servizi di geocoding on-line, un’analisi di benchmarking per alcune città italiane
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Servizi di geocoding on-line, un'analisi di benchmarking per alcune città italiane
VIII Convegno AIT 22-24 Giugno 2016, Palermo
Gianfranco Di Pietro, Fabio RinnoneGeofunction Srls
www.geofunction.it/academy
I servizi di geocoding
● Google Mapsil servizio commerciale di mappe e indirizzi di Google
● MapQuestServizio di mappe commerciali di proprietà di “AoL”
● OpenRouteServiceUtilizza una raccolta di dati generati dagli utenti di OpenStreetMap
Ipotesi di base
● Localizzazione reale ≈ dataset enti pubblici● Precisione della localizzazione reale ε=±2-3 mt
I dati analizzati
● dati.toscana.it Grafo stradale versione 1.7.10 (progetto Iter.Net), dati su Firenze città.
● comune.cagliari.it Numeri civici del Comune di Cagliari.
● comune.trento.it Numeri civici principali e secondari, Comune di Trento.
OPEN DATA
Le API per il geocoding
● Geocoder Javahttps://code.google.com/archive/p/geocoder-java/
progetto non ufficiale di Google: si interfaccia con le API JavaScript di Google Maps v3: metodi nativi Java che fanno le richieste HTTP.
● MapQuest REST APIhttp://www.mapquestapi.com/geocoding/
● ORS REST APIhttp://openls.geog.uni-heidelberg.de/
Analisi effettuate
● Estrazione casuale di circa 8000 record dalle banche dati dei civici di Cagliari, Firenze, Trento.
● Invio tramite un tool in Java degli indirizzi alle API Google Maps, MapQuest e OpenRouteService.
● Calcolo delle distanze tra le localizzazioni ottenute dalle API e le localizzazioni ufficiali(1).
(1) il calcolo delle distanze è stato effettuatocon l'approssimazione dell'ellissoide a sfera locale
Località Cagliari Firenze Trenton° geocoding 1311 2000 4624
Il parametro “Geocoder Approx”
Geocoder Approx 10 m [%]GA10=
1n⋅∑
i
n
Θ(δ10)
δ10={δi se δi≤10 mt0 se d i>10mt
Percentuale di indirizzi geolocalizzati che rientrano nell'intorno di raggio 10 mt rispetto alla
localizzazione data dagli enti pubblici
Percentuale di indirizzi geolocalizzati che rientrano nell'intorno di raggio 10 mt rispetto alla
localizzazione data dagli enti pubblici
δ=distanza tra punto geocoding e punto dataset (1)
(1) misurata approssimando l'ellissoide WGS84 a sfera locale
Ulteriori sviluppi● Estensione delle analisi ad altri luoghi e
aumento delle valutazioni dei risultati● Generazione di carte di precisione dei risultati● Web-service di consulenza/redirect ai migliori
servizi di geocoding in base agli indirizzi da analizzare
References
● Duangduen Roongpiboonsopit and Hassan A. Karimi (2010), “Comparative evaluation and analysis of online geocoding services”, International Journal of Geographical Information Science,Vol. 24, No. 7: 1081–1100.
● Karimi, H. A., Sharker, M. H. and Roongpiboonsopit, D. (2011), “Geocoding Recommender: An Algorithm to Recommend Optimal Online Geocoding Services for Applications”, Transactions in GIS, 15: 869–886. doi: 10.1111/j.1467-9671.2011.01293.xns”