Attention, dans mon défi, il ne s'agissait pas de détecter les zones où il
y avait beaucoup de tags ou de nœuds mais plutôt l'inverse.
Car même dans les zones peu urbanisées, on peut avoir des infos comme
l'occupation des sols, par exemple. c'est pour cela que je suggère des
hexagones ou des
Salut!
je partage l'intérêt de détecter ces zones blanches, et je m'étais dit
qu'effectivement l'outil de comparaison des POIs présents dans OSM avec
l'état des statistiques de l'INSEE
http://www.openstreetmap.fr/outils/etat-commune?insee=59350
quand il sera redémarré pourrait être intéressant...
Pour avoir 100% des boulangeries (qui ne sont pas des professions
réglementées comme les pharmacies, l'installation étant libre), il faudrait
avoir des données du registre du commerce, ou de l'administration fiscale,
ou des organisme sociaux, ou des services vétérinaires de contrôle des
commerces
Je viens de lire cet article qui traite d'un sujet assez proche :
Level of Detail Inconsistencies in #OSM by Guillaume Touya
http://utpjournals.metapress.com/content/j846187vj7258101/fulltext.pdf
il y a même des exemple d'application dans OSM.
Vlad.
Cette publication ne parle pas vraiment de la même chose.
Elle se penche sur les mélange de données avec un niveau de détail très
différent, par exemple les bâtiment du cadastre relativement précis et les
zones landuse=residential de Corine Land cover qui sont très approximatives
et donc
J'ai un petit défit à vous donner (à moins que ça n'existe déjà).
Afin de nous motiver à qualifier les territoires qui manquent un peu de
données, quelqu'un serai-t-il capable, en découpant le territoire
métropolitain en carrés de, disons, 10km² (à débattre), calculer le nombre
de noeuds présents
Bonjour,
- Mail original -
On pourrait faire une carte de densité de points pour définir les
zones où il faudrait travailler un peu.
L'intention est louable mais même en reportant tout ce qui peut raisonnablement
l'être dans OSM, nous aurons au final une densité de points et de voies
Quelques petites choses existantes :
le calque voirie/cadastre d'osmose :
http://osmose.openstreetmap.fr/en/map/?zoom=11lat=48.60244lon=3.24331layers=B0FFFTFFFitem=level=1
graphique et joli mais pas forcément utile :
http://tyrasd.github.io/osm-node-density/
Cet outil aussi
Quelque chose comme ça quoi :
http://koenigstuhl.geog.uni-heidelberg.de/osmatrix/#timestamp/sumOfAllAttributes/8/8/2.8399658203125/48.27953734226008
Ici c'est une représentation de la densité de tags, mais il y a plein
d'autres layers disponibles.
Le 29 août 2013 17:52, Tony Emery
cquest wrote
Quelque chose comme ça quoi :
http://koenigstuhl.geog.uni-heidelberg.de/osmatrix/#timestamp/sumOfAllAttributes/8/8/2.8399658203125/48.27953734226008
Ici c'est une représentation de la densité de tags, mais il y a plein
d'autres layers disponibles.
Exactement. Un truc comme ça
2013/8/29 Jean-Baptiste Holcroft jb.holcr...@gmail.com
Quelques petites choses existantes :
le calque voirie/cadastre d'osmose :
http://osmose.openstreetmap.fr/en/map/?zoom=11lat=48.60244lon=3.24331layers=B0FFFTFFFitem=level=1
Intéressant mais où se trouve la légende du
Il y a quelque équipes de recherche qui bossent dessus:
http://www.cs.nuim.ie/~pmooney/
Il y a aussi cette approche :
Mülligann, C., Janowicz, K., Ye, M., Lee, W.-C., 2011.
Analyzing the spatial-semantic interaction of points of interest
in volunteered geographic information. Proceedings of the
Le 29 août 2013 22:00, Guilhem Bonnefille guilhem.bonnefi...@gmail.com a
écrit :
Je me permets de renchérir avec une réflexion que j'ai déjà partagée avec
Sébastien : ce n'est pas non plus la densité d'information qui permet de
juger de la qualité de la carte à un endroit donnée. Par exemple,
Il y avais un script pour chercher les unmapped places basée sur le
node places et sur la population associée...
https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Unmapped_Places ...
les résultats étaient pas parfais mais avaient le mérite d'éviter de
marquer les grandes forets ou étendue vide comme peu
Bonjour,
Il y a pas mal de temps, je m'étais dit que ce serait intéressant de
comparer les densités d'informations (nodes, linéaires en tout genre) en
fonction de la nature du polygone de landuse sous-jacent.
Je trouve ça plus pertinent que les mosaiques un peu trop arbitraires.
Le 29 août
15 matches
Mail list logo
