1 noviembre 2009 grupo de investigación mercator. laboratorio de tecnologías de la información...
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1noviembre 2009 Grupo de Investigación Mercator. Laboratorio de Tecnologías de la Información Geográfica (IGN +UPM).España
VI Jornadas técnicas de la IDE de EspañaJIDEE’09 - Murcia
Comparación de algoritmos para la conflación geométrica de
información vectorial
Carlos López-Vázquez(*) y Carlos H. González
2Grupo de Investigación Mercator. Laboratorio de Tecnologías de la Información Geográfica
(IGN +UPM).Españanoviembre 2009
ConflaciónUsar conjuntamente cartografía A con B
DiscrepanciasSemánticasTopológicasGeométricas
El problema…
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Procedimiento estándar
1) Detectar objetos homólogosTípicamente puntosAutomático, semiautomático, manual, etc.
2) Efectuar transformación matemática[X,Y]=[x+g(x,y),y+h(x,y)]= f(x,y) Problema: estimar f(x,y)
Basada en homólogos disponiblesOpciones: Interpolar/Aproximar
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Estimar f(x,y)... ¿cómo?
Problema estándarMuchos métodos bien establecidos
Si ignoramos restricciones cartográficas…
Trabajos comparativosPocosMetodológicamente endeblesUn único juego de datos de pruebaAnálisis estadístico débil
Típico EMCSin nivel de confianza
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Procedimiento propuesto
Varios pasos:1) Detectar objetos homólogos2) Efectuar transformación
matemática3) Evaluar éxito
Selección de una métrica adecuadaValidación cruzadaSimulación de Monte Carlo
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Algún detalle…
Para cada k se obtiene un ordenM3>M5>M2>M4>M1
Hay K tuplas, con K grandeTest de Friedman
Usado para evaluar K jueces catando P vinos, o K pacientes tratados con P medicinasSeñala diferencias sistemáticasRequiere especificar nivel de confianzaAplicable si K>15; P>4
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Resultados preliminares
KO es el típicamente el mejorTINTERP_QUAD es casi siempre el segundoKO es paramétrico; el otro noLos demás están más o menos cerca¿Qué tan buenos son?
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¿Qué tan buenos son?
La reducción típica es del 75%Muy lejos del 0%
30 40 50 60 70 80 90 1000
5
10
15
20
25
30
35
40NSSDA optimo como porcentaje del valor original siendo N=35
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Conclusiones
Se han considerado varios métodosEnsayo estadísticamente válidoResultados aún lejos del deseado
¿Poca densidad de puntos homólogos?¿Métodos inadecuados?¿Caso patológico?
Métrica quizá no representativa
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Trabajos futuros
Agregar otros métodos¿Desarrollar alguno nuevo?
Ensayar en otras regionesForzar nuevos puntos homólogosConsiderar restricciones cartográficas
Para imponerlasPara ignorarlas
Desarrollar otras métricas
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Métricas tradicionales
Heredadas de la cartografía tradicionalError Medio CuadráticoError MáximoPercentiles
Recogidas en estándares (ej.: NSSDA)Ventaja: Miden discrepancias del dato puroDesventaja: Ignoran ámbito de aplicación
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El experimento
Incluye Monte Carlo y Validación Cruzada Repetir para k=1,2,…,K:
Seleccionar M homólogos de un subconjuntoPara cada método:
Estimar f, y realizar la transformaciónEvaluar el NSSDA, y guardar
Analizar estadísticamenteOrdenar los métodos según desempeño
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Validación Cruzada
Si hay N pares de homólogos…Usar M para estimar f(x,y) y g(x,y)Calcular X e Y en los (N-M) restantesAnalizar discrepancias
NSSDA requiere (N-M)≥20Si los M pueden elegirse al azar
Monte Carlo
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Métricas no tradicionales
Tendrían en cuentaEl dispositivo de despliegueIluminación ambienteLimitaciones del sistema visual humanoVistazo vs. Análisis parsimonioso
Poco estudiadasTema a investigar
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Varias clasificaciones posibles
Métodos no paramétricosIDWTransformación afín a trozosGRIDDATA®TINTERP
Métodos paramétricosKrigeado OrdinarioKrigeado ResidualGRIDFIT
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Varias clasificaciones posibles
Basados en triangulaciónTransformación afín a trozosTINTERP
Basados en grillas regularesGRIDDATA®
Sin grillas ni triangulaciónIDWKrigeado OrdinarioKrigeado Residual
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Varias clasificaciones posibles
C0: La superficie es continuaTransformación afín a trozosGRIDDATA con opción DEFAULTTINTERP con opción QUAD
C1: La superficie es diferenciableGRIDDATA con opción CUBIC
Cp: La superficie es diferenciable p vecesIDWKrigeado OrdinarioKrigeado Residual…