Відповідь Дена С. - це те, про що я думав спочатку, хоча, думаючи про це, такий двоступеневий підхід не дозволить розрізнити, чи траплялася помилка в першій трансформації чи в другій трансформації.
Я все ще сподіваюся, що потрібний набір даних існує, хоча завжди можуть бути обмеження, і яка б ваша мета не була причиною того, що ви хочете генерувати дані певним чином (окрім абсолютної помилки між точками, хтось може бути зацікавлений у спрямованості помилка, або помилка відстані між точками, або помилка у розмірі областей).
То як щодо цього рішення, вкравши деякий підхід Дена С.;
Скажімо, у вас є свої золоті стандартні дані в CRS B. Потім ви генеруєте дані в CRS A, які, коли вони трансформуються, ідеально співпадають із вашим золотим стандартом у CRS B (я припускаю, що такі перетворення не мають стохастичної помилки). Тоді ви можете перетворити золоті стандартні точки в CRS B назад в CRS A, і ви дізнаєтесь, де вони повинні лежати.
Це виключає можливість того, що перетворення з CRS A -> CRS B є причиною помилки, а будь-яка помилка можна віднести лише до перетворення CRS B -> CRS A.
Редагувати:
На жаль, я не натрапив на будь-який набір даних, який би відповідав вашим вимогам. Більшість робіт з точністю геокодування, які я маю в своїй бібліотеці, використовують станції моніторингу повітря EPA. У цьому документі було використано більшу кількість різноманітних джерел, які, на мою думку, не відповідають вашим вимогам. З них ви можете ознайомитись з веб-сторінкою Національного геодезичного опитування . Я б припустив, що вони мають найкращу ставку мати таку інформацію (з джерел, які я бачив, що це є).
Удачі, і якщо ви знайдете щось із цим джерелом.