[Talk-br] RES: RES: OSM - CNEFE

Quinta Outubro 1 22:01:34 UTC 2015

legal, pessoal, no final de semana que vem eu saio de férias por 3 semanas.
Até lá vou tentar deixar tudo que eu já fiz, mesmo as coisas imcompletas,
no github.

Marcos, Peter e demais interessados, vocês tem interesse de marcar uma
conversa amanhã, sexta, após as 19h00? Na verdade o ideal para mim é depois
de 8h40, quando minha filha já dormiu.

Marcos, em que linguagem você programa? O ambiente de trabalho que tenho a
disposição tem R e Postgresql, e eu já sei conectar entre os dois. Então se
tiver um script de R que faça a correção fonética eu consigo rodar com
certa facilidade. Acho que tem Python também, mas eu não sei progamar em
phyton ainda (mas é relativamente parecido com o R, então seria factível
rodar um código mais pronto).

2015-10-01 17:20 GMT-03:00 Peter Krauss <ppkrauss em gmail.com>:

> Oi Marcos, que tal organizarmos essa ideia de "metodologia para a
> organização" num Github?
> Acho q qualquer um pode iniciar projeto sob https://github.com/OSMBrasil
> voce inicia um? Se precisar de alguém mais "nerd" para o git, só avisar,
> posso ajudar ;-)
>
>
> Em 1 de outubro de 2015 15:13, Marcos Fedato <heroijapa em hotmail.com>
> escreveu:
>
>> Oi Lucas,
>>
>> Caramba vc tem pensado bastante nisso mesmo kkkk, vou tentar ajudar
>> também.
>>
>> A) Até onde eu estudei, não existe base perfeita. Por exemplo, se a gente
>> usa ponto coletado por GPS como referência pode ser algo bom, mas existem
>> deformações também na coleta por GPS causados pela altitude, qualidade do
>> GPS e tudo mais. Porém eu já vi um fabricante de GPS falar que pra ele, ele
>> quer mesmo que a base dele tenha a mesma deformação do GPS pois os usuários
>> dele vão usar GPS para se locomover na cidade, então se der 5m a esquerda
>> na coleta, provavelmente o GPS do usuario também vai dar algo parecido a 5m
>> a esquerda, no final o ponto cai no meio da rua. Então nada é perfeito, é
>> preciso entender o que é a verdade conveniente para nós kkkkk. Eu acho que
>> essa de assumir o OSM uma boa.
>>
>> B) O processo que um colega meu tinha desenhado uma vez era "faseado",
>> primeiro se achava os que batiam tudo pelo nome, depois se ajustava eles
>> com o arruamento, depois se ajustava os setores vizinhos, depois fazia uma
>> junção espacial dos vizinhos com as quadras do arruamento abaixo deles,
>> depois se validava os atributos entre eles...
>> Uma época eu até estudei se a gente conseguiria fazer uma comparação de
>> formas de polígonos para validar se a/as quadras do arruamento realmente
>> batem com as do setor censitário, tipo se no setor censitário a forma é um
>> quadrado, mas no processo a quadra do OSM abaixo desse setor é triangular,
>> ou um quadrado girado x graus...
>> Pois esse colega tinha feito comparações usando a área e o perímetro dos
>> setores casados, o que já é bom.
>>
>> C) Não manjo nada de geometria direto no banco assim, mas talvez ele
>> esteja reprocessando o buffer a cada rodada, talvez poderia se criar uma
>> coluna da geometria com buffer preencher ela uma vez e então usar essa
>> coluna.
>> Menos impactante deve ser o join com os 2 ands, se eu me lembro bem no
>> geocodigo do município já tem o estado, então não precisa fazer join com o
>> estado, o municipio só já é estado e município.
>>
>> D) Já usei um processo parecido desse de ordem alfabética quando eu
>> queria cruzar 2 bases de dados usando as esquinas para achar os pontos de
>> referência. O que eu tinha em mente é que eu não precisava achar tudo, se
>> eu achasse 40% sei lá, o resto eu faria o processo de alinhar pelos
>> vizinhos, extrapolando o deslocamento de um para outro. Porém o que a gente
>> pode fazer é usar comparação de nome a nome ao invés de somar tudo. de
>> depois fazer o join de volta e ver quantos nomes bateram.
>>
>> Podemos implementar no post-gis, ou implementar uma ferramenta de carga,
>> que crie um campo novo já tipo "nome_fonetico" e usar esse campo pré
>> processado no processo.
>>
>> E) Fato, o que pode ser feito é usar o vizinho mesmo para veridficar qual
>> é o correto e inferir o nome se o vizinho já tiver sido encontrado.
>>
>> F) Tem mesmo muita coisa diferente. Eu sou muito bom em regex, essa
>> parada aí eu topo, da pra fazer alguma coisa com certeza, demora, não vai
>> ser perfeito, mas com testes a gente chega lá.
>>
>> G) O cep tem n possibilidades dentro do DNE tem um tipo do cep, que podia
>> ser igual dos dois lados, diferente, usando numeração sequencial e não
>> metrica... fato é que nem sempre é igual, mas pode ser usado nos casos em
>> que for igual.
>>
>> Att
>> Marcos Fedato
>>
>>
>> ------------------------------
>> Date: Wed, 30 Sep 2015 10:20:55 -0300
>>
>> From: lucasmation em gmail.com
>> To: talk-br em openstreetmap.org
>> Subject: Re: [Talk-br] RES: RES: OSM - CNEFE
>>
>> ops, mandei acidentalmente antes de terminar. Retomando no ponto C
>>
>> C) De fato a podemos usar o shape de setores para aproximar mais o
>> pareamento espacial (atualmente eu só usei os municípios) antes de parear
>> as quadras pelo nome. E com isso podemos aumentar ao grau de tolerancia nos
>> pareamentos fuzzy. Este pareamento OSM - poligonos de setor censitario
>> também é útil para a outra grande metade do projeto (na qual ainda não
>> avancei muito) que é sugerir nomes para ruas sem nome no OSM a partir do
>> CNEFE.
>> Eu já tentei rodar a query abaixo para fazer isso (resumindo, cruzar
>> primeiro por uf e municipio, atribuindo codigos para estes nas duas bases,
>> para reduzir o número de cruzamentos espaciais de fato entre setores e ruas
>> apenas dentro de cada municipio):
>>
>> CREATE TABLE OSM_Streets_by_SetorCensitario2 AS
>> SELECT OSM_Streets_by_Mun.*, setor_censitarioL.geom
>> FROM OSM_Streets_by_Mun, setor_censitarioL
>> WHERE OSM_Streets_by_Mun.cod_UF=
>> substring(setor_censitarioL.cd_geocodi,1,2)  AND
>> OSM_Streets_by_Mun.cod_mun= substring(setor_censitarioL.cd_geocodi,1,7)
>> AND
>> ST_Intersects(way,ST_Buffer(setor_censitarioL.geom,0.005))=true
>>
>> O problema é que é um cruzamento muito grande. Se bem me lembro, são
>> ~1.6milhoes de ruas no OSM brasil e 312 mil setores censitarios. Deixei
>> rodando por 5 dias no servidor (relativamente potente, 126GB de ram, 4
>> nucleos) e não terminou. Nao sei se tem uma forma de otimizar esta query,
>> talvez fazendo proceduralmente, num loop, muncipio a municipio (mas isso em
>> tese as 1as duas condições do WHERE já impõem). Ou entao cruzando com
>> layers espaciais intermediarios, como distrito e subdistrito antes de ir
>> pro setor censitario direto (mas não estou conseguindo criar estes layers
>> com base nos setores censitarios, por causa dos problemas topologicos
>> destes). Enfim, vou perguntar no StackOverflow para ver se alguém tem uma
>> idéia.
>>
>> D) melhorar as queries textuais, com filtros nos textos e fuzzy acho que
>> é um ótimo caminho. Uma restrição, pelo menos como eu modelei os dados, é
>> que estou fazendo pareamento de arrays contendo nomes de ruas, que
>> internamente são ordenados alfabeticamente (uma linha da tabela representa
>> uma quadra, e há uma coluna que é um array, e lá dentro tem todos os nomes
>> de rua, ordenados alfabeticamente). Se o erro ou correção ocorrer no começo
>> de certo nome de rua, isso vai afetar a ordem alfabetica dos nomes de rua,
>> e não sei como o pareamento (possivelmente fuzzy) vai reagir a isso.
>>
>> Você tem alguma idéia melhor de uma estrutura de dados mais adequada pro
>> pareamento?
>>
>> Outra coisa, estou trabalhando no PostGis-Postgresql então o ideal seria
>> os "filtros foneticos" serem implementados no próprio Postgis. Tenho boa
>> familiaridade com R também, então, se precisar sair, a 2a opção mais fácil
>> de implementar seria o R.
>>
>> E) pensei também nos blocos que parearem apenas 3 das 4 ruas. Bom,
>> considerando apenas quadras de 4 lados, para simplificar, seriam 2 quadras
>> para cada conjunto de 3 ruas. precisamos de uma forma de definir qual é
>> qual. Alguma idéia?
>>
>> F) voce mencionou uma outra idéia, na qual eu também já trabalhei um
>> pouco, que é ir seguinto a descrição textual dos setores. Estes aquivos vem
>> com dois campos: "ponto inicial" e "decrição do setor". Com banstante
>> traquejo no uso de expressões regulares da para quebrar isso em seguencias
>> de esquinas (cruzamentos). Mas uma dificuldade é que e linguagem não é
>> padrão. Como os arquivos são produzidos de forma descentralizada, pelos
>> ~500 escritórios locais do IBGE, há diferenças ao longo do brasil (talvez
>> seja por estado). Tem setores que está com "esquina da rua A com a B". Em
>> outros está "cruzamento rua A e rua B". Isso para o campo "ponto incial". A
>> descrição de setor tem ainda mais variabilidade.
>>
>> G)  Outro elelmento que ainda não eplorei, mas que vem de uma idéia do
>> Peter Krauss, é que o CEP segue uma estrutura, tal que, cada seguimento de
>> uma rua, tem o mesmo CEP para as quadras dos dois lados da rua. Isso pode
>> ser mais um elemento para "amarrar" estes pareamentos de alguma forma.
>>
>>
>>
>> enfim, estes são menos comentarios sobre as idéias que você mencionou.
>> Vamos pensar mais nisso para "espremer" tudo de informação últil no CNEFE e
>> vice-versa
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>> 2015-09-30 9:53 GMT-03:00 Lucas Ferreira Mation <lucasmation em gmail.com>:
>>
>> fantástico Marcos,
>>
>> eu já "ataquei" várias linhas das que você sugeriu, mas ainda não
>> completei. Tenho trocado algumas idéias a respeito, off-line do grupo para
>> não tumultuar muito por aqui, com o  Peter Krauss. Podemos te incluir na
>> conversa.
>>
>> Vamos por partes:
>>
>> A) A primeira grande dúvida que eu tenho é quanto podemos confiar no
>> posicoinamento das ruas do OSM? Por exemplo, quando o shape de setor
>> censitário e o OSM não batem, como eu posse ter certeza que o certo é o
>> OSM? Será que o mapeador não se baseou numa imagem de satélite que também
>> estava deslocada? Enfim, no meu código estou de certa forma tomando o
>> posicionamento de ruas do OSM como "verdade", mas seria bom pensar um pouco
>> melhor nisso. Eu vi nos vídeos do SotM-Latin-America-2015 um cara da Mapbox
>> apresentando como eles tem umas técnicas para corrigir o posicionamento de
>> ruas do OSM, que aplicaram no Japao e em Lima.
>>
>>
>> B) Agora de manhã estou trabalhando nesta idéia de usar os quarteiroes
>> que parearem e que sejam setores de um só quarteirão como pontos de
>> controle para corrigir a malha de setores censitarios.
>>
>> Dos 95mil  quarteiroes que eu consegui parear, 952 são setores com um
>> único quarteirão (que são os que de fato podemos parear no momento). Estes
>> 952 setores são de 81 municípios (eu estava com esperança de que seriam
>> mais). Para estes eu vou calcular a distancia (ST_distance) e o angulo
>> (ST_Azimuth) entre os centroides das quadras pareadas do OSM e do CNEFE.
>> Como você falou isso vai nos dar uma lista de pontos de controle.
>>
>>  Com isso podemos:
>> b1) ter uma lista de "margens de erro" do shape de setor censitário para
>> cada municipio (ou melhor pros 81 muncípios em que há estes casos). Isso
>> serve para definir o buffer (max(ST_distance) para usar quando parear o
>> shape de setores censitarios com os ruas do OSM (como você sugere).
>> b2) Usar os pontos de controle para corrigir o shape de setor censitario.
>> Isto é, fazer uma transformação afim (que estica partes do mapa e contrai
>> outras partes) com base nestes pontos.
>>
>> C) De fato a podemos usar o shape de setores para aproximar mais o
>> pareamento espacial (atualmente eu só usei os municípios) antes de parear
>> as quadras pelo nome. E com isso podemos aumentar ao grau de tolerancia nos
>> pareamentos fuzzy. Este pareamento OSM - poligonos de setor censitario
>> também é útil para a outra grande metade do projeto (na qual ainda não
>> avancei muito) que é sugerir nomes para ruas sem nome no OSM a partir do
>> CNEFE.
>> Eu já tentei rodar uma query para fazer isso
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>> 2015-09-30 9:14 GMT-03:00 Marcos Fedato <heroijapa em hotmail.com>:
>>
>> Caros,
>>
>> Eu trabalhei alguns anos com essa parte de endereçamento e tenho muito a
>> ajudar nesse processo do CNEFE.
>>
>> Além dos acentos e da lógica fuzzy (que pode adicionar erros), podemos
>> usar alguma coisa de fonética brasileira(que pode adicionar erros) e
>> tabelas auxiliares(que pode adicionar erros) com nomes padrão, dando
>> replace em erros conhecidos de grafia (AKA: juscelino kubitschek é
>> difícil de escrever).
>>
>> Tem esse algoritimo em Delphi que eu achei uma vez, que faz um trabalho
>> fantastico de fonética BR (tecnicamente não é BR é do Portugês) (AKA:
>> soundex não é bom para matches exatos) http://pastebin.com/KpYxxw5e.
>>
>> Vamos supor que o "quarteirão" tenha 4 ruas e 3 delas tem nome no OSM e
>> estes nomes batem, a gente pode supor que a rua que faltou no OSM tem o
>> nome da rua que sobrou no CNEFE.
>>
>> A gente pode usar não só os municipios, mas também os setores censitários
>> para achar exatamente onde estão os nomes faltantes.
>>
>> Os setores censitários tem uma tabela de descrição do entorno. É um campo
>> de texto livre para cada setor falando as ruas por onde ele é delimitado.
>> Com alguma inteligência a gente pode quebrar esse campo em ruas e cruzar
>> com o OSM também.
>>
>> O problema conhecido de cruzar diferentes bases de dados espaciais é o
>> deslocamento que pode haver entre uma e outra, tenho alguns esboços
>> interessantes de como resolver isso saíndo do mundo tabular e utilizando
>> GIS.
>>
>> Minha ideia se baseia em 2 coisas, achar alguns setores por cidade onde
>> tudo bate e usar eles como referência de posicionamento. Depois extrapolar
>> o erro destes setores para os setores próximos encaixando eles no lugar
>> mais próximo do correto. (se o setor que a gente sabe que bate com o OSM
>> estiver 5m para a direita, o setor vizinho dele estara provavelmente a algo
>> próximo de 5m a direita também, pois eles tem paredes que se tocam)
>>
>> Existe também o problema de ruas que de fato mudaram de nome, podemos
>> usar a tag old_name do OSM neste processo, se o nome do CNEFE constar lá,
>> não é erro, realmente foi mudado o nome da rua.
>>
>> Então os dados seriam OSM(Vetor, Name, Alt_Name, Official_Name, Ref,
>> Old_Name, No_Name), CNEFE, Shapes dos setores censitários, Descrições dos
>> setores censitários.
>>
>> Pegar as áreas verdes (acho que village_green e park) com nome seria
>> legal também, pois muitas praças dão nomes a logradouros, mas nem sempre
>> isso se reflete na base de arruamento.
>>
>> Eu quero muito de ajudar nisso, estudei isso do OSM e do CNEFE bastante
>> tempo e por isso tenho bastante conhecimento para tal, se tiverem interesse
>> em expandir essa conversa além da lista (dá uma preguiça de escrever e a
>> discussão demora, principalmente para brain storming) estou disposto a
>> participar de discussões via áudio sobre o tema em horário não comercial e
>> depois a gente pode colocar na lista um resumo para não perder o histórico.
>>
>> Sou programador experiente, posso ajudar a desenvolver rotinas de
>> transformação de texto, consultas e análises espaciais necessárias para
>> esse processo.
>>
>> Parabéns pelo trabalho até então, essa iniciativa é 10, somando esforços
>> a gente vai destruir de deixar o OSM completo!
>>
>> Atenciosamente
>> Marcos Fedato
>>
>>
>> ------------------------------
>> Date: Wed, 30 Sep 2015 01:33:03 -0300
>> From: lucasmation em gmail.com
>> To: talk-br em openstreetmap.org
>> Subject: Re: [Talk-br] RES: RES: OSM - CNEFE
>>
>>
>> coloquei agora.
>> Mudei o codigo mesmo , que estava grande demais pro Readme para
>>
>>
>> https://github.com/lucasmation/osm_cnefe_import/blob/master/OMS_and_CNEFE_blocks_matching.sql
>>
>>
>>
>> 2015-09-29 15:45 GMT-03:00 Márcio Aguiar Ribeiro <aguiar.marcio em gmail.com
>> >:
>>
>> Oi, Lucas!
>>
>> Muito bom! Eu venho planejando fazer isso faz um tempo já. Entrei no
>> repositório e fiquei fuçando o código e o que eu entendi é que ainda não
>> está disponível, certo?
>>
>> Marcio Aguiar Ribeiro
>>
>> 2015-09-28 13:19 GMT-03:00 Lucas Ferreira Mation <lucasmation em gmail.com>:
>>
>> Pessoal,
>>
>> retomando este assunto:
>>  consegui (finalmente!!!) cruzar os quarteirões do CNEFE com os do OSM.
>>
>> O Cnefe tem 2.1 milhões de quarteirões.
>> O OSM tem 1.6 milhões de "quarteirões" (os quarteirões são algo que eu
>> mesmo crio, a partir da interseção das Ruas do OSM). Destes apenas 480 mil
>> tem todos os lados nomeados.
>>
>> O primeiro critério do cruzamento foi que os quarteirões tinham que cair
>> no mesmo município (a partir do shapefile de municípios de 2010 do IBGE). O
>> 2o critéiro foi que os nomes de todas as ruas que compõem o quarteirão
>> batessem nas duas bases.
>>
>> Com este critério consegui identificar 95mil quarteirões do CNEFE no OSM.
>> Para estes quarteirões temos todos os endereços que estão no CNEFE.
>>
>> Os municípios com mais quarteirões são:
>>
>> São Paulo - 5mil.
>> Bejo Horizonte -  3,5mil
>> Curitiba - 3.2mil
>> Campo Grande - 2.7mil
>> Fortaleza - 1.9mil
>> Ribeirão Preto - 1.7mil
>> Rio de Janeiro - 1.5mil
>>
>> e assim vai. Encontrei quarteirões em 1822 municípios, mas a maioria tem
>> menos de 20 quarteirões encontrados.
>>
>> Isso foi com pareamento extato. Vou começar agora a testar com fuzzy
>> matches.
>>
>>
>>
>> ao longo do dia vou migrar o código para:
>> https://github.com/lucasmation/osm_cnefe_import
>>
>>
>>
>> Lucas
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>> 2015-07-14 12:12 GMT-03:00 Peter Krauss <ppkrauss em gmail.com>:
>>
>> Oi Lucas, ótimo trabalho (!), assim que sobrar um tempo (algum final de
>> semana) ponho a mão-na-massa, para entender o que voce fez e como podemos
>> conversar mais tecnicamente ;-)
>>  (se tiver ilustrações, ex. UML, de modelo de dados para postar no git
>> também ajuda)
>> Como sou novato, pretendo seguir um pouco "pelas bordas" e no escopo mais
>> geral das discussões...
>>
>> A ideia geral do projeto de Mapa-do-CEP ainda é rascunho mas pode ser
>> apreciada em
>>    http://wiki.okfn.org/Open_Knowledge_Brasil/Mapa-do-CEP
>> que tal começarmos pelo CEP2?
>>
>> - - - -
>> Quanto os problemas legais (direitos autorais reclamados pela ECT bem
>> como lei do monopólio) , precisamos de apoio internacional, inclusive da
>> OSM... Comecei a busca por essa discussão (link abaixo), e senti
>> receptividade,
>>
>> *    http://opendata.stackexchange.com/q/5600/1313
>> <http://opendata.stackexchange.com/q/5600/1313>*
>> a parte juridica é importante para não jogarmos nosso tempo no lixo...
>> Até onde conversei com advogados, se criarmos uma metodologia (algoritmos)
>> para espacialização do CEP (ver links Wikipedia com preliminares), não tem
>> problema algum: o primeiro a publicar é o autor... Por isso acho importante
>> termos resultado a curto prazo de um projeto-piloto com OSM e publicarmos
>> no http://arxiv.org
>>
>>
>>
>>
>>
>> Em 14 de julho de 2015 11:13, Lucas Ferreira Mation <
>> lucasmation em gmail.com> escreveu:
>>
>> Pessoal, estou colocando o que já tenho de código em:
>>
>>
>> https://github.com/lucasmation/osm_cnefe_import
>> (que perdoe a lingua portuguesa, escrevi em ingles para poder pegar mais
>> feedback dos desenvolvedores do OSM no mundo, foruns, etc)
>>
>> Peter, bem vindo. Eu usei mesmo esta pergunta do gis.stackexchange. E
>> elaborei em cima. Esta questão de dois lados do mesmo seguimento de rua
>> teremo o mesmo CEP eu poderia explorar para melhorar o paramento, mesmo em
>> quadras não pareadas. Mas o quão certo, 100% é isso?
>>
>> abs
>> Lucas
>>
>>
>>
>>
>> 2015-07-13 19:01 GMT-03:00 Peter Krauss <ppkrauss em gmail.com>:
>>
>> Oi gente, acabo de me inscrever na lista... Posso participar da discussão?
>>
>> Eu tenho interesse no mapeamento do CEP e do CNEFE, que justamente ajudam
>> a resolver ambiguidades e
>> dar mais confiança à geocodificação... Até onde verifiquei, o Mapa-do-CEP
>> não oferece problema jurídico...
>> Postei um esboço metodológico da sua construção, na Wikipedia,
>>
>> https://en.wikipedia.org/wiki/Postal_code#Codes_defined_indirectly_to_administrative_borders
>> que acham?
>> Alguem falou em quadras por aqui, é justamente o foco metodológico...
>>   http://gis.stackexchange.com/q/80498/7505
>>
>> PS: sobre pontos de endereçamento de utilidade publica, um bom projeto de
>> referencia é o http://adresse.data.gouv.fr/
>>
>>
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