schaalaanpassing

Schaalaanpassing is het proces waarbij de schaal of grootte van gegevens, beelden of modellen wordt aangepast zodat ze op een gemeenschappelijke schaal kunnen worden vergeleken of gevisualiseerd. De term komt voor in diverse vakgebieden zoals datawetenschap, cartografie en beeldverwerking, waar bronnen met verschillende meeteenheden of resoluties moeten worden afgestemd.

In datawetenschap omvat schaalaanpassing vaak statistische transformaties zoals normalisatie en standaardisatie (z-score), waarbij data worden omgezet naar een bepaald bereik of naar een standaardverdeling. Het doel is patronen beter waarneembaar te maken en de prestaties van algoritmen te verbeteren. In beeldverwerking en remote sensing verwijst schaalaanpassing meestal naar het wijzigen van pixel- of kaartresolutie, of het harmoniseren van intensiteitswaarden zodat beelden van verschillende bronnen op elkaar lijken. In geografische informatiesystemen (GIS) komt schaalcorrectie voor om kaarten en datasets op schaal te harmoniseren.

Veelgebruikte methoden zijn onder meer lineaire transformaties zoals min-max-schaalaanpassing (rescale naar een vast bereik, bijvoorbeeld 0 tot 1) en standaardisatie (gemiddelde 0 en standaardafwijking 1). Ook logaritmische of andere niet-lineaire schalingsmethoden kunnen nodig zijn bij scheve verdelingen of grote variaties in de data. In de beeldverwerking wordt soms ook histogram- of contrastcorrectie toegepast om betere visuele vergelijkbaarheid te bereiken.

Knelpunten zijn onder andere de invloed van de gekozen schaal op interpretatie en modelprestaties, de gevoeligheid voor outliers en de noodzaak om schaalconsistentie te waarborgen bij samengestelde datasets. Een zorgvuldige documentatie van de gebruikte transformaties is cruciaal voor reproduceerbaarheid en interpretatie.