A computational tool to evaluate the sample size in map positional accuracy (2017)
- Authors:
- Autor USP: CINTRA, JORGE PIMENTEL - MP
- Unidade: 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.
- Imprenta:
- Source:
- Título: Boletim de Ciências Geodésicas
- ISSN: 1982-2170
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 23, n. 3, p. 445-460, jul./set. 2017
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
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: https://doi.org/10.1590/s1982-21702017000300030. Acesso em: 03 abr. 2026. -
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 2026 abr. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1590/s1982-21702017000300030 -
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 2026 abr. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1590/s1982-21702017000300030 - São Paulo vista do alto: 75 anos de aerofotogrametria
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