用边界情况而不只是理想路径来测试位置数据
一个位于地图完善的市中心的地址，几乎无法告诉您系统如何处理乡村路线、有争议的边界或靠近两极的查询。请有意识地测试这些困难情况。
海拔准确性如何随地形类型变化
两个标称分辨率完全相同的海拔读数，其实际精度可能相差很大，这完全取决于它们下方的地形。这是海拔数据中较为违反直觉的事实之一，每当您需要一个数值接近真实值而不仅仅是看起来合理时，这一点就很重要。
在平坦开阔的地形上，例如农田、沙漠或平缓的海岸线，海拔很容易准确获取。在任何大小合理的网格单元内变化都很小，因此采样值往往在整个单元内都接近真实高度，标称分辨率也接近描述实际可达到的精度。
陡峭地形的情况则截然不同。在山坡上或峡谷中，海拔在单个网格单元的范围内就可能变化数十米，这意味着采样值必然是对一个范围的近似，而不是对某一点的精确读数。在平地上几乎精确的同一分辨率数值，在这里就变成了粗略得多的估计，原因很简单：实际变化更多，采样过程需要取平均或会遗漏的内容也就更多。
植被和建筑物带来了另一个复杂因素。根据底层海拔数据的采集方式，茂密的森林冠层或高楼可能会使记录的地表高度高于其下方的实际地面。与其说这是测量误差，不如说是实际测量的是哪个表面的问题：是冠层顶部或屋顶线，还是裸露的地面。这在密集的城市中心和森林茂密的地区最为明显，而在没有足够高的物体的开阔地形中则基本无关紧要。
实际的启示是，应将海拔精度视为取决于地形，而不是一个处处适用的固定数值。如果您的用例对此敏感，例如工程、农业或灾害建模，请对附近的多个点进行采样，并检查它们之间的一致性作为合理性检查：在平坦地形中，附近数值平滑连续是一个好迹象，而在陡峭或建筑密集的地形中，突然的跳变可能反映的是真实的变化，而不一定是数据有问题。
对于大多数应用，例如显示某个位置的大致海拔或标记一般的地形特征，并不需要这种程度的谨慎，标称分辨率本身就是很好的参考。我们的海拔查询可以在一次请求中接收一组点，因此当事关重大、确有必要时，可以轻松地在感兴趣的位置周围采样一小簇点，检查这种一致性。