Нет, для RMS нет абсолютного значения , поскольку оно зависит от качества карты с географической привязкой, качества целевой (базовой) карты и цели географической привязки. В частности, любой совет, который связывает RMS с размером ячейки, дезинформирован, поскольку размер ячейки отражает точность в цифровом представлении изображения, тогда как ошибка RMS отражает среднюю точность (при условии , что базовая карта является совершенно точной). Хотя различие в точности и точности может показаться бесцельным педантизмом, путать их с основной ошибкой с практическими последствиями.
Все это довольно расплывчато, поэтому давайте рассмотрим конкретный пример. Недавно я получил серию скриншотов карт, показывающих расположение образцов почвы. Чтобы получить координаты, я планировал привязать эти снимки экрана к базовой карте ортофото, а затем оцифровывать точки с помощью оцифровки с опережением. Среди соображений были:
- Базовая карта ортофото имеет размер 0,3 м.
- Скриншоты имеют размер около 2 м.
- Места отбора проб почвы не были обследованы; они были расположены «на глаз» на карте, когда пробоотборник находился в поле. По оценкам клиента, точность составила около 3 м, но более вероятно 10 м.
- На скриншотах есть несколько резких деталей: это в основном контурные линии со случайными линиями ограды (которые не четко видны на ортофото). Таким образом, установление множества хороших ссылок будет трудоемким и подверженным ошибкам.
- Вероятно, на снимках экрана были некоторые локальные искажения, означающие, что высокая точность (низкая RMS) может быть достигнута только при сложных преобразованиях.
- Было важно оцифровать местоположения образцов почвы, чтобы относительные расстояния были достаточно точными для близлежащих точек, но абсолютная точность не требовалась, потому что одним из результатов исследования будет получение гораздо большего количества образцов почвы, которые уточняют и делают более точной эту предварительную съемку.
Чтобы получить среднеквадратическое значение, равное половине большего размера ячейки, потребовалось бы полиномиальное преобразование высокого порядка или искривление в сетке точек, требующее создания сети из 50-100 хороших связей между изображениями: от одного до нескольких часов тщательной работы, большинство скорее всего, учитывая сложность даже поиска видимых ссылок. Чтобы получить среднеквадратичное значение, равное половине меньшего размера ячейки, потребовалось бы на порядок больше усилий: дни работы. Однако для целей исследования среднеквадратичное отклонение в 5 м будет более чем достаточным. Это было достигнуто с помощью 7 ссылок и аффинного преобразования, всего за несколько минут работы. Обратите внимание, что это RMS в несколько раз больше, чем большее из двух размеров ячеек на изображениях.
Этот пример показывает, как слепое следование плохим правилам может быть дорогостоящим . Сначала обратите внимание на ваши цели качества данных; все остальное вытекает из них.