回答:
解像度という用語は、区別できる最小の詳細を指します。主にラスターデータ（時間、空間、またはスペクトルドメインの解像度）に使用されます。
ベクトルマップでは、スケールと最小マッピング単位という2つの概念がより広く使用されています。
スケールは、エンティティの境界の空間精度に関連しています。それは境界が描かれた紙の地図の時代から来ており、鉛筆の幅は紙の地図上のエンティティの表現の精度の限界でした。鉛筆が約0.2 mmであると仮定すると、線の精度は、スケールファクターに0.1〜0.3 mm（平均で0.2 mm）を掛けた値にほぼ等しくなりました。たとえば、1：10 000のスケールは、最大精度の約1〜3 mに対応します。ベクトルデータでは、必要に応じてズームインまたはズームアウトできるため、データの「スケール」は同じ意味を持ちません。ただし、データが適切な方法で使用されるように（メタデータに格納されている）参照のスケールを定義する必要があります（異なるスケールのエンティティを組み合わせるように注意する必要があります）。
最小マッピング単位は、オブジェクトの表現の最小サイズです。たとえば、フォレスト内のすべてのギャップをマップしたり、複雑なポリゴンを回避するために大きなギャップのみをマップしたりできます。非常に異なる縮尺の場合、オブジェクトのジオメトリも変化する可能性があります（たとえば、川は縮尺係数が小さいポリゴンと縮尺係数が大きいラインになります）。これは、製品の解像度（最小の識別可能なオブジェクトとは何ですか）にも関係しますが、面積測定の精度には関係しません。
したがって、あなたの場合、解像度には2つの要素があります。
あなたのMMUはおそらく数cmです（いくつかの極はマッピングするのに小さいですか？）
精度は、点密度の関数です（xyz点群の最も近い点間の平均間隔は、解像度とほぼ同じであると想定できます）。
最後に、データ品質に関する完全な情報については、このデータの正確性も考慮する必要があります。実際、GCPがないため、すべてのデータセットが「実際の」場所からシフトまたはローテーションされるか、同じスケールではないリスクがあります。
ステレオカメラからの精度は、カメラの位置の精度、カメラの視野角の精度（外部方向と呼ばれます）、およびレンズの変形の補正の精度に依存します。ハードウェアソリューション（RTK DGPS、正確な外部配向のための高品質INS）と内部配向の較正手順（較正されたカメラレンズまたは複数のオーバーラップのモーションアルゴリズムからの構造）があるため、GCPなしで良好な結果を得ることが可能になりました。ただし、どのような場合でもGCPを用意することをお勧めします（この解決策でGCPを見つけることが難しい場合でも、絶対誤差を計算するため）。
うーん...私がどこから来たのか、ベクターデータのコンテキストでの解像度は通常、データが同等のラスターまたは他の方法で事前にレンダリングされたマップと同じ詳細レベルであることを意味します。たとえば、解像度が1：5000のベクターデータベースがあります。つまり、このデータベースには、そのような縮尺の典型的なラスターマップで見られるような特徴と詳細レベルが含まれています。したがって、たとえば、各レールに2つのポリラインではなく、単一のポリラインで特性化された鉄道が存在することになります。縮尺1：5000ではそれを行うのは意味がないためです。
私が言ったように、これが私たちの国で「ベクトル解像度」を時々解釈する方法です。また、完全に異なるものにすることもできます（たとえば、調整の精度、またはそのようなもの）
地理学者ではありませんが、元の点群が区別できるものを評価できると思います。たとえば、点群はランプポストの厚さを識別できますか？より細かいオブジェクトを識別できますか？
そうすれば、昔の紙の地図では、最小のフィーチャは0.2mmで表すことができました（以下の図では見えません）。したがって、ポイントクラウドの最小フィーチャが20 cmであり、それが0.2mmとして表される場合、スケールは0.2 mm / 200 mm = 0.001または1：1000スケールになります。しかし、これは紙の地図用であり、適用できない可能性があります。
もう1つのオプションは、縮尺と地図の解像度に関するWaldo Toblerのルールを確認することです。それはあなたにいくつかのヒントを与えるかもしれません。彼のルールから、10 cmの検出可能なサイズが必要な場合は、1：100のスケールと5 cmのラスター解像度が必要になります。