[Talk-ca] Statut Projet StatCan - Était - Présentation à SotM2019 sur l'analyse des bâtiments

Pierre Béland pierzenh at yahoo.fr
Fri Sep 27 14:56:22 UTC 2019


Bonjour John,
De mon côté je n'ai pas encore complété le travail pour réaliser une fonction PostGIS pour orthogonaliser les bâtiments.  

Voici cependant une solution possible pour corrger les angles à partir de JOSM pour les bâtiments déja importés tel que décrit dans le ticket JOSM https://josm.openstreetmap.de/ticket/18171
On y indique :
Since #18000 the test only operates for ways belonging to the download area. When using overpass download you don't get complete data, so we don't set download bounds in this case. Just make a regular download and you will see results (make sure to also enable information level, it has been downgraded in #16280 until the autofix works correctly)

Cela fourni les polygones qui ont des angles quasi-rectangulaires.  Les paramètres ci-dessous, indiquent de considerer variation de 1 a 10 degres vs angle=90   
   -  validator.RightAngleBuilding.maximumDelta=1
   -  validator.RightAngleBuilding.maximumDelta=10

Le raccourci «Q» permet de rendre rectangulaire. Lorsque plusieurs batiments se touchent (ie. partagent nodes), on doit tout les sélectionner avant d'appuyer sur touche Q.
 
Pierre 
 

    Le mardi 24 septembre 2019 18 h 58 min 13 s UTC−4, John Whelan <jwhelan0112 at gmail.com> a écrit :  
 
 Where are we up to with imported buildings in Canada?

I understood someone was looking at some routines to run on the data before import for Microsoft, Stats Canad and the Natural Resources Canada LiDAR data sources.

Has that been done for Canada as a whole or are we at the point where local mappers are deciding to import their local area?

I note there seems to be a fair number of buildings in many cities but apart from Ottawa I don't think any are complete.

Thanks John

Pierre Béland via Talk-ca wrote on 2019-09-24 6:47 PM:

 Bonjour, 
 Je suis de retour du SOTM-2019 à Heidelberg où j'ai pu me rendre grâce à un Scholarship de la Fondation OSM.  Des présentations et rencontres fort intéressantes. Les videos des présentations sont déja disponibles à partir du lien https://media.ccc.de/b/conferences/sotm2019 
 Vous pouvez voir le video de ma présentation «OSM Quality Mapping : Metrics to monitor Buildings outbounds» 
 à l'adresse https://media.ccc.de/v/sotm2019-1046-osm-quality-mapping-metrics-to-monitor-buildings-outbounds
Les diapos sont disponibles sur le Blog OpendatalRDC. Je prévois aussi y publier au cours des prochaines semaines les analyses détaillées des projets analysés. https://github.com/opendatalabrdc/Blog/blob/master/SOTM_2019-OSM-Quality-Mapping--Metrics-to-monitor-Buildings-outbounds_Pierre_Beland.odp
Je vais aussi réviser le contenu du répertoire OQ_Analysis sur Github avec la nouvelle version des fonctions PostGIS contenant les nouvelles variables d'analyse que j'ai ajouté au projet.
Lors de la présentation, j'y ai fait une brève comparaison d'imports de données comparant Toronto et Dallas (import Microsoft). L'image Microsoft auquelle je fait référence pour l'Afrique dans ma présentations est accessible sur l'article de Blog  Microsoft releases 18M building footprints in Uganda and Tanzania to enable AI Assisted Mapping https://blogs.bing.com/BingBlogs/media/MapsBlog/2019/09/Extractions_MusomaTanzania.jpg
Sur cette image, Les données vectorielles de bâtiments observées sont en général rectangulaires. Par contre on observe certaines inexactitudes dans les géométries dérivées par les technique d'intelligence artificielle (angles inexacts ou plusieurs bâtiments regroupés).  J'en ai discuté avec les développeurs de Microsoft et nous avons convenu que ceci semble s'expliquer dans ce cas spécifique pour la Tanzanie par une moins grande qualité des images satellites.

J'ai brièvement examiné ces données pour le centre-ville de Saint-Jean-sur-Richelieu et constaté que les blocs de bâtiments y sont représentés dans les données Microsoft comme un seul bâtiment.  Les techniques d'IA rencontrent donc le même problème que nous avons comme contributeurs avec difficulté de déterminer chaque bâtiment individuel à partir d'images non suffisamment précises.


Pierre 

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