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A computational tool to evaluate the sample size in map positional accuracy (2017)

  • Authors:
  • USP affiliated author: CINTRA, JORGE PIMENTEL - MP
  • School: MP
  • DOI: 10.1590/s1982-21702017000300030
  • Subjects: CARTOGRAFIA; AMOSTRAGEM
  • Language: Inglês
  • Abstract: Em muitos países, o controle da acurácia posicional, feita por pontos, em Cartografia, corresponde à comparação entre conjuntos de coordenadas de pontos bem definidos em relação ao mesmo conjunto de pontos obtido a partir de uma fonte mais precisa. Normalmente, cada país fixa um número admissível de pontos que podem apresentar erros acima de um limite pré-estabelecido. Em muitos casos, as normas definem o tamanho da amostra (20 pontos), sem maiores considerações e fixam a condição de que somente 10% dos pontos pode ultrapassar certo limite. No entanto, a dimensão da amostragem (n), considerando o risco estatístico, especialmente quando os percentuais de outliers estão próximos de 10%, para mais ou para menos, conduzem a um risco do produtor (de rejeitar um bom mapa) e o risco do usuário (de aceitar um mapa ruim). Este artigo analisa esta questão e permite a definição da dimensão de amostragem considerando o risco do produtor e do usuário. O presente trabalho analisa essa questão e permite definir do tamanho da amostra em função do risco que o produtor / usuário pode ou quer assumir. Esta análise empregou 600 pontos de controle, sendo conhecido o erro em cada um deles. Realizamos as simulações com uma amostragem de 20 pontos (n) e calculamos o risco associado. A seguir fomos variando o valor de (n), para mais e para menos, calculando para cada situação o risco associado, para o usuário e para o produtor. Para fazer essas simulações foi desenvolvido um programa que construiu as curvas operacionais ou curvas de risco, que considera diversos parâmetros: o número de pontos de controle, o número de repetições para gerar as curvas, a porcentagem de pontos de controle que podem estar acima do PEC (Padrão de Exatidão Cartográfica) ou outro parâmetro similar, com base nas normas de outros países.Assim, foram gerados gráficos e tabelas que incorporam diferentes parâmetros, fornecendo condições de decisão para o usuário/produtor, bem como abertura de possibilidades para outras simulações e pesquisas.
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    Informações sobre o DOI: 10.1590/s1982-21702017000300030 (Fonte: oaDOI API)
    • Este periódico é de acesso aberto
    • Este artigo é de acesso aberto
    • URL de acesso aberto
    • Cor do Acesso Aberto: gold
    • Licença: cc-by

    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      NERO, Marcelo Antonio et al. A computational tool to evaluate the sample size in map positional accuracy. Boletim de Ciências Geodésicas, v. 23, n. 3, p. 445-460, 2017Tradução . . Disponível em: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1982-21702017000300445&lng=en&nrm=iso&tlng=en. Acesso em: 06 jul. 2022.
    • APA

      Nero, M. A., Cintra, J. P., Ferreira, G. de F., Pereira, T. Á. J., & Faria, T. S. (2017). A computational tool to evaluate the sample size in map positional accuracy. Boletim de Ciências Geodésicas, 23( 3), 445-460. doi:10.1590/s1982-21702017000300030
    • NLM

      Nero MA, Cintra JP, Ferreira G de F, Pereira TÁJ, Faria TS. A computational tool to evaluate the sample size in map positional accuracy [Internet]. Boletim de Ciências Geodésicas. 2017 ; 23( 3): 445-460.[citado 2022 jul. 06 ] Available from: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1982-21702017000300445&lng=en&nrm=iso&tlng=en
    • Vancouver

      Nero MA, Cintra JP, Ferreira G de F, Pereira TÁJ, Faria TS. A computational tool to evaluate the sample size in map positional accuracy [Internet]. Boletim de Ciências Geodésicas. 2017 ; 23( 3): 445-460.[citado 2022 jul. 06 ] Available from: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1982-21702017000300445&lng=en&nrm=iso&tlng=en


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