¿Cuál es una buena métrica para la precisión del mapeo?

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Recientemente recibí un conjunto de datos que supuestamente mapeó la altitud de una región determinada (un DEM). Me gustaría determinar la precisión del nuevo mapa comparándolo con un DEM generado previamente. No estoy seguro de qué tipo de métrica puedo usar para garantizar que el rendimiento sea lo suficientemente bueno. (Lo suficientemente bueno significa que la desviación horizontal de una entidad no puede estar demasiado lejos y que la desviación vertical no puede estar muy lejos)

Una forma de atacar esto sería describir el espacio en pequeños trozos y luego observar la distribución de los residuos verticales. Si ese bloque tiene residuales verticales que son menores que la desviación vertical, entonces puedo asignar a ese bloque un valor VERDADERO y, si no lo tiene, podría asignarle al bloque un valor FALSO. Entonces puedo simplemente calcular la media de los valores VERDADERO / FALSO en todos los bloques para obtener un valor general como 67% o algo que me diga qué tan bueno fue el rendimiento de mi mapeo.

Hay grandes problemas con este método:

  1. No parece tener en cuenta el requisito de desviación horizontal
  2. Parece que violaría el supuesto iid (idéntico distribuido independientemente) normalmente requerido del cálculo medio. Esto es lo mismo que afirmar que las cajas individuales estarían correlacionadas.
  3. No parece haber un método defendible para elegir qué tan grande debe ser el tamaño del cuadro de descripción.

Una alternativa podría ser que simplemente coloque marcadores especiales con ubicaciones 3D conocidas y luego simplemente mida su desplazamiento vertical y horizontal. Parece que podría compartir algunos de los mismos problemas que el método anterior. (¿Cuántos marcadores debo colocar? ¿Se correlacionan las mediciones si están demasiado cerca?)

Antes de salir corriendo y hacer algo tonto, quería ver si la comunidad tiene una métrica de oro o un método que tenga buenas propiedades estadísticas. ¿Algo que se mide continuamente a través del DEM, tiene en cuenta tanto la desviación vertical como la desviación horizontal, y puedo mirar la distribución y hacer un argumento defendible? Avíseme si esta pregunta no está clara y gracias por cualquier sugerencia.

PD ¿Alguien podría comentar sobre la necesidad de los dos niveles de precisión de mapeo individuales (uno para la desviación vertical y otro para la desviación horizontal)? Me parece que un mapeo horizontal se reflejaría en una desviación vertical. ¿Es estándar tener dos requisitos separados para el mapeo?

Desorden de Justace
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Yo publiqué un análisis de esta cuestión en el contexto de una pregunta casi duplicados que se pregunta cómo comparar DEM sobre la base de datos de contorno. Los problemas son esencialmente los mismos (pero hay más enfoques analíticos disponibles porque tiene el DEM completo).
whuber

Respuestas:

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La precisión se refiere a la ausencia de sesgo. Por lo tanto, puede estimar su precisión como la media de la diferencia entre sus dos conjuntos de datos. A menudo es difícil, ya veces imposible, distinguir el sesgo horizontal del vertical. Sin embargo, es posible si se encuentra en un terreno accidentado. Alternativamente, puede trabajar directamente en 3D para su desplazamiento, pero esto será problemático en el caso de superficies planas.

Para el desplazamiento horizontal, debe verificar si mover el entorno de una ubicación maximiza la correlación o minimiza el RMSE (coincidencia de plantilla local). Luego calcula el desplazamiento medio y obtiene la precisión horizontal. El tamaño de su bloque afectará su tiempo de procesamiento y la resolución de su medición, pero obtendrá mejores estimaciones de la correlación con un bloque más grande, por lo que es una cuestión de compromiso. Es cierto que una muestra sistemática podría conducir a una autocorrelación espacial (especialmente si su terreno tiene una orientación dominante), pero puede evitar esto utilizando un muestreo aleatorio simple para sus puntos.

La precisión vertical es fácil si supone que no hay sesgo horizontal. Tenga en cuenta que el efecto del sesgo horizontal podría compensarse en términos de sesgo vertical: si tiene un desplazamiento hacia el Este, la altura de los lados orientados al Este se sobreestimará, no hay ningún efecto sobre el desplazamiento vertical en las superficies horizontales, y la altura Las laderas orientadas al oeste están subestimadas.

Tenga en cuenta que el sesgo se puede eliminar si sabe qué conjunto de datos es correcto. Entonces también puede estimar la precisión en función de la desviación estándar.

radouxju
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En resumen, no hay forma de medir puntos infinitos en su DEM y determinar su precisión de HV, pero un muestreo decente debería decirle si está en el estadio de béisbol en función de los requisitos de precisión por los que se esfuerza. Todos los datos de elevación funcionan de esta manera.

La respuesta de radouxju es sobre el dinero en lo que respecta a las estadísticas.

La mejor manera de medir la precisión en los datos de elevación es contratar a un topógrafo para que salga y tome posiciones horizontales y verticales con un buen GPS. Esto es costoso y requiere un muestreo en lugar de la medida continua que desea. Si no quiere pagar por un topógrafo, hay alternativas. Si este sitio se encuentra en los EE. UU., Tiene acceso a la Encuesta Geodésica Nacional de NOAA y sus marcadores de encuesta y Estaciones de Referencia de Operación Continua (CORS) , lo que lo convierte en un sustituto decente, si tiene la suerte de tener los puntos en su área.

Wes
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