomuvofiqlik xato sifatida tashlab yuborilmay, noaniqlik signali sifatida ishlatiladi.

Birlashtirilgan WUF

Uch komponent alohida-alohida 2.–98. persentil oralig‘idan foydalanib 0–1 ga normallashtirilgan.

Tenglama (6):

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

Uchala komponentga teng og‘irlik berilgan. Mualliflar bu teng og‘irlik aprior dizayn tanlovi ekanini va turli og‘irliklar uchun sezgirlik tahlili kelajakda o‘tkazilishi lozimligini ochiq ta’kidlaydi.

Nega Sensorlar Nomuvofiqligi Xato Emas, Axborot Sifatida Ishlatiladi?

Sentinel-1 SAR sirt namligi, g‘adir-budurlik va o‘simlik ichidan keladigan radar sochilishiga; Sentinel-2 esa optik aks etish va o‘simlikning spektral xususiyatlariga sezgir bo‘lgani uchun ayni papirus yoki toshqin o‘tish zonasini turlicha ko‘rishi mumkin; tadqiqot bu farqni sensor nosozligi sifatida tashlab yubormasdan, gidrologik murakkablik ko‘rsatkichi sifatida WUF ga kiritadi.

Uch qatlamli NoData himoyasi

Tizim yaroqsiz piksel ustida majburiy tasnif hosil qilish o‘rniga to‘liq raster maydonining qariyb %48,6 qismini NoData sifatida qoldiradi.

1. Green, Red, NIR-narrow va SWIR1 diapazonlarining barchasi \(10^{-6}\) dan katta bo‘lishi kerak.
2. Faqat tadqiqot hududi poligoni ichidagi piksellar qayta ishlanadi.
3. MNDWI tasniflab bo‘lmaydigan 255 kodli piksellar to‘g‘ridan-to‘g‘ri NoData ga o‘tkaziladi.

Bundan tashqari, belgilangan aholi yashash hududlari majburiy ravishda quruqlik sinfiga tayinlangan.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Baholash ma’lumotlar to‘plami

Aniqlikni baholashda Esri Land Use/Land Cover mahsulotidan muvozanatli tanlangan:

• 10.000 ochiq suv,
• 10.000 botqoqlik,
• 10.000 quruqlik

jami 30.000 ma’lumotnoma nuqtasi ishlatilgan; ulardan 29.994 tasi yaroqli raster pikseli bilan ustma-ust tushgan.

Mavsumlararo tasniflash muvaffaqiyati

Ikki mavsum orasidagi botqoqlik recall farqi atigi 1,2 foiz punkt. Bu natija birlashtirilgan mavsumlararo arxitektura nam va quruq gidrologik holatlar o‘rtasida samaradorlikni katta darajada saqlab qolishini ko‘rsatadi.

Xatolik matritsasi ko‘rsatgan asosiy muammo

Ochiq suv tasnifining ishlab chiqaruvchi aniqligi ikkala mavsumda ham taxminan %99,4. Asosiy xato manbai ochiq suv emas; botqoqlik bilan quruqlik o‘rtasidagi o‘tishdir.

Nam mavsumda 9.999 ta ma’lumotnoma botqoqlik nuqtasining:

• 7.817 tasi botqoqlik,
• 1.148 tasi quruqlik,
• 1.034 tasi ochiq suv

sifatida tasniflangan.

Quruq mavsumda 9.999 ta ma’lumotnoma botqoqlik nuqtasining:

• 7.698 tasi botqoqlik,
• 1.286 tasi quruqlik,
• 1.015 tasi ochiq suv

sifatida tasniflangan.

Mavsumiy tasnifning fazoviy ta’siri

Manbaning nam mavsum taqqoslashida oddiy spektral chegara xaritasidan OLMoEarth–Random Forest natija xaritasiga o‘tishda 5.135.164 piksel, ya’ni yaroqli maydonning %4,14 qismi o‘zgargan.

Quruq mavsumda o‘zgargan piksellar soni 4.966.048, yaroqli maydonning %4,00 qismi.

Manbaning 18- va 19-sahifalaridagi xaritalar bu tuzatishlar ayniqsa toshqin tekisligi chegaralarida va Yala Swamp atrofida jamlanganini ko‘rsatadi.

Eng muhim xususiyatlar

Har bir OLMoEarth ifoda o‘lchamining marginal muhimligi pastroq bo‘lsa ham, nam va quruq mavsumlarda jami 256 ta GFM ifoda xususiyati keng fazoviy kontekstni ta’minlaydi. Bunga qarshi eng kuchli individual ko‘rsatkichlar mavsumiy MNDWI o‘zgarishlari va SAR qayta sochilish xususiyatlaridir.

Mavsumiy botqoqlik dinamikasi

Doimiy + odatiy mavsumiy botqoqlik jami taxminan 36.178 ha. Teskari-mavsumiy 297 ha ham qo‘shilganda jami 36.475 ha bo‘ladi. Bu farq manbada 36.475 ha qiymatiga qaysi sinflar kirishi haqidagi matniy noaniqlikni bartaraf etadi.

WUF ning umumiy taqsimoti

Manbaning WUF xaritasida yuqori noaniqlik butun hudud bo‘ylab bir xil tarqalmagan. U toshqin tekisligi chegaralari, papirus ustun bo‘lgan botqoqliklar va mavsumiy suv bosadigan qishloq xo‘jaligi zonalarida to‘planadi.

WUF Haqiqiy Tasniflash Xatolari Bilan Bog‘liqmi?

Ha. O‘tkazib yuborilgan botqoqlik piksellarining o‘rtacha WUF qiymati to‘g‘ri quruqlik piksellariga qaraganda taxminan uch baravar yuqori; bu farq ham nam, ham quruq mavsumda kuzatilgan va Mann–Whitney U testi bilan juda kuchli statistik ajralish qayd etilgan.

Mann–Whitney U natijalari:

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

Juda katta namunada p-qiymatining haddan tashqari kichik bo‘lishi o‘z-o‘zidan amaliy ahamiyat isboti emas. Manba ham shu sababli asosan WUF farqining kattaligiga e’tibor qaratadi.

Optik–SAR nomuvofiqligining kattaligi

O‘rtacha sensor nomuvofiqligi nisbatan past:

• Nam mavsum: 0,0388
• Quruq mavsum: 0,0411

Biroq maksimal qiymatlar mos ravishda 0,614 va 0,640 gacha yetadi. Bu holat sensorlar o‘rtasida butun havzaga ta’sir qiluvchi tizimli ziddiyatdan ko‘ra, mahalliy murakkab nishonlarda to‘plangan tafovutga ishora qiladi.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan natijalar

• Sentinel-1, Sentinel-2, fizik suv indekslari va oldindan o‘qitilgan OLMoEarth ifodalari bir tasniflash tizimi ichida birgalikda ishlatilishi mumkin.
• Nam va quruq mavsum ma’lumotlarini yagona mavsumlararo xususiyat fazosida birlashtirish ikki gidrologik rejimda o‘xshash natija berishi mumkin.
• Noaniqlik botqoqlik xaritasida tasodifiy taqsimlanmaydi; o‘tish zonalari va tasniflash xatolarida ortadi.
• MNDWI ning mavsumlararo o‘zgarishi va SAR qayta sochilishi botqoqlikni ajratishda kuchli izohlovchi signallardir.
• Optik–radar nomuvofiqligining o‘zi ekologik murakkablik haqida axborot olib yurishi mumkin.
• Ko‘rib chiqilgan 2025 yil ma’lumotlarida doimiy va mavsumiy botqoqlik sinflari alohida fazoviy mahsulotlar sifatida ishlab chiqarilgan.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlamaydigan natijalar

• %90 dan yuqori aniqlik haqiqiy dala o‘lchovlariga nisbatan mustaqil tasdiqlangan mutlaq botqoqlik aniqligi degani emas.
• Model Afrikaning barcha hududlaridagi yoki boshqa tropik havzalardagi botqoqliklarda ayni natijani berishi ko‘rsatilmagan.
• WUF yuqori bo‘lsa, piksel albatta noto‘g‘ri tasniflangan deb bo‘lmaydi; to‘g‘ri botqoqliklar ham o‘tish tabiatiga ko‘ra o‘rta-yuqori noaniqlikka ega.
• OLMoEarth ushbu tadqiqot uchun fine-tune qilinmagan; muzlatilgan oldindan o‘qitilgan ifodalardan foydalanilgan.
• Uch WUF komponentiga 1/3–1/3–1/3 og‘irlik berish optimal ekani ko‘rsatilmagan.
• Ustma-ust tushuvchi tasvir chiplari va fazoviy bog‘liqlik sababli e’lon qilingan klassik ishonch intervallari haqiqiy fazoviy namunalash noaniqligini past baholashi mumkin.

Ilmiy ahamiyati

Tadqiqotning asosiy ilmiy hissasi botqoqlik xaritasiga shunchaki yana bir tasniflash modelini qo‘shish emas. Yanada asosiy taklif — ekologik o‘tish zonalarining noaniqligini natijadan olib tashlash o‘rniga natija bilan birga nashr etishdir.

An’anaviy yer qoplami mahsuloti har bir pikselni bitta yorliqqa majbur qiladi. Ushbu tadqiqot esa toshqin tekisligi chetidagi piksel uchun ham yakuniy sinfni, ham “bu qaror qanchalik ishonchli?” ma’lumotini ishlab chiqaradi.

Bu yondashuv ayniqsa atrof-muhit boshqaruvida muhim. Muhofaza mutaxassisi faqat botqoqlik chegarasini ko‘rish o‘rniga, chegaraning qaysi qismlarida qaror ishonchli, qaysi qismlarida esa qo‘shimcha dala tekshiruvi yoki yuqori aniqlikdagi ma’lumot kerakligini ko‘ra oladi.

WUF noaniqlikni bitta model ishonch balliga ham qisqartirmaydi. Modelning o‘z ikkilanishi, mavsumlararo fizik o‘zgarish va mustaqil sensorlarning o‘zaro nomuvofiqligi alohida komponentlar sifatida saqlanadi. Shu tariqa noaniqlik nafaqat statistik, balki ekologik jihatdan ham talqin qilinadigan holga keladi.

Manba va Usul Haqida Izoh

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

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

Mas’ul muallif: Geoffrey Kanake Gathuri

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

Manba turi: Preprint tadqiqot maqolasi.

Platforma: SSRN.

SSRN Abstract ID: 7032786.

DOI: 10.2139/ssrn.7032786.

SSRN nashr sanasi: 1 Iyul 2026.

Taqriz holati: Manba ochiq ravishda “Preprint not peer reviewed” deb belgilangan.

Jurnal / jild / son: Manbada taqrizdan o‘tgan jurnal nashriga oid jild yoki son ma’lumoti mavjud emas.

Litsenziya: Ochiq Creative Commons qayta foydalanish litsenziyasi tasdiqlanmadi. Manba xaritalari va rasmlaridan bevosita qayta foydalanilmasligi kerak.

Tadqiqot hududi: Keniyaning Viktoriya ko‘li havzasi qismi; Yala Swamp, Nyando Floodplain va Winam Gulf shu jumladan.

Asosiy ma’lumotlar: Sentinel-2 Level-2A optik tasvirlari, Sentinel-1 GRD C-band SAR VV/VH, Dynamic World, Esri LULC hamda tadqiqot hududi / aholi yashash maskalari.

Asosiy model: Sobit oldindan o‘qitilgan OLMoEarth V1 Nano + WIW/MNDWI spektral teksturasi + Sentinel-1 SAR xususiyatlari + 293 o‘lchamli mavsumlararo xususiyat vektori + Random Forest.

Noaniqlik modeli: Predictive entropy + temporal instability + sensor disagreement = Wetland Uncertainty Field.

Moliyalashtirish: Mualliflar tadqiqot davlat, tijorat yoki notijorat moliyalashtiruvchi tashkilotlardan maxsus grant olmaganini bildiradi.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Mualliflar tadqiqotga ta’sir qilishi mumkin bo‘lgan ma’lum moliyaviy manfaat yoki shaxsiy munosabatlar haqida xabar bermagan.

Muallif hissalari: Geoffrey Kanake Gathuri — konseptuallashtirish, dasturiy ta’minot, metod va dastlabki qoralama; Dennis Macharia Ngunu — ma’lumotlarni tayyorlash, dasturiy ta’minot, validatsiya va ko‘rib chiqish; Brian Kiilu Kingeta — tadqiqot va formal tahlil.

Sun’iy intellekt bayonoti: Manba maqolaning tili va oqimini yaxshilash maqsadida Kimi 2.6 Thinking va Claude Opus 4.8 ishlatilganini; mualliflar keyin matnni ko‘rib chiqib, mas’uliyatni o‘z zimmalariga olganini bildiradi.

Ma’lumot va kodga kirish: Manba kod, o‘qitilgan modellar va hosila rasterlar ommaviy repozitoriyda arxivlanishini; biroq Zenodo DOI qabul qilingandan keyin berilishini bildiradi. Shu sababli PDF da hozircha aniq doimiy repozitoriy DOI mavjud emas.

Asosiy ilmiy cheklov: Validatsiya mustaqil dala kuzatuviga emas, mavjud yer qoplami mahsulotlariga tayangan. O‘qitish va ma’lumotnoma mahsulotlari umumiy/bog‘liq xato manbalariga ega bo‘lishi mumkin.

Fazoviy statistika cheklovi: 32 × 32 pikselli chiplarning 16 piksel stride bilan ustma-ust tushishi va ma’lumotnoma nuqtalarining fazoviy bog‘liqligi sababli klassik Wilson ishonch intervallari umumiy noaniqlikni past baholashi mumkin.

Manba ichidagi terminologiya izohi: Annotatsiyada “ikki bosqichli Random Forest” iborasi ishlatilgan bo‘lsa-da, batafsil metod birinchi bosqichni deterministik suv–quruqlik chegaralash, ikkinchi bosqichni esa Random Forest botqoqlik–quruqlik tasnifi sifatida ta’riflaydi. Verianla batafsil metod ta’rifini asos qilib olgan.

Manba ichidagi maydon jami izohi: 36.475 ha qiymati faqat “doimiy + odatiy mavsumiy” sinflardan emas, 297 ha teskari-mavsumiy sinf ham qo‘shilganda olinadi.

Dasturiy ta’minot izohi: Ilova A jadvalida QGIS 3.44.9 ko‘rsatilgan bo‘lsa, manbalar ro‘yxatida QGIS versiyasi 3.44.6 sifatida ko‘rinadi; bu versiya nomuvofiqligi manba nomidan tuzatilmagan.

Vizual materiallardan foydalanish izohi: Manbaning tadqiqot hududi xaritalari, tasniflash xaritalari, WUF xaritasi va oqim sxemasi bevosita ko‘chirilmasligi kerak. Faqat ilmiy aloqalar, manbada ochiq e’lon qilingan maydonlar, nisbatlar va metrikalardan foydalanib mustaqil Verianla vizuallari tayyorlanishi kerak.