SWDE – recalage des données réseaux sur le PICC

Jean-Guy BaudouinChristophe Adriaensen

Présentation de la SWDE

Jean-Guy BaudouinCellule Performance Réseau - SIG

Responsable SIG

SWDE – Zones couvertes

SWDE – En chiffres

Présentation du projet de recalage

Jean-Guy BaudouinCellule Performance Réseau - SIG

Responsable SIG

Et

Chistophe AdriaensenSales Director

Contexte : une multitude de fond de plans (< 2014)

PICC

CADASTRE

FONDivers

Contexte : migration vers le PICC

Problème: décalageSituation initiale sur FON

Problème: décalageSituation sur PICC correspondante

Problème: décalage

Solution 1 : recalage manuel• 14.000 km de conduites• 2.300 m / jours / hommes

6.000 jours-hommes ou 4 ans à 7 personnes

Solution 2: procédure automatique

Solution 2: procédure automatiqueChallenges

• Hétérogénéité des fonds de plan de référence et de leur précision de positionnement

• Important décalage entre les sources de données de référence et non uniformité de ce décalage

• Traitement d’une grande quantité de données

ChallengesImportant décalage entre les sources de données de référence et non uniformité de ce décalage

ChallengesImportant décalage entre les sources de données de référence et non uniformité de ce décalage

PhasagePhase 1: Analyse de faisabilité (Proof of Concept)

• Analyse des données

• Définition des critères d’acceptation

• Développement d’une première version de l’algorithme

• Evaluation des améliorations possibles et des résultats attendus

PhasageConclusion Phase 1

PhasagePhase 2: Implémentation

• WP1: Développement de l’algorithme V2

• WP2: Test et validation de l’algorithme

• WP3 : Mise en production dans l’environnement du client

Méthodologie - itérativePhase 2: Implémentation

Méthodologie - principe• Modèle 0: Création d’une couche des bâtiments

du PICC ainsi qu’une couche des bâtiments des autres fond de plan

• Modèle 1: Création de vecteurs de transformation

• Modèle 2: Nettoyage des vecteurs de transformation

• Modèle 3: Déplacement des objets et création de la couche remarque

Aspects techniques

Aspects techniques• Modèle 1: Création de vecteurs de transformation sur base de la

similitude des bâtiments. Comparaison de différents caractéristiques avec une certaine tolérance:

• Longueur des segments• Azimuth• Angle formé par les côtés des bâtiments

Aspects techniquesTravail préparatoire de réorientation et de construction des polygones

Aspects techniques• Modèle 1: Création de vecteurs de transformation

sur base de la similitude des bâtiments. https://hub.safe.com/transformers/polylineanalyzer

Aspects techniquesTakes polylines and polygons and analyzes relationships between their components - vertices and segments.There are 9 outputs in the transformer:- Starting Azimuth (direction of 0)- Starting Angle (direction of 0)- Vertex labels with their number within each line or area- Vertices with their numbers, azimuths and angles of incoming and outgoing segments as attributes

https://hub.safe.com/transformers/polylineanalyzer

Aspects techniques- Segments of the original lines or areas with angle, azimuth, vertex numbers at the beginning and the end, and length as attributes.- Angles between adjacent segments- Angle of each segment- Azimuth of each segment- Invalid Inputs (non-linear and non-polygonal features)This transformer uses embedded versions of LoopFilter, VertexCounter and AzimuthCalculator custom transformers.

https://hub.safe.com/transformers/polylineanalyzer

Aspects techniques• Modèle 1: Création de vecteurs de transformation sur

base de la similitude des bâtiments: recherche des sommets voisins

Aspects techniques• Modèle 2: Nettoyage des vecteurs de

transformation (processus itératif)

Avant cleaning:

Aspects techniques• Modèle 2: Nettoyage des vecteurs de

transformation (processus itératif)

Après cleaning:

Aspects techniques• Modèle 3: déplacement des objets avec le Rubbersheeter

Inconvénients: les angles ne sont pas conservés

Aspects techniques• Modèle 3: déplacement des objets

Afin de conserver dans la mesure du possible les angles entre les conduites

création de vecteurs de déplacements moyens au niveau des sommets des conduites

Conclusion

Conclusion

Conclusion• La méthodologie générale peut être appliquée à d’autres sources

de données

• Une adaptation légère est nécessaire afin de prendre en compte les aspects spécifiques liés à chaque source de données. FME est l’outil idéal pour ce type de traitement!

• Le gain de temps est important et permet une économie de l’ordre de 80 à 90% par rapport à un traitement manuel (200 jours-homme pendant 1 an plutôt que 6000 jours-homme)

Merci!