Erro RMS (Root Mean Square) geralmente aceito para retificar mapas topográficos


12

Esta é uma consulta genérica sobre a prática / padrão comum para determinar os valores aceitáveis ​​do RMS ao georreferenciar mapas topográficos. Existe um valor absoluto?

Alguma literatura sugere que deveria ser "menor ou igual a 1/2 do lado de uma célula que compõe a resolução total da imagem".

Respostas:


22

Não, não há valor absoluto para o RMS , pois depende da qualidade do mapa que está sendo georreferenciado, da qualidade do mapa de destino (base) e da finalidade do georreferenciamento. Em particular, qualquer recomendação que relacione o RMS ao tamanho da célula é mal informada, porque o tamanho da célula reflete a precisão na representação digital de uma imagem, enquanto o erro do RMS reflete a precisão média (assumindo que o mapa base seja perfeitamente preciso). Embora distinguir precisão e exatidão possa parecer um pedantismo sem objetivo, confundi-los é um erro básico com consequências práticas.

Tudo isso é bastante vago, então vamos ver um exemplo específico. Recentemente, recebi uma série de capturas de tela de mapas mostrando a localização das amostras de solo. Para obter coordenadas, planejei georreferenciar essas capturas de tela em um mapa de base de ortofoto e depois digitalizar os pontos com digitalização heads-up. Entre as considerações estavam:

  1. O mapa base da ortofoto possui tamanho de célula de 0,3 m.
  2. As capturas de tela têm aproximadamente 2 m de tamanho de célula.
  3. Os locais das amostras de solo não foram pesquisados; eles foram localizados "a olho nu" no mapa quando o amostrador estava em campo. O cliente estimou a precisão em cerca de 3 m, mas 10 m é mais provável.
  4. As capturas de tela têm poucos detalhes nítidos: são principalmente linhas de contorno, com linhas de cercas ocasionais (que não são claramente visíveis na ortofoto). Assim, estabelecer muitos bons links seria demorado e propenso a erros.
  5. Provavelmente, houve alguma distorção local nas capturas de tela, o que significa que a alta precisão (baixo RMS) pode ser alcançada apenas com transformações complexas.
  6. Era importante digitalizar os locais das amostras de solo para que as distâncias relativas fossem razoavelmente precisas para pontos próximos, mas a precisão absoluta era desnecessária, porque um resultado do estudo será obter muito mais amostras de solo que refinam e tornam mais precisa essa pesquisa preliminar.

Obter um RMS com metade do tamanho da célula maior exigiria uma transformação polinomial de alta ordem ou distorção em uma grade de pontos, exigindo o estabelecimento de uma rede de cerca de 50 a 100 bons links entre as imagens: uma a várias horas de trabalho cuidadoso, a maioria provável, dada a dificuldade de encontrar links visíveis. Para obter um RMS de metade do tamanho menor da célula, seria necessária uma ordem de magnitude maior: dias de trabalho. No entanto, para os fins do estudo, um RMS de 5 m seria mais que suficiente. Isso foi alcançado com 7 links e uma transformação afiada, apenas alguns minutos de trabalho. Observe que esse RMS é várias vezes maior que o maior dos dois tamanhos de célula nas imagens.

Este exemplo ilustra como seguir cegamente regras ruins pode ser caro . Preste atenção primeiro aos seus objetivos de qualidade de dados; tudo o resto segue deles.


1
Absolutamente. Não há substituto para o conhecimento e a intuição específicos do domínio. Como programador, nunca deixa de me surpreender que o que deveria ser um problema ideal para o SIG moderno ainda seja uma arte inquestionável. As habilidades realmente não mudaram nos últimos 100 anos, quando alguma faísca brilhante pensou em prender uma câmera em um avião. Isso não é para menosprezar a questão ou a questão dele, mas há uma razão pela qual os intérpretes de fotografia aérea das duas guerras mundiais foram tão treinados e por que essas habilidades são tão relevantes hoje como eram na época.
precisa saber é o seguinte

1
Excelente resposta whuber! Eu praticamente sigo o que você está dizendo e o exemplo específico que você citou acertou em cheio. @MerseyViking, acho que a pergunta é muito relevante, já que muitos colegas se enquadram nessa regra de ouro.
Maning

resposta muito boa, mas discordo do fato de o RMSE refletir a precisão pura. De fato, ele incorpora a variação (precisão) do estimador e seu viés (precisão).
Radouxju 11/02/16

@radouxju Eu concordo: obrigado pelo esclarecimento.
whuber

4

O livro mais próximo que tenho em mãos: Sistemas de Informações Geográficas em Arqueologia diz que "depende da escala dos mapas e da finalidade para a qual eles estão sendo colocados", mas recomenda apontar para um erro menor que 1: 3000; portanto, se o Como o mapa original era 1: 15000, seria aceitável um RMSE de 5m ou menos. Certamente, qualquer coisa menor que 1/2 pixel seria em grande parte redundante, mas seria bom ter.

Se você estiver combinando mais de um mapa, o RMSE final será a raiz quadrada da soma dos RMSEs individuais. Portanto, se um mapa de alta resolução não estiver se comportando, mas um de menor resolução, talvez não seja. vale a pena gastar tempo fazendo com que o primeiro se encaixe melhor.


+1 Bons pontos. A justificativa para 1: 3000 deve estar enraizada nas necessidades de estudos arqueológicos típicos. Essa regra não se traduzirá em campos não relacionados.
whuber

3

Sua pergunta tem a resposta pela qual sempre passei.

menor ou igual a 1/2 do lado de uma célula que compõe a resolução total da imagem

Esta é uma regra de ouro. Na vida real, às vezes tive que ser menos preciso do que isso por vários motivos:

  • Não é possível atingir esses níveis, com o número de peças que você precisa corrigir.
  • O projeto não exige a precisão declarada por essas regras (ou seja, o uso delas é para um projeto estratégico e nenhuma medição será feita na saída).
  • Foi impossível alcançá-lo devido à incapacidade de traçar um número suficiente de pontos de controle confiáveis.
Ao utilizar nosso site, você reconhece que leu e compreendeu nossa Política de Cookies e nossa Política de Privacidade.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.