リモートセンシングデータの欠損や不確実性は、さまざまな方法で取り扱うことができます。まず、欠損データに対処するために、補間や代替データの利用などの手法が一般的に使用されます。補間手法には、線形補間や近傍データの平均値を使用する方法などがあります。また、不確実性を考慮するために、ベイズ統計モデルや確率的グラフィカルモデルなどの確率的手法を適用することが重要です。これにより、データの信頼性を評価し、不確実性を考慮した意思決定が可能となります。さらに、アンサンブル学習やメタ学習などの手法を活用して、複数のモデルやアプローチを組み合わせることで、データの欠損や不確実性に対処することができます。