Memiliki keahlian menyeluruh dalam GIS terkadang tidak cukup untuk sepenuhnya memahami beberapa konsep Ilmu GIS. Untuk menambah ini, saya juga bukan ahli matematika.
Mempertimbangkan hal ini, adakah yang bisa menawarkan penjelasan seorang anak tentang Root-Mean-Square-Error (RMSE) sementara melakukan georeferensi gambar ke sebuah peta dasar? Setelah melakukan operasi ini ribuan kali, satu-satunya kekhawatiran saya adalah pertama-tama menemukan lokasi di peta target yang juga ada di peta dasar. Menggunakan akal sehat sebagai alat, saya biasanya akan menemukan gereja, bangunan tua, dan benda serupa yang strukturnya sangat stabil dan tidak akan bergerak dalam perbedaan waktu antara peta dasar dan gambar target. Setelah menempatkan sebanyak mungkin passpoint, saya kemudian akan melihat tabel statistik dan mengulangi passpoint dengan RMSE tinggi atau menghapusnya sehingga skor RMSE keseluruhan menjadi serendah mungkin.
Sekarang saya tahu bahwa rmse adalah perhitungan kesalahan statistik, tetapi yang selalu mengganggu saya, adalah bahwa kadang-kadang saya 100% yakin bahwa passpoint ditempatkan dengan sangat akurat pada gambar ... mis. pada menara gereja, atau struktur stabil lain yang hadir baik dalam gambar target dan basemap, tetapi rmse masih tinggi. Oleh karena itu, saya dapat mengubah passpoint ke lokasi yang lebih jauh dari struktur referensi (yaitu membuat transformasi visual kurang akurat) untuk mengurangi rmse! Bagi saya ini adalah paradoks, karena saya akan mengurangi akurasi visual dari operasi untuk meningkatkan akurasi statistik.
Kadang-kadang, saya mengabaikan rmse sepenuhnya karena saya bisa MELIHAT bahwa setelah operasi georeferensi, peta referensi dan gambar target berbaris dengan sangat baik ... yaitu semua titik pass berada di tempat yang tepat di kedua peta.
Adakah yang bisa tolong beri saya penjelasan sederhana yang lebih baik, apakah saya melakukan sesuatu yang secara fundamental salah di sini?
