[Talk-br] Towards Vandalism Detection in OpenStreetMap Through a Data Driven Approach

[Peter Krauss]

Oi Paulo, boas dicas de clusterização, comunidade Python realmente criou
ferramentas poderosas ...
Quando ao OSM, bom lembrar que o XML é só um formato de troca de dados, as
representações geométricas do OSM usualmente são feitas em PostGIS.
Aqui vai um exemplo meio caduco, um dos poucos que clientes permitiram eu
doar para o mundo, 6 anos atrás..

   https://gist.github.com/ppKrauss/3810651

Faz justamente a detecção de "quadras mais pra quadriláteras" via operações
espaciais (ex. buffer) onde o PostGIS é eficaz.
Usei para destacar em espaço urbano os locais onde precisávamos conferir se
as calçadas eram bem traçadas, e os erros mais usuais seram
nas quadras fora do "padrao quadradinho".




On Thu, Aug 9, 2018 at 8:32 AM Paulo Carvalho <paulo.r.m.carvalho em gmail.com>
wrote:

> O módulo scikit-learn do Python tem excelentes algoritmos de clusterização
> que poderiam ser usados para esse tipo de análise em larga escala.
> Bastaria pegar o XML de um mapa (pode ser o do mundo), abrí-lo com o pandas
> e fazer a visualização dos grupos com, por exemplo, um dendrograma.
> Objetos vandalizados tendem a formar grupos pequenos ou de um só elemento,
> tal como dito no artigo, daí é fácil detectar tais situações.   Mas a
> dificuldade é definir que métricas usar para obter tal separação.  E é aí
> que entra a ciência de dados.
>
> Seria interessante que houvesse um servidor onde pudéssemos instalar a
> base do OSM global (ou só do BR) e o Anaconda (pacote com Python +
> bibliotecas de visualização, análise e computação científica) onde as
> pessoas pudessem fazer suas análises através de Jupyter Notebooks.
>
> Para quem é programador, existe a biblioteca TensorFlow que também tem
> algoritmos de clusterização para big data.
>
> Em 8 de agosto de 2018 20:46, Gerald Weber <gweberbh em gmail.com> escreveu:
>
>> Oi Pessoal
>>
>> artigo sobre deteção de vandalismo no OSM:
>>
>>
>> http://drops.dagstuhl.de/opus/volltexte/2018/9389/pdf/LIPIcs-GISCIENCE-2018-61.pdf
>>
>> fico imaginando se a gente conseguiria implementar algo assim em grande
>> escala
>>
>> abraço
>>
>> Gerald
>>
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