Diferença entre Acurácia e Precisão
A acurácia posicional constitui um dos elementos de qualidade padronizados na ISO 19.157 que especifica como deve ser realizada e registrada a avaliação das características geométricas e posicionais dos dados geográficos.
Entretanto, para a avaliação da qualidade posicional, vem sendo utilizados diversos termos, destacando-se acurácia, exatidão e precisão, algumas vezes por motivos de tradução idiomática, levando a interpretações equivocadas. Faz-se necessário diferenciar os conceitos de precisão e acurácia, sendo este último sinônimo de exatidão [1].
Acurácia (ou Exatidão) versus Precisão
A acurácia (ou exatidão) apresenta o grau com que a informação espacial está registrada em sua verdadeira posição, com relação a um referencial terrestre e com referência às outras informações adjacentes [2].
Já a precisão é definida como o grau de concordância de uma série de medidas feitas sobre condições similares, traduzido pelo desvio-padrão das observações.
Vale salientar que a acurácia está relacionada tanto a efeitos aleatórios quanto sistemáticos e diz respeito à dispersão de valores em relação ao valor exato da observação, enquanto a precisão está relacionada somente a efeitos aleatórios e diz respeito à dispersão de valores em relação à média das observações.
Ou seja:
- ACURÁCIA envolve os erros sistemáticos e aleatórios
- PRECISÃO envolve apenas erros aleatórios.
Interpretação matemática da Acurácia e Precisão
A acurácia pode ser traduzida em termos dos seguintes parâmetros: tendência e precisão [1].
A Tendência é calculada como a diferença entre a média das observações e o valor conhecido (ou esperado) e a Precisão consiste no desvio-padrão dessas observações.
A medida de acurácia proposta por Gauss é conhecida como Erro Médio Quadrático ou em inglês Mean Square Error (MSE), onde σ² representa a dispersão das medidas (variância ou incertezas) em relação a média das observações e b representa a tendência, bias ou vício do estimador. Em outras palavras, o σ significa os erros aleatórios e b traduz os erros sistemáticos.
Para grandes amostras, o MSE se aproxima do erro médio quadrático, onde ε corresponde à diferença de uma observação medida em relação a um valor de referência conhecida e de acurácia comprovada (equação 1).
(1) 
A tendência b e precisão σ podem ser calculadas pelas equações 2 e 3 [3], sendo o valor da Raiz quadrada do Erro Médio quadrático, em inglês, Root Mean Square Error (RMSE), é dado pela equção 4.
(2) 
(3) 
(4) 
A figura abaixo sintetiza a diferença entre Acurácia (ou exatidão) e Precisão:
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Referências:
[1] MONICO, João Francisco Galera, DAL POZ, Aluir Porfírio, GALO, Maurício, DOS SANTOS, Marcelo Carvalho, & OLIVEIRA, Leonardo Castro de. (2009) ‘Acurácia e precisão: revendo os conceitos de forma acurada’, Boletim de Ciências Geodésicas, 15 (3).
[2] CELESTINO, V. S. & PHILIPS, J. W. (2016) ‘Avaliação altimétrica SRTM e ASTER GDEM em áreas de relevos diferenciados’, Revista Brasileira de Cartografia, 68, pp. 15 – 42.
[3] FRANÇA, Leandro Luiz Silva de; PENHA, Alex de Lima Teodoro da; CARVALHO, João Alberto Batista de. Comparison between Absolute and Relative positional accuracy assessment-a case study applied to Digital Elevation Models. Boletim de Ciências Geodésicas, v. 25, 2019.
