Los principales estándares que verifican la calidad posicional de una Base de Datos Geográfica (BDG), tienen como común denominador la detección y eliminación previa de los valores considerados como atípicos (outliers). Ello puede llegar a suponer un importante sesgo en la información final que se transmita al usuario de la cartografía, por lo que aquí presentamos una herramienta capaz de solventar este problema: los estimadores robustos. Éstos nos permiten ponderar aquellos valores que se encuentran más alejados de los centrales en una serie. Así, hemos analizado algunos de los principales estimadores (M de Huber, método Danés, Geman y McClure¿) y los hemos aplicado a la detección y ponderación de valores atípicos en un control de exactitud planimétrico sobre poblaciones sintéticas contaminadas artificialmente. Los resultados son claramente esperanzadores para su aplicación a corto plazo en el control de la calidad posicional.
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