¿Estimar la resolución de los datos vectoriales?

Question

Tengo un antiguo conjunto de datos vectoriales con polígonos que cubren un continente. Los datos se publicaron por primera vez en papel a escala 1:5 000 000 y posteriormente se digitalizaron. No tengo los datos originales ni información sobre la vectorización ni ningún metadato. Supongo que la distancia entre los vértices, más que la precisión, limita la resolución.

Los vértices se guardan con alta resolución (por ejemplo, "nnn.nnnnnnn","-nn.nnnnnnn"). El conjunto de datos tiene pocos puntos que puedan ser georreferenciados ni nodos que estén definidos como coordenadas (por ejemplo, en grados pares o coordenadas UTM). Cuando comparo algunos tramos de costa, el error es de hasta +/- 20 km.

Me gustaría encontrar una fórmula para estimar el error máximo en función de la distribución de los vértices. Tengo acceso a cualquier Aplicación del SIG, pero preferiría una referencia estadística sólida.

¿Cómo puedo calcular el error máximo del conjunto de datos, suponiendo que todos los vértices son correctos? O dicho de otro modo: ¿Qué método puedo utilizar para encontrar la mayor resolución del conjunto de datos?

Intenté rasterizar el conjunto de datos con diferentes tamaños de celda y luego sobremuestrearlo a un tamaño de celda pequeño para detectar la rasterización más pequeña posible sin pérdida de resolución, pero ese es un enfoque que consume bastante tiempo y no es muy matemático.

Answer 1

He visto este tipo de preguntas en numerosas ocasiones y, lamentablemente, muchas personas que realizan análisis cuantitativos de SIG ignoran el componente CRÍTICO de calcular incertidumbre en los conjuntos de datos espaciales. Hay conceptos y terminología importantes que deben aclararse antes de que este tipo de tareas puedan reducirse a resultados cuantitativos.

Calculando error en un conjunto de datos espaciales supone un conocimiento previo del linaje de los conjuntos de datos. Dado que los metadatos no están disponibles en ninguna etapa del proceso, este tipo de cuantificación no es posible. La página web precisión de las coordenadas dentro de un conjunto de datos vectoriales no garantizan la afirmación de que el conjunto de datos es preciso a cualquier grado. La rasterización de un conjunto de datos heredará su propio grado de error e incertidumbre dentro de los datos.

Sin los metadatos y el cálculo continuo del error y la incertidumbre, el conjunto de datos puede considerarse una imagen bonita. Aunque pueda parecer un proceso sencillo utilizar la escala del mapa original y la naturaleza precisa de las coordenadas de los polígonos vectoriales, los conceptos fundamentales de la geografía se incumplen si no se calcula el error y la incertidumbre en cada paso de la creación del conjunto de datos:

1. captura original del conjunto de datos (error e incertidumbre introducidos)
2. creación de mapas en papel (se hacen generalizaciones)
3. digitalización del mapa en papel a un archivo vectorial digital (más error, más incertidumbre)

Aunque puede que no sea la respuesta que buscas, es un buen punto de partida para cualquiera que se encuentre en una situación similar:

• Si se trata de calcular una representación cuantitativamente precisa de la incertidumbre de un modelo espacial, sugeriría investigar el tema de "Incertidumbre y propagación de errores en datos espaciales", ya que el tema es profundo, matemático y estadísticamente denso.

• Si está utilizando el conjunto de datos como una imagen bonita, entonces empiece a mapear.

Answer 2

Estoy de acuerdo con Alex, dado que no hay metadatos disponibles y no se conoce el linaje del conjunto de datos, es difícil evaluar el error. El error debería cuantificarse en una ubicación precisa conocida si existe en la extensión del conjunto de datos.