Questo non è così vecchio stile: ricordo di aver dovuto risolvere esattamente questo problema negli anni '80 quando non disponevamo di scanner prontamente disponibili e dovevamo sollevare coordinate ed elevazioni dalle mappe stampate di grande formato per l'analisi geostatistica.
In effetti puoi già leggere con precisione la longitudine lungo qualsiasi linea di longitudine sulla mappa. Vuoi interpolare queste misure in quattro punti specifici (gli angoli). Idem per la latitudine. Pertanto, questo problema è un caso speciale di interpolazione tra contorni su qualsiasi mappa di contorni . Pertanto non è necessario sapere nulla sulla proiezione o sul dato per farlo.
Poiché si suppone che ciò avvenga semplicemente, non possiamo sfruttare facilmente il fatto di avere contorni completi. Basterà identificare alcuni punti discreti lungo ciascun contorno e usarli. Ciò rende il problema equivalente al seguente:
Data una raccolta di punti sulla mappa, ciascuno etichettato con un valore numerico (che varia uniformemente), per stimare il valore in un altro punto specificato sulla mappa.
Per risolvere questo problema dobbiamo stabilire un sistema di coordinate per la mappa stessa. La scelta non ha importanza finché le isoline delle coordinate sono equidistanti (non devono neppure essere reciprocamente perpendicolari!) Un modo semplice per ottenere questo risultato è usare il righello per misurare le distanze dal bordo sinistro (x) e bordo inferiore (y) della mappa. (Se hai un'immagine digitalizzata, usa solo gli indici di riga e colonna dei pixel.)
L'interpolazione può essere realizzata adattando una tendenza ai dati.
Sappiamo, semplicemente guardando la mappa (cioè osservando le spaziature localmente regolari dei contorni), che uno stimatore lineare funzionerà abbastanza bene e uno stimatore quadratico funzionerà ancora meglio. Probabilmente è eccessivo (e troppo lavoro) utilizzare uno stimatore di ordine superiore. Uno stimatore quadratico richiede almeno sei punti di controllo. Utilizzare una raccolta di punti raggruppati vicino al punto di stima: ciò garantirà un'elevata precisione. Usa più del minimo: questo fornisce utili controlli incrociati e può persino produrre stime di errore.
Ciò comporta la seguente procedura , da eseguire per la latitudine e ripetuta per ciascun punto d'angolo e poi ripetuta per la longitudine:
Contrassegnare più di sei punti lungo le linee di contorno pertinenti in prossimità di un punto d'angolo. Utilizzare diversi livelli di contorno.
Misura (x, y) nei punti segnati e nel punto d'angolo.
Registrare (x, y, valore dipendente) in ciascun punto contrassegnato.
Calcola l'adattamento dei minimi quadrati dei dati utilizzando il modello:
(lat or lon) = a + b*x + c*y + d*x*x + e*x*y + f*y*y + error
Applicare il modello adattato al valore (x, y) per il punto d'angolo.
Le persone hanno calcolato i minimi quadrati molto più a lungo di quanto non avessero a disposizione calcolatori meccanici. Se non hai davvero un computer o una calcolatrice disponibile, accontentati di una tendenza lineare e per i (facili) calcoli consulta qualsiasi libro di testo sulla regressione pubblicato prima del 1970 circa. Altrimenti, puoi adattarti con una calcolatrice grafica, un foglio di calcolo, o (migliore e più semplice) qualsiasi pacchetto statistico completo. Quest'ultimo sarà in grado di fornire un intervallo di previsione per valutare l'incertezza nelle stime.
Ad esempio , ho applicato questa procedura due volte per trovare (lat, lon) nell'angolo in alto a sinistra usando i punti segnati (rosso per la longitudine, blu per la latitudine, giallo per l'angolo):
Usando ovvi nomi di variabili, ho ottenuto i valori previsti con due comandi Stata 11 per ogni calcolo:
regress lat x y c.x#c.y c.x#c.x c.y#c.y if lat!=0
predict lathat
regress lon x y c.x#c.y c.x#c.x c.y#c.y if lon!=0
predict lonhat
La stima (lat, lon) del punto d'angolo è (61.05, -136.80). L'errore stimato è sorprendentemente grande (circa 0,04 gradi), circa il doppio di quello che mi aspetterei dalla risoluzione dell'immagine sullo schermo. Queste linee di contorno potrebbero non essere posizionate in modo molto preciso.