Загальноприйнята помилка середньоквадратичного квадрату (RMS) для випрямлення топографічних карт

12

Це загальне запит щодо загальної практики / стандарту для визначення прийнятних значень RMS при геореференції топографічних карт. Чи є абсолютна величина?

Деяка література припускає, що вона повинна бути "менше або дорівнює 1/2 сторони комірки, що становить загальну роздільну здатність зображення".

georeferencing accuracy

— комплектування
джерело

22

Ні, для RMS немає абсолютного значення , оскільки це залежить від якості геореференції карти, якості цільової (базової) карти та цілі геореференції. Зокрема, будь-яка порада, що стосується RMS для cellize, є дезінформованою, тому що cellize відображає точність у цифровому поданні зображення, тоді як помилка RMS відображає середню точність (якщо припустити, що базова карта є абсолютно точною). Хоча розрізняти точність і точність може здатися безцільною педантичністю, заплутати їх є основною помилкою з практичними наслідками.

Все це досить невиразно, тому давайте розглянемо конкретний приклад. Нещодавно я отримав серію скріншотів карт, на яких зображено місця вибірки ґрунту. Щоб отримати координати, я планував геореференціювати ці скріншоти на базову карту ортофото, а потім оцифровувати точки з оцифровкою вгору. Серед міркувань були:

Основна карта ортофото має розмір клітинки 0,3 м.
Скріншоти мають розмір приблизно 2 м.
Місце обстеження ґрунту не обстежувалося; вони знаходилися «на око» на карті, коли пробовідбірник був у полі. Клієнт оцінив точність приблизно 3 м, але 10 м більш ймовірна.
На скріншотах є кілька гострих деталей: вони в першу чергу контурні лінії, з випадковими лініями огорожі (які чітко не видно на ортофото). Таким чином, встановлення багатьох хороших зв’язків буде трудомістким та схильним до помилок.
На скріншотах, ймовірно, були певні локальні спотворення, що означає, що високої точності (низької RMS) можна досягти лише за допомогою складних перетворень.
Важливо було оцифрувати місця вибірки ґрунту так, щоб відносні відстані були досить точними для сусідніх точок, але абсолютна точність була непотрібною, оскільки одним з результатів дослідження буде отримання набагато більше зразків ґрунту, які уточнюють та роблять більш точним це попереднє обстеження.

Для отримання RMS вдвічі більший розмір клітинки потребує поліноміального перетворення високого порядку або перекручування через сітку точок, що вимагає встановлення мережі приблизно 50 - 100 хороших зв’язків між зображеннями: від однієї до декількох годин ретельної роботи, більшості ймовірно, враховуючи складність навіть пошуку видимих посилань. Для отримання RMS удвічі менший розмір стільникового сигналу вимагає на порядок більше зусиль: дні роботи. Однак для цілей дослідження RMS 5 м був би більш ніж достатнім. Це було досягнуто за допомогою 7 посилань і афінної трансформації, всього за кілька хвилин роботи. Зауважте, що ця RMS в кілька разів більша, ніж більша з двох клітинних зображень на зображеннях.

Цей приклад ілюструє, як сліпо слідувати поганим правилам може бути дорогим . Спершу зверніть увагу на свої цілі щодо якості даних; все інше випливає з них.

— дзижчати
джерело

1

Абсолютно. Немає заміни знань та інтуїції, орієнтованих на домен. Це ніколи не перестає дивувати мене як програміста, що те, що повинно бути проблемою, ідеально підходить для сучасних ГІС, все ще є дуже непорушним мистецтвом. Навички справді не змінилися за останні 100 років, коли якась яскрава іскра думала про прив’язку камери до літака. Це ні в якому разі не принижувати маніпулювання та його питання, але є причина, що інтерпретатори повітряних фотографій з обох світових воєн були настільки високо навчені, і чому ці навички сьогодні такі актуальні, як вони були.

— MerseyViking

1

Відмінний варіант відповіді! Я дуже дотримуюся того, що ви говорите, і конкретний приклад, який ви наводили, дуже прибив його. @MerseyViking, я вважаю, що питання є дуже актуальним, оскільки багато колег потрапляють у цю норму пастки.

— maning

дуже гарна відповідь, але я не згоден з тим, що RMSE відображає чисту точність. Він дійсно включає як дисперсію (точність) оцінювача, так і його зміщення (точність).

— radouxju

@radouxju Я згоден: дякую за роз’яснення.

— whuber

4

Найближча книга, яку я маю надати: " Географічні інформаційні системи в археології" кажуть, що "залежить від масштабу карт і мети, до якої вони складаються", але рекомендує прагнути до помилки менше 1: 3000, тому якщо початкова карта становила 1: 15000, тоді RMSE 5 м або менше було б прийнятним. Безумовно, що-небудь менше, що 1/2 пікселя було б значною мірою зайвим, але було б непогано мати.

Якщо ви поєднуєте більш ніж одну карту, то остаточний RMSE буде квадратним коренем суми окремих RMSE, тому якщо одна карта з високою роздільною здатністю не веде себе, але нижча роздільна здатність - це може бути не варто витратити час на отримання першого, щоб краще підходити.

— MerseyViking
джерело

+1 Хороші бали. Обґрунтування 1: 3000 має бути пов'язане з потребами типових археологічних досліджень. Це правило не перекладається на непов'язані поля.

— whuber

3

На ваше запитання є відповідь, яку я завжди проходив повз.

менше або дорівнює 1/2 сторони комірки, що становить загальну роздільну здатність зображення

Це правило. У реальному житті іноді мені доводилося бути менш точним, ніж це з різних причин:

Неможливо досягти цих рівнів, оскільки кількість плиток ви повинні виправити.
Проект не вимагає точності, зазначеної цими правилами (тобто використання їх призначене для стратегічного проекту, і ніякі вимірювання не будуть проводитись за результатами.
Досягти цього було неможливо через неможливість побудувати достатню кількість впевнених контрольних точок.

— Саймон
джерело