[OSM-talk-fr] Point adresse à Montpellier

[isnogoud]

Le 09/02/2012 09:48, rldhont a écrit :
> Avant tout import, une petite analyse des données brutes est nécessaire.
>
> La ville de Montpellier fourni aussi son référentiel de rue ainsi que 
> l'ensemble des passages piétons de la ville. J'avais déjà pratiqué une 
> petite analyse des données des passages piétons et il se trouve que la 
> position peut laisser à désirer.
> Dans le référentiel de rue, chaque rue est découpé en tronçon reliant 
> 2 intersections qui se suivent. Ensuite chaque tronçon porte un 
> CODE_VOIE qui permet d'identifier la voie et qui sert de clef 
> étrangère pour lier d'autres éléments dont les passages piétons et les 
> adresses.
> Et donc si on utilise ce CODE_VOIE pour lier un passage piéton ou une 
> adresse à sa rue on peut avoir quelques surprises. C'est ainsi que 
> 26323 adresses se trouvent à plus de 11 mètres de la rue à laquelle 
> elle est associé d'après le CODE_VOIE. D'ailleurs ce CODE_VOIE à servi 
> à créer l'adresse.
>
> Pour finir l'analyse :
> * la majorité des adresses se trouvent à moins de 100 mètres
> * 5215 adresses se trouvent à plus de 500 mètres de leur rue
> * 2245 adresses se trouvent à plus de 1 km de leur rue
> * 524 adresses se trouvent à plus de 2 km de leur rue
> * 70 adresses se trouvent à plus de 3 km de leur rue
> * 5 adresses se trouvent à plus de 5 km de leur rue
>

Merci pour cette analyse détaillée qui m'a amené à regarder de plus près 
les résultats des traitements sur Montpellier.

Pour associer une adresse à une rue d'OSM, je procède comme suit :
- calculer le barycentre des adresses de chaque rue de l'opendata.
- calculer le barycentre de chaque rue d'OSM (highway avec un name 
renseigné sur le secteur de Montpellier)
- calculer la distance de l'adresse la plus éloignée du barycentre des 
adresses de la rue
- associer les rues d'OSM et les rues de l'opendata par proximité du nom.
Fabien Poulard m'a suggéré quelques pistes. J'ai retenu l'identité de 
SOUNDEX et une distance de Levenshtein < 3. Cela permet de tenir compte 
des fautes de frappe éventuelles.

Pour Montpellier, les calculs donnent :

2 663 rues avec des barycentres distants de moins de 100 m.
3 446 rues avec des barycentres distants de moins de 500 m
3 592 rues avec des barycentres distants de moins de 1 000 m
3 651 rues avec des barycentres distants de moins de 2 000 m
3 767 rues avec des barycentres distants de moins de 5 000 m

Pour terminer, j'essaye de gommer l'effet d'échelle lié à la longueur 
variable des rues en appliquant la condition suivante :
La distance entre les barycentres ne doit pas dépasser deux fois la 
distance de l'adresse la plus éloignée au barycentre des adresses.

Les résultats ont été assez satisfaisants sur la communauté urbaine de 
Nantes, d'autant qu'il y avait des rues homonymes situées dans des 
communes différentes.

Pour Montpellier, l'opendata fournit 2879 rues. Le script fait les 
associations de 2131 rues d'opendata avec 3551 rues d'OSM.
Il reste 748 rues sans association avec OSM.
L'import semi-automatique conduit les contributeurs à créer la rue dans 
OSM lorsqu'elle manque ou à corriger le nom.
Sur Nantes, des incohérences sont fréquentes sur le type de voie 
(rue/avenue/chemin/boulevard/impasse...).
D'autres corrections portent sur des doublons d'adresses ou des numéros 
manifestement mal associés à la rue d'après l'ordre des numéros dans la rue.

> Avant tout import il faut déjà supprimer tous les points mal placés, 
> non ?
>
> René-Luc
> 3Liz
> Montpelliérain
>

Comment définir qu'un point adresse est mal placé ?
Certains ont pris l'habitude de mettre le numéro en attribut de 
bâtiment. Le rendu est peut être satisfaisant mais ne permet pas de 
savoir de quel côté se trouve la boite au lettre ou l'entrée.
Apparemment, le point d'adresse de l'opendata est placé à proximité de 
la boite aux lettres en limite de parcelle cadastrale (c'est souvent le 
cas pour Nantes).

A Nantes, nous importons le point proposé par l'opendata mais cela est 
laissé à l'appréciation du contributeur, notamment lorsqu'il a une 
connaissance précise du terrain.
Avant de déplacer ou d'effacer des points existants, il est de bon ton 
de contacter l'auteur pour obtenir son assentiment.

Pour terminer, il est à noter que l'import semi-automatique sur Nantes 
permet d'identifier des anomalies dans les données de l'opendata mais 
aussi de corriger des erreurs d'OSM.
Pour Nantes, le traitement complet va prendre plusieurs mois. L'apport 
d'outils comme celui mis au point par Bruno se révèle indispensable pour 
faciliter la tâche.

D'ores et déjà, un peu de publicité pourrait susciter des applications 
auprès des acteurs gravitant autour de l'opendata.
Un des arguments à faire valoir est qu'OSM est meilleur que les données 
brutes de l'opendata grâce aux corrections apportées par les contributeurs.

Librement

Christophe