2つのマップを比較してどちらが優れているかを判断するにはどうすればよいですか？

同じ地域の2つの異なるマップを客観的に比較しようとしています。現在、私は冷静な評価を行うための基準を定義するのに苦労しています。

これを行う方法、または私が問題にどのように取り組むべきかについて誰かが何か考えを持っていますか？

ご覧のとおり、どちらのマップも優れていません。青いセットにいくつかのギャップがあり、赤いセットにいくつかのギャップがあります。

この回答は、2つの空間データセット間の任意の不一致を測定する客観的な方法を説明しています。 そのような不一致には、あるデータセットには存在するが別のデータセットには存在しない、位置の変化、形状の変化、および特徴が含まれます。この回答は、どちらが「より良い」かを判断する手段を提供しません。これは、データだけでなく、特にデータの用途に依存するためです。

バックグラウンド

このような測定値の大規模なセットの優れた基盤は、各データセットのユークリッド距離変換に依存しています。これは、各データセットを平面内の点のコレクションを表すものとして表示します。これらのコレクションを、青の特徴をB、赤の特徴をRと呼びましょう。

平面内の任意の点xについて、点セットAのユークリッド距離変換は、xとAの間の距離の最大の下限を計算します。この変換は、xの高さがxからAまでの最短距離に等しい「表面」を作成すると考えることができます。したがって、このサーフェスはAのすべてのポイントに谷があり、高さがゼロであり、Aから1：1の傾斜で上昇します。次に、距離変換がA（または厳密にはそのメトリッククロージャ）を決定することは明らかです。GISデータセットの場合、Aと同じです。）高さゼロのすべてのポイントのセットとして。したがって、距離変換は、GISが表現できるAのすべての空間情報を完全にキャプチャします。

この図は、疑似レリーフのB（左側）とR（右側）の距離変換を示しています。

2つのデータセットの比較

BとRを比較するには、それぞれをもう一方の距離変換でオーバーレイします。

距離の値は、青（0の近く）から赤に変化する色として表示されます。

たとえば、左のマップはBのポイントを示し、Rからの距離に従ってそれらに色を付けています。右のマップでBとRの役割が入れ替わります。

すでにこれらは比較を行う際に目を助けます。各マップは1つのデータセットのポイントを示し、色を使用することにより、他のデータセットのどのポイントからも遠いポイントを強調します。どちらのマップもポイントを示していないため、両方のマップが比較に必要であることに注意してください。

詳細な地図では、色が見づらい場合があるため、プレゼンテーションや視覚的な評価のために少しぼかすことを選択する場合があります。

注意：2つのマップ間で色を比較することはできません。各マップ内で、そのマップ内の距離の全範囲を表示するようにスケーリングされます。

違いの統計分析

このアプローチの優れた点は、後処理で何ができるかにあります。ラスタを使用して距離変換とそのオーバーレイを表すことで、ローカルおよびグローバルの統計情報を簡単に取得して、差異を測定できます。たとえば、いくつかの小さなしきい値よりも大きいすべての距離に焦点を当てて、その頻度分布を調べることができます。

このヒストグラムでは、青いバーは青い機能、赤いバーは赤い機能を表しています。（横軸の対数目盛に注意してください。）このヒストグラムは、元のオーバーレイデータを示しており、ぼやけた微分データではありません。元の画像の3ピクセルより大きい距離のみが選択されています。

これらのヒストグラムは、青いフィーチャが赤いフィーチャから遠い位置にある可能性が高いことを示しています。逆の場合も同様です。青いバーは、赤いバーよりも高く、遠くまで伸びています（右側）。2つのデータセット間の差異を定量化するために、記述統計の全備蓄が利用可能になりました。これらの統計を関心領域全体に適用するか、その領域に「ウィンドウ」して、2つのデータセットが場所によってどのように異なるかを調べることができます。

実装

ほとんどのラスターGISは、ユークリッド距離変換（ArcGISのEuclideanDistanceやGRASSのr.grow.distanceなど）を提供し、すべてがこの分析に必要なシンプルな（マスキング）オーバーレイをサポートしています。ぼかしは、必要に応じて、近傍平均またはカーネル畳み込み（すべての画像処理ソフトウェアで利用可能な「ガウスぼかし」を含む）で実行できます。ほとんどのGISesはないではないものの、ラスタデータの完全な統計分析のための十分なサポートを提供し、彼らのような統計や数学ソフトウェアによって読み取り可能な形式で、データのエクスポートに優れているRか、Mathematicaを（ここでは、すべての数字を作っています）。

これは外観から見てジオメトリ検証の問題なので、現在の画像を読み込んで、既存または現在のとおりに通りを検証できるかどうかを確認します。おそらく1つのデータセットが新しいか、または完全です。水平方向の精度が最も高いデータセットと、最近、どのプロセスで収集されたデータセットかを調べます。tiger、osm、gis、gpsトレースの違いですか？画像はあなたの友達です。少なくとも最近のヴィンテージのHAIPのような正確な画像です。基準は、完全性、カバレッジ、正確性、正確性、最新性です。

私は上記のコメントと回答から続くと思います（おそらくこれは回答ではなくコメントでもあるはずです）視覚的な比較によってファイルを検証するために利用できるマッピングを使用します。道路網など、利用可能な正確なプロットデータがある場所の機能を選択します（イングランドのスコットランドとウェールズでは、OSから自由に利用できます）。

Google Earthと画像を使用するという提案に続いて。openlayersプラグインを使用して、衛星画像をバックグラウンドに読み込み、再度比較します。

比較のベースとして使用できる無料の正確なマップがたくさんあります。