where N=total number of validation

where N=total number of validation windows (in this case, 30), pVGT (TM), i=burnt
proportion of each window as derived from VGT (TM) images.
This error measure was preferred to more conventional metrics based on the
sum of the square deviation because it is more robust to the influence of outliers,
such as the case of validation window 5 discussed below.

Results (Indonesian) 1:

mana N = jumlah total validasi windows (dalam kasus ini, 30), pVGT (TM), saya = dibakarproporsi setiap jendela seperti yang berasal dari VGT (TM) gambar.Ukuran kesalahan ini adalah pilihan untuk metrik yang lebih konvensional berdasarkanjumlah persegi penyimpangan karena lebih kuat untuk pengaruh outliers,seperti kasus yang validasi jendela 5 dibahas di bawah ini.

Results (Indonesian) 2:

dimana N = jumlah total jendela validasi (dalam hal ini, 30), pVGT (TM), i = dibakar
proporsi masing-masing jendela sebagai berasal dari VGT (TM) gambar.
Ukuran Kesalahan ini lebih disukai untuk metrik yang lebih konvensional didasarkan pada
jumlah deviasi persegi karena lebih kuat untuk pengaruh outlier,
seperti kasus validasi jendela 5 dibahas di bawah.