Control de la exactitud posicional por medio de tolerancias

Resumen

Los procesos de control de la calidad consisten en determinar si un conjunto de datos espaciales pasa o no un criterio de aceptación. Desde una perspectiva estadística este modelo se rige por una función de distribución binomial. Esta aproximación es sencilla y fácil de aplicar, y un ejemplo muy difundido ha sido el estándar NMAS (National Map Accuracy Standard, USBB 1947). En este caso se establecía una tolerancia y todos los errores posicionales observados que la superaban se contabilizaban para tomar la decisión de aceptación o rechazo. Sin embargo, esta perspectiva implica que no somos capaces de distinguir el “grado de mala calidad” posicional de los elementos que se usan en el control. Bajo ciertas circunstancias puede ser interesante proponer una ordenación de esos errores observados. Esto se puede lograr considerando varias tolerancias métricas de manera conjunta. Por ejemplo, dos tolerancias métricas pueden definir tres intervalos para los valores de error posicional. Cada intervalo define un nivel de calidad, así, para el ejemplo de dos tolerancias, los errores en el primer intervalo se pueden considerar “reducidos”, en el segundo nivel “aceptables”, y en el tercer nivel “inaceptables”. De esta manera se produce una clasificación ordenada de en una forma similar que la escala de Likert. En este trabajo se propone el uso de un modelo multinomial para controlar la exactitud posicional de los datos espaciales. A partir de varias tolerancias métricas se pueden establecer los intervalos indicados más arriba y controlar el porcentaje de casos que se desea incluir en cada uno de ellos. Esta perspectiva elimina la necesidad de todo tipo de hipótesis previa sobre los datos (p.ej. normalidad) por lo que resulta muy ventajosa en el control posicional. Para realizar la prueba estadística se ha definido un test exacto que permite establecer el nivel de significación que cada cual desea considerar, en función de sus necesidades. En este trabajo se presenta la base estadística y un ejemplo de aplicación del método propuesto.