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Helix-Trust: A model-agnostic trust framework for spatio-temporal geospatial predictions

Helix-Trust: Ein modellagnostischer Vertrauensindikator für raum-zeitliche Modelloutputs aus Geodaten

Sarah Hauser

Earth observation models increasingly provide semantic maps, land cover/land use products, and time series for monitoring and reporting. Yet the local reliability of pixel- or object-level predictions is often communicated only indirectly via global accuracy metrics or single-signal uncertainty layers. HELIX-Trust is a model-agnostic post-hoc approach that analyses the spatio-temporal behaviour of prediction outputs and derives a multi-dimensional trust signature for each spatial unit. The signature captures output precision, stability across variants, temporal and spatial coherence, and process plausibility under contextual priors. The result is an interpretable, spatially explicit diagnostic layer supporting targeted inspection, validation, and trust-aware summaries of EO prediction products.

Erdbeobachtungsmodelle liefern zunehmend semantische Karten, Landnutzungs-/Landbedeckungsprodukte und Zeitreihen für Monitoring und Reporting. Die lokale Verlässlichkeit einzelner Pixel- oder Objektvorhersagen wird jedoch häufig nur indirekt über globale Genauigkeitsmaße oder einfache Unsicherheitslayer angegeben. HELIX-Trust ist ein modellagnostischer Post-hoc-Ansatz, der das räumlich-zeitliche Verhalten von Modellausgaben analysiert und pro räumlicher Einheit eine mehrdimensionale Vertrauens­ signatur ableitet. Diese umfasst Ausgabepräzision, Stabilität über Varianten, zeitliche und räumliche Kohärenz sowie die Plausibilität der Prozesse im jeweiligen Kontext. Das Ergebnis sind interpretierbare, räumlich explizite Diagnosen für gezielte Prüfung und belastbare Auswertungen.

DOI: 10.14627/gis.Science.2026.2.3
APA-Style Cite: Hauser, S. (2026). HELIX-Trust: A Model-Agnostic Trust Framework for Spatio-Temporal Geospatial Predictions. gis.Science, 39(2), 52–61. https://doi.org/10.14627/gis.science.2026.2.3
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