地图图钉看起来比一片区域更有用，但格式精确不等于地理准确。照片只支持国家或城市判断时，输出六位小数只会制造并不存在的确定性。
一个真实的 61 米精度陷阱
在暹粒案例中，Nominatim 正确返回 Pub Street 景点节点 13.3548263, 103.8547837；Wikimedia 独立公布的相机位置却是 13.354639, 103.854250，相距约 61 米。地点名称和街区都正确，但图钉不是拍摄点。附近 Red Piano、World Lounge Pizza、Street 8 中心和 Cambodian BBQ 分别约距相机 11、22、53 和 57 米，它们的相对顺序解释了画面，没有任何一个 POI 坐标等于相机位置。
核心判断
定位结论应分为国家、地区、城市和坐标四个层级。国家线索一致并不代表城市正确；多个城市线索吻合但没有匹配拍摄视角时，也不能声称找到了具体街道。只有固定结构和视角经过独立验证，才适合给出坐标。
实际操作方法
用球面距离衡量预测点与真实地点的偏差，并同时报告中位数和不同距离门槛的命中率。置信度只有在高分结果确实更常正确时才有意义；如果没有可靠分数，可以观察候选分布，跨越多个国家的候选显然比集中在同一城市的候选更不确定。
把三种“正确”分开
- 语义正确：系统找对了景点、道路或街区。
- 几何正确：预测点与真实相机位置的距离落在预定阈值内。
- 视角正确：从该坐标和方向能够复现固定物体之间的关系。
- Pub Street 节点在语义上正确、几何上接近，但视角错误。
候选分布比自信措辞更有用
五个候选集中在同一街区，与五个候选分散在三个大洲，代表完全不同的不确定性。不要把无关坐标取平均，因为中点可能是任何证据都不支持的地方。置信度只有在留出样本中高分确实更常正确时才算经过校准。
负责任的结果格式
结果应同时给出证据支持的范围、结论层级、地图展示点是否只是中心点、是否验证过相机位置、替代候选、关键线索、矛盾和下一步验证。坐标未经验证时，必须直接写在地图旁，而不是把不确定性藏在提示框里。
边界与验证
不要平均互不相关的候选坐标，因为中点可能是任何模型都没提出的地方。负责任的结果应包含预测范围、备选地点、关键线索、矛盾点和下一步验证方法，让输出精度由证据决定。
资料来源
开始实际分析
如果你有一张需要调查的照片，可以先使用我们的AI 照片位置查找工具获得候选地点，再按照本文方法进行验证，不要把预测直接当成证据。