Kadir KÜÇÜK, Berk ANBAROĞLU

3110

OpenStreetMap Binalarının Mekansal Doğruluğunun Analiz Edilmesi

Bu makalenin amacı, OpenStreetMap(OSM)’nin mekânsal doğruluğunu Türkiye Topoğrafik Vektör Veri Tabanı (TOPOVT)’ye göre ‘büyük bina’ katmanı kapsamında analiz etmektir. Açık bir platform olduğu için, isteyen herkes OSM’ye erişebilir, coğrafi veri ekleyebilir ve coğrafi veriyi güncelleyebilir. Bağlayıcı bir standardı olmadığından, OSM’nin mekânsal doğruluğunun değerlendirilmesi açık bir araştırma konusudur. Diğer taraftan TOPOVT, Harita Genel Müdürlüğü tarafından standart bir prosedür izlenerek 1:25000 veya daha büyük ölçekte üretilmektedir ve referans veri seti konumundadır. TOPOVT’yi güncellemek masraflı bir işlemdir ve ancak belirli zaman aralıklarında gerçekleştirilebilmektedir. TOPOVT’de güncellenecek yerlerin otomatik tespiti toplam maliyeti düşürecek etkin bir işlem olacaktır. Bu işlemin ön koşulu da, OSM verisinin mekânsal doğruluğunu analiz etmektir. Dolayısıyla, bu makalede OSM ve TOPOVT’deki eşleşen poligonlar arasındaki Hausdorff mesafesini hesaplayarak ‘bina’ katmanının mekânsal doğruluğunun belirlenmesi hedeflenmiştir. Önerilen metodoloji kapsamında eşleşen poligonları tespit etmek için iki farklı yöntem değerlendirilmiştir: ‘Örtüşme Yöntemi’ ve ‘Merkez Tabanlı Yöntem’. Hausdorff mesafesi her iki katmanda eşleşen poligonlar arasında hesaplanmaktadır. Kesişen poligonların aynı binaya ait olduğu kabul edilmektedir ve hesaplanan Hausdorff mesafesi de OSM’deki binanın mekânsal doğruluğunu belirtmek için kullanılmaktadır. Açık kaynak olarak geliştirilen yazılım iki farklı sahada test edilmiştir. Sonuçlar OSM kalitesinin TOPOVT ile iyi bir şekilde eşleşebileceğini göstermiştir. Ortalama Hausdorff mesafesi her iki yöntem için de yaklaşık 9.5 metredir. İncelenen OSM ve TOPOVT’nin tamamen farklı süreçler yoluyla üretildiği ve OSM’de herhangi bir veri temizleme süreci uygulanmadığı göz önüne alındığında, elde edilen mekânsal doğruluğun birçok pratik amaç için ‘iyi’ ve ‘kullanışlı’ olabileceği değerlendirilmektedir. Geliştirilen metodolojinin uygulanabilir olmasını sağlamak için, tüm süreç bir ArcMap uzantısına entegre edilmiştir ve geliştirilen kod GitHub’da paylaşılmıştır.
Anahtar Kelimeler:

OpenStreetMap, TOPOVT, bina, veri kalitesi, açık kaynak, coğrafi bilgi sistemi

PDF

___

  • Anbaroğlu, B., (2017). Gönüllü Coğrafi Bilgi: Mekânsal Bilişim Çalışmalarına Web 2.0 Devrinde Yeni Bir Yaklaşım, Harita Dergisi, 158, 1-9.
  • Avbelj, J., Müller, R., Bamler, R., 2015. A Metric for Polygon Comparison and Building Extraction Evaluation. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 12, 170–174.
  • Barron, C., Neis, P., Zipf, A., 2014. A Comprehensive Framework for Intrinsic OpenStreetMap Quality Analysis. Transactions in GIS 18, 877–895. Brovelli, M.A., Zamboni, G., 2018. A New Method for the Assessment of Spatial Accuracy and Completeness of OpenStreetMap Building Footprints. ISPRS International Journal of Geo-Information 7, 289.
  • Çabuk, S., Erdoğan, M., Önal, E., 2015. Open Street Map Verilerinden Yararlanılarak 1/50K Ölçekli Harita Üretilebilirliğinin Araştırılması. Harita Dergisi 26–34.Fan, H., Zipf, A., Fu, Q., Neis, P., 2014. Quality assessment for building footprints data on OpenStreetMap. International Journal of Geographical Information Science 28, 700–719.
  • Feick, R., Roche, S., 2013. Understanding the Value of VGI, in: Sui, D., Elwood, S., Goodchild, M. (Eds.), Crowdsourcing Geographic Knowledge. Springer Netherlands, pp. 15–29.
  • Goodchild, M.F., 2007. Citizens as sensors: the world of volunteered geography. GeoJournal 69, 211–221.
  • Gupta, S., Pebesma, E., Degbelo, A., Costa, A.C., 2018. Optimising Citizen-Driven Air Quality Monitoring Networks for Cities. ISPRS International Journal of Geo-Information 7, 468.
  • Hachmann, S., Jokar Arsanjani, J., Vaz, E., 2018. Spatial data for slum upgrading: Volunteered Geographic Information and the role of citizen science. Habitat International, Regional Intelligence: A new kind of GIScience 72, 18–26.
  • Haklay, M., 2013. Citizen Science and Volunteered Geographic Information: Overview and Typology of Participation, in: Sui, D., Elwood, S., Goodchild, M. (Eds.), Crowdsourcing Geographic Knowledge: Volunteered Geographic Information (VGI) in Theory and Practice. Springer
  • Haklay, M., 2010. How Good is Volunteered Geographical Information? A Comparative Study of OpenStreetMap and Ordnance Survey Datasets. Environ Plann B Plann Des 37, 682–703.
  • Haklay, M. (Muki), Basiouka, S., Antoniou, V., Ather, A., 2010. How Many Volunteers Does it Take to Map an Area Well? The Validity of Linus’ Law to Volunteered Geographic Information. The Cartographic Journal 47, 315–322.
  • Hecht, R., Kunze, C., Hahmann, S., 2013. Measuring Completeness of Building Footprints in OpenStreetMap over Space and Time. ISPRS International Journal of Geo-Information 2, 1066–1091.
  • Küçük, 2019. Hausdorff Analysis. Contribute to kadirkucuk/Proje development by creating an account on GitHub. https://github.com/kadirkucuk/Proje (16 Nisan 2019)
  • OSM, 2019. OpenStreetMap Copyright and Licence. https://www.openstreetmap.org/copyright/en (16 Nisan 2019)
  • QGIS, 2019. OpenStreetMap Verisinde Arama Yapma ve Veriyi İndirme — QGIS Tutorials and Tips. http://www.qgistutorials.com/tr/docs/downloading_osm_data.html (16 Nisan 2019)
  • Qi, Y., Zhang, C., Zhi, Z., Guo, K., Guo, D., 2018. A VGI-based Foodborn Disease Report and Forecast System, in: Proceedings of the 4th ACM SIGSPATIAL International Workshop on Safety and Resilience, Safety and Resilience’18. ACM, New York, NY, USA, pp. 18:1–18:7.
  • Schlesinger, M.I., Vodolazskii, Y.V., Yakovenko, V.M., 2014. Recognizing the Similarity of Polygons in a Strengthened Hausdorff Metric. Cybern Syst Anal 50, 476–486. Senaratne, H., Mobasheri, A., Ali, A.L., Capineri, C., Haklay, M. (Muki), 2017. A review of volunteered geographic information quality assessment methods. International Journal of Geographical Information Science 31, 139–167.
  • Sevinç, H.K., Karaş, İ.R., 2018. Gönüllü Coğrafi Bilgi, Sivil Bilim ve Katılımcı Coğrafi Bilgi Sistemleri Arasındaki Benzerlikler ve Farklılıklar.
  • Taşkanat, T., Karaağaç, A., Beşdok, E., Bostanci, B., 2018. Kentsel Sorunların Yönetimi için Bir Gönüllü Coğrafi Bilgi Mobil Uygulaması Geliştirilmesi. Geomatik 3, 84–91.
  • Touya, G., Antoniou, V., Olteanu-Raimond, A.-M., Van Damme, M.-D., 2017. Assessing Crowdsourced POI Quality: Combining Methods Based on Reference Data, History, and Spatial Relations. ISPRS International Journal of Geo-Information 6, 80.
  • USGS, 2019. Volunteered Geographic Information (VGI). https://www.usgs.gov/core-science-systems/ngp/cegis/vgi (16 Nisan 2019)
  • Venegin, H., 1999. Data quality parameters, in: Geographical Information Systems: Principles and Technical Issues. John wiley and Sons, pp. 177–89.
  • Yılmaz, A., Canıberk, M., 2018. Real Time Vector Database Updating System: A Case Study for Turkish Topographic Vector Database (TOPOVT). International Journal of Engineering and Geosciences 3, 73–79.
Türkiye Coğrafi Bilgi Sistemleri Dergisi-Cover
  • Başlangıç: 2019
  • Yayıncı: Lütfiye KUŞAK
Arşiv
Sayıdaki Diğer Makaleler

ALTYAPI BİLGİ SİSTEMLERİ TASARIMI VE UYGULAMASI

Mehmet ALKAN, Özkan FİLİZ

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİNDEN YARARLANARAK MERSİN ÜNİVERSİTESİ'NİN FİBER OPTİK AĞ ALTYAPISININ OLUŞTURULMASI

Fırat SÖNMEZ, Erdinç AVAROĞLU

Türkiye Topoğrafik Vektör Veritabanı'nın (TOPOVT) Farklı Ölçek ve Alanlardaki Kullanımı İçin Veri Modeli Değişikliği Yaklaşımının Belirlenmesi: Karayolu Şeması Örneği

Bekir YÜKSEL, Mustafa CANIBERK, Altan YILMAZ

Eğik Fotoğraflar ile 3 Boyutlu Kent Modeli Üretimi ve Kullanım Alanları

Enes HALICI, Cevdet Coşkun AYDIN

OpenStreetMap Binalarının Mekansal Doğruluğunun Analiz Edilmesi

Kadir KÜÇÜK, Berk ANBAROĞLU