FR:Lopa & Ligo building footprints

Lopa & Lingo building footprints est un import de bâtiments dans la province de l'Ituri en République démocratique du Congo (RDC).

Objectifs

Ajouter des données de bâtiments dans la région de Lopa & Lingo dans la province d'Ituri en RDC. Avoir des bâtiments sur OpenStreetMap (OSM) fournira des détails supplémentaires pour les organisations humanitaires telles que Médecins Sans Frontières (MSF) et d'autres travaillant dans la région.

Calendrier

La planification de l'import a commencé en mars 2020, nous aimerions que l'import soit terminée en juillet 2020.

Import des Données

Contexte

Les deux jeux de données sont des fichiers de formes Esri shapefile (.shp) créés par le Département de géoinformatique - Z_GIS, Université de Salsburg pour MSF.

• Les données pour Lingo sont basées sur une image satellite WorldView-3 acquise le 01 janvier 2020 avec une résolution spatiale de 50 cm, fournie par EUSI (European Space Imaging).
• Les données pour Lopa sont basées sur une image satellite WorldView-2 acquise le 15 janvier 2020 avec une résolution spatiale de 50 cm, fournie par EUSI (European Space Imaging).

Pour les deux jeux de données, les bâtiments ont été extraits semi-automatiquement à l'aide de l'analyse basée-objet et de l'interprétation d'images visuelles. La géométrie du bâtiment à partir d'une analyse automatisée a été régularisée pour des résultats homogènes. Les bâtiments extraits automatisés ont été validés par interprétation d'images visuelles, ce qui a également permis d'ajouter des bâtiments manquants au besoin. Au final, l'ensemble de données a été validé par un interprète indépendant.

Site web source de données: Les jeux de données ne sont pas disponibles en ligne. Cette import est configurée par le personnel MSF qui a accès à la base de données interne.
Licence de données: L'autorisation de partager a été donnée dans un e-mail privé et déclare: "La fourniture de données du bâtiments (telles que créées par notre partenaire ZGIS) à partir de la base de données MSF est pleinement conforme à la dynamique de partage de données que MSF souhaite promouvoir. Pour assurer la diffusion la plus large possible de ces données, je suis heureux de vous informer qu'après avoir parcouru la politique de partage des géodonnées internes de MSF, MSF a accepté de partager ces données non sensibles pour OpenStreetMap sous licence ODC-ODBL. Ceci à condition que MSF et ZGIS sera mentionné sur la page wiki d'OpenStreetMap en tant que contributeur à OpenStreetMap."

MSF approval

Attribution OSM: Z_GIS & Médecins Sans Frontières
Vérification conformité avec la licence ODbL: Oui

Fichiers de données source

Trouvez ici les fichiers de données source que nous voulons importer. Le lien est temporaire et sera supprimé une fois l'import est terminée.

Type d'import

Il s'agit d'une import unique, mais le flux de travail de l'import est conçu pour être lancé à chaque fois que nous avons un jeu de données bâtiments créé par Z_GIS de la même méthode. Étant donné que l'ensemble de données est relativement petit, nous utiliserons JOSM pour ajouter les données sur OSM.

Préparation des données

Réduction et simplification des données

Les deux jeux de données contiennent ensemble 29 620 bâtiments avec une géométrie simple - circulaire ou rectangulaire. Après l'alignement des données, nous supprimerons les bâtiments de l'ensemble de données qui chevauchent les bâtiments qui existent déjà sur OSM.

Plans d'attributs

La plupart des attributs de l'ensemble de données d'origine ne sont pas pertinents, seul le type de bâtiment est considéré comme pertinent car il contient des informations sur le matériau du toit. Pour déterminer ces attributs, nous avons utilisé les atrributs décrites sur la page wiki OSM suivante: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Key:roof:material

De plus, toutes les fonctionnalités seront étiquetées avec building=yes.

Trouvez ici une liste avec tous les attributs originaux et leur traduction correspondante dans le schéma OSM:

Lingo

Attributs Z_GIS	Signification attributs Z_GIS	Attributs OSM	Commentaires
area_sqm=*	Taille du bâtiment en mètres carrés.	/	Non pertinent
type= very_large_metal large_metal medium_metal small_metal very_small_metal organic plastic facility other_building	Informations sur le type de bâtiment.	roof:material= metal metal metal metal metal palm_leaves plastic / /	Aucune attribut sera attribuée aux attributs d'origine type=facility et type=other_building, car le matériau du toit est inconnu pour ces éléments.
sensor=WV3	Satellite qui a pris les images utilisées pour la creation des bâtiments.	source:geometry=WV3 ET source:roof:material=WV3	Sera ajouté en tant que commentaire de groupe de modifications et en tant que attribut à l'objet comme suggéré dans la liste de diffusion OSM DRC.
country=COD	Code pays ISO3 de la République démocratique du Congo, le pays où se trouvent les bâtiments.	/	Non pertinent
location=Lingo	Nom de la zone où se trouvent les bâtiments.	/	Non pertinent
acq_date=2020-01-01	Date d'acquisition de l'imagerie satellite	source:geometry:date=2020-01-01 ET source:roof:material:date=2020-01-01	Sera ajouté en tant que commentaire de groupe de modifications et en tant que attribut à l'objet comme suggéré dans la liste de diffusion OSM DRC.
		building=yes	Nouvel attribut qui sera ajouté.

Lopa

Attributs Z_GIS	Signification attributs Z_GIS	Attributs OSM	Commentaires
area_sqm	Taille du bâtiment en mètres carrés.	/	Non pertinent
type= large_sized_metal medium_sized_metal small_sized_metal very_small_sized_metal organic plastic facility other_building	Informations sur le type de bâtiment.	roof:material= metal metal metal metal palm_leaves plastic / /	Aucune attribut sera attribuée aux attributs d'origine type=facility et type=other_building, car le matériau du toit est inconnu pour ces éléments.
sensor=WV2	Satellite qui a pris les images utilisées pour la creation des bâtiments.	source:geometry=WV2 ET source:roof:material=WV2	Sera ajouté en tant que commentaire de groupe de modifications et en tant que attribut à l'objet comme suggéré dans la liste de diffusion OSM DRC.
county=COD	Code pays ISO3 de la République démocratique du Congo, le pays où se trouvent les bâtiments.	/	Non pertinent
location=Lopa	Nom de la zone où se trouvent les bâtiments.	/	Non pertinent
		source:geometry:date=2020-01-15 ET source:roof:material:date=2020-01-15	N'étaient pas des attributs dans le jeu de données d'origine, mais seront ajoutés en tant que attributs à l'objet comme suggéré dans la liste de diffusion OSM DRC. Les attributs seront ajoutés aussi en tant que commentaire de groupe de modifications.
		building=yes	Nouvel attribut qui sera ajouté.

Attributs du groupe de modifications

Nous prévoyons d'utiliser les commentaire de groupe de modificationss suivantes:

• comment=#LopaLingobuildingimport #Ituri #RDCongo #Z_GIS #MSF #MissingMaps
• source=WV3 (for Lingo) OR source=WV2 (for Lopa)
• source:date=2020-01-01 (for the Lingo dataset) OR source:date=2020-01-15 (for the Lopa dataset)

Transformation des données

Les jeux de données sont créés dans une projection différente de la base de données OSM et basés sur une image différente de celle actuellement utilisée pour la cartographie sur OSM. Cela signifie qu'il y a un léger désalignement entre OSM et les ensembles de données que nous devrons corriger.

Un réalignement automatique des données sur les données existantes et les images disponibles n'a pas été possible. Nous devrons donc procéder à une correction manuelle du désalignement. La division de l'ensemble de données en morceaux de 500 bâtiments nous permettra de les corriger manuellement.

Résultats de la transformation des données

La transformation des données se fera dans ArcGIS / Qgis et les résultats peuvent être trouvés ici. Le lien est temporaire et sera supprimé une fois l'import est terminée. (Nous travaillons toujours sur la transformation des données.)

Flux de travail combinaison de données

Approche d'équipe

L'import sera effectuée par le personnel MSF et les mappeurs OSM expérimentés de la communauté des bénévoles de Missing Maps, à l'aide d'un compte d'utilisateur OSM d'importation spécifique: https://www.openstreetmap.org/user/MSF_imports.

Références

Cette importation est référencée dans le catalogue d'importation et dans la page d'imports de RDC. La communauté OSM locale en RDC sera contactée et demandée pour des commentaires sur les plans d'import.

Flux de travail

L'envoie des données se fera via JOSM. Nous suivrons les prochaines étapes

1. Préparation des données dans ArcGIS / Qgis:
   • Les attributs inutiles sont supprimés et convertis pour s'adapter au schéma de OSM
   • Les bâtiments qui chevauchent les bâtiments sur OSM sont supprimés des jeux de données.
   • Divisez les shapefiles en morceaux de 500 bâtiments
   • Enregistrer les shapefiles comme fichiers .osm
2. Ouvrez le fichier .osm dans JOSM (le plugin 'opendata' doit être installé)
3. Phase de validation des données 1:
   • Alignez les données avec l'imagerie Maxar Premium (il s'agit de l'imagerie la plus récente disponible)
   • Exécutez l'outil de validation de JOSM et utilisez le style de peinture de carte de Missing Maps pour corriger toutes les erreurs existantes
4. Téléchargez les données OSM dans la même couche
5. Phase de validation des données 2:
   • Exécutez l'outil de validation de JOSM et utilisez le style de peinture de carte des Missing Maps pour corriger toutes les erreurs existantes.
     • D'abord corrigez pour bâtiments qui chevauchent des routes - la plupart des problèmes peuvent être résolus en corrigeant la route.
     • Corrigez ensuite les bâtiments qui se chevauchent - cela ne devrait pas être possible car ils devraient déjà être filtrés, mais si tel est le cas, veuillez supprimer le bâtiment que vous souhaitez importer.
   • De plus, parcourez tous les bâtiments pour vérifier manuellement et corriger toutes les autres erreurs.
6. Les données validées sont envoyées sur OSM avec le compte et les attributs d'ensemble du groupe de modifications décrit ci-dessus

Conflation

Comme il n'y a pas beaucoup de données dans OSM dans la région, cela ne pose pas beaucoup de problèmes. Sans aucune transformation de données, seulement 284 bâtiments se chevauchent avec les bâtiments OSM existants. Nous allons donc simplement supprimer tous les bâtiments de nos jeux de données qui se chevauchent avec des bâtiments déjà dans OSM. Les problèmes restants seront corrigés manuellement à l'aide du JOSM/Validator et du Style JOSM de Missing Maps.

Voir également

L'e-mail à la liste de diffusion OSM DRC a été envoyé sur 2020-07-03 et peut être trouvé dans les archives de la liste de diffusion: https://lists.openstreetmap.org/pipermail/talk-cd/2020-July/000129.html

L'e-mail à la liste de diffusion Import a été envoyé sur 2020-07-08 et peut être trouvé dans les archives de la liste de diffusion: https://lists.openstreetmap.org/pipermail/imports/2020-July/006298.html