geointel/docs/QA_QC_ENGINE.md

QA/QC Engine

1. Doel

De QA/QC Engine maakt GeoIntel professioneel. AI-resultaten zijn pas waardevol als ze controleerbaar zijn tegenover referentiedata zoals GRB.

2. Primaire use case

Gebouwdetecties vergelijken met GRB-gebouwpolygonen.

3. Input

• analysis_run_id met detecties of segmentaties
• reference_dataset_id met referentiepolygonen
• IoU threshold
• class mapping

4. Output

• true positives
• false positives
• false negatives
• precision
• recall
• F1
• mean IoU
• kaartlagen met fouten

5. Matching-regels

1. Bereken intersects tussen AI-output en referentieobjecten.
2. Bereken IoU per kandidaatpaar.
3. Match hoogste IoU boven threshold.
4. Voorkom dubbele matches.
5. AI-output zonder match = false positive.
6. Referentie zonder match = false negative.
7. Matched objecten = true positive.

6. IoU

IoU = area(intersection) / area(union)

7. Metrics

precision = TP / (TP + FP)
recall = TP / (TP + FN)
F1 = 2 * precision * recall / (precision + recall)

8. Kaartlagen

QA/QC moet minstens drie lagen kunnen tonen:

• true positives
• false positives
• false negatives

Later:

• low IoU matches
• confidence vs IoU scatter
• spatial error clusters

9. Rapportage

QA/QC-output moet exporteerbaar zijn als:

• GeoJSON
• JSON summary
• later PDF/HTML report

10. Belangrijk

GRB is een referentie, geen perfecte waarheid. UI moet spreken over “referentievergelijking” of “ground-truth proxy”, niet absolute waarheid.