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.carva...@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 <gwebe...@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 >> >> _______________________________________________ >> Talk-br mailing list >> Talk-br@openstreetmap.org >> https://lists.openstreetmap.org/listinfo/talk-br >> >> > _______________________________________________ > Talk-br mailing list > Talk-br@openstreetmap.org > https://lists.openstreetmap.org/listinfo/talk-br >
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