FME WT 2014: (FR) Adaptation des géodonnées à un référentiel tel que le PICC

CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE.

Adaptation de géodonnées à un référentielFrançois DonnayChef de projet GIS et Geo-ICT


Contenu

Utilisation de données provenant de différents référentiels

Concepts

4 exemples


2 sources

Source A:• Parcelles• Bâtiments• Piscines• Arbres• Rampe• a

Source B:• Parcelles• Bâtiments


Intégration des données

Cas de figure 1: Géométrie d’une source prend le pas sur l’autre. Attributs des deux.

Par exemple les parcelles

Eventuellement les bâtiments

Condition: Même type d’objets présents dans les deux sources



Cas de figure 2: Combinaison des géométries

Par exemple: Bâtiment principal provenant de la source B

Dépendances provenant de la source A



Cas de figure 3: Déplacement d’objets ou adaptation de leur forme Déplacement local

Vecteurs de déplacement

Déplacement Transformation affine

Au niveau de l’objet

Adaptation de la forme Rubbersheeting

Au niveau du vertex

Condition: Création des vecteurs nécessaires au déplacement des objets


Référence vs Source

FME offre la possibilité d’harmoniser ses propres données et de les rendre plus précises

Flandre: GRB + MRB-Wegen

GRB: Utilisation obligatoire à partir de janvier 2015 pour les communes

Wallonie: PICC

Bruxelles: URBIS


Exemples

1. Calage des limites parcellaires par rapport au GRB

2. Calage de données des impétrants sur le PICC

3. Harmonisation des polygones du WIS sur le GRB

4. Harmoniser des attributs relatifs à des routes par rapport aux routes du MRB

CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE.Grip op het GRB - 28-03-2014 9

Exemples données parcellaires: Contours des permis de bâtir

Problèmes: les contours de CadMap ne correspondent aux parcelles GRB

Solution:

CadMap versus parcelles GRB

Les permis de bâtir surposésà CadMap

Résultat: Le permis de bâtirmappé aux parcelles GRBcorrespondants (dans ce cas-ci couvre deux parcelles GRB)

Calage des limites parcellaires par rapport au GRB



Processus

Parcelles du GRB

Polygones

Transformation des polygones

Attributs originaux+2 attributs supplémentaires

(CAT & CORR)

Attributs originaux

Rapports statistiques

Permis, inscriptions, terrains non occupés,

(parcelles avec ou sans CAPAKEY)



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Catégories

A -> F: de « Excellent » à « Pas de correspondance »

Sub-divisé en « 1 » et « 2 » en fonction de la correspondance avec les CAPAKEY

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Description Action Category

Top category, CAPAKEY match transform A1

Top category, no CAPAKEY match transform A2

Top intermediate, CAPAKEY match transform B1

Top intermediate, no CAPAKEY match Transform B2

Low intermediate, CAPAKEY match Transform C1

Low intermediate, no CAPAKEY match Transform C2

Low category, CAPAKEY match Transform D1

Low category, no CAPAKEY match Transform D2

No match, overlap met, CAPAKEY match Transform E1

No match, overlap met, no CAPAKEY match no action E2

No match, no overlap, CAPAKEY match Transform F1

No match, no overlap, no CAPAKEY match no action F2



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GRIP op GRB- 28-03-2014 14



GRIP op GRB- 28-03-2014 15



GRIP op GRB- 28-03-2014 16



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CAPAKEY identique?

NON (E2)

OUI (E1)



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CAPAKEY identique?

NON (F2)

OUI (F1)



Classification quantitative

Rapport de vérification

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Possibles de travailler avec plusieurs couches

Résumé succinct

Aperçus détaillés par couche

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Calage des limites parcellaires par rapport au GRB Automatisation maximale et efficace

Pour les informations sur les limites parcellaires Les données en input au sein de la même couche peuvent se

superposer

Input peuvent être en « multipart » (output sont aussi en multipart)

Les données en input peuvent contenir des « donuts » (output ont aussi des « donuts »)

Relation entre les polygones (permis) et les parcelles (GRB) 1-1

1-n

CAPAKEY Optionel

Améliore la classification

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Calage des données des impétrants sur le PICC

SWDE (Réseau de distribution d’eau)

40.000km de conduites positionnées sur des fonds de plan différents

Nécessité de recaler leur réseau sur le PICC (pour répondre notamment aux exigences du KLIM-CICC)

Automatisation du recalage afin de limiter l’intervention manuelle

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Exemple de positionnement des conduites

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Réseau de distribution (en rouge) par rapport au fond de plan source

Même réseau par rapport au PICC


Etape 1: Calculer et créer les vecteurs de déplacement

Quantifier le déplacement entre la source 1 (ancienne) et la source 2 (nouvelle)

Hétérogénéité locale requiert un filtrage des vecteurs

Etape 2: Utiliser les vecteurs de déplacement pour tout type de données (points, lignes, polygones)

Rubbersheeting




Etape 1: Calculer et créer les vecteurs de déplacement

Rechercher des points similaires

Exemple: Caractéristiques de chaque sommet d’un bâtiment :

Angle interne

Azimuth de l’angle

Longueur des deux

segments composant le

sommet

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Recherche d’un maximum d’objets « identiques » dans les deux couches Par exemple

Points: lampadaires, abri-bus, plaques d’égouts…

Lignes: axe des routes, égouts, axe des cours d’eau…

Polygones: bâtiments, parcelles…

Le résultat final est fonction du nombre et de la qualité des vecteurs

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Etape 2: « Rubbersheeting » Chaque vertex de la source de données est déplacé sur base de ses

vecteurs proches

Principe « ISDW »

Influence d’un vecteur= 1/d²

Avantage: la relation topologique est conservée

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CONNECT. TRANSFORM. AUTOMATE. 28

Original Vecteurs Après Rubbersheeting



Original Vecteurs Après Rubbersheeting




Conclusions:

Déplacements de tous les objets en respectant la topologie

La qualité des résultats dépend des vecteurs créés et donc des différences observées entre le fond de plan source et le PICC ainsi que de l’hétérogénéité au sein du fond de plan source

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Harmonisation des données de la ville de Gand au GRB

WIS = Wegeninformatiesysteem

Harmonisation des polygones du WIS sur le GRB



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Superposition avec le GRB

Anomalies (petites et grandes)

Brainstorming aboutissant sur plusieurs suggestions

Critère développé: “Chaque ligne du WGO-wcz doit correspondre à un ou plusieurs segment(s) des polygones WIS”

Lignes WGO-wcz = limite entre le trottoir et la route (référence)




Calculer la nouvelle position de chaque vertex WIS par rapport au GRB

Pourcentage du WIS

Le sens de digitalisation GRB doit être identique à celui du WIS

Création des vecteurs de déplacement

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0 % 31 %

60 %

100 %

0 %31 %

60 %

100 %



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Résultats

Avant Après

Blanc = Référence GRB Couleur = WIS


Résultats

Avant Après



Conclusions:

Automatisation est possible

Plus de relations entre le WIS et le GRB pour obtenir de meilleurs vecteurs et déplacements (prendre plusieurs lignes de référence)

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Couche(s) de données propre(s)

Ajouter les attributs contenus dans une (des) couche(s) sur la géométrie des routes du MRB (référence)

Exemple le REVETEMENT

Harmoniser les attributs des routes par rapport aux routes du MRB


Post-Processing: Disparition des petits éléments



Conclusions

Récupérer des attributs et les appliquer sur un filaire de référence est possible

Le post-traitement est recommandé afin d’éviter de trop petits éléments



GIM Centre de FormationFME les Bases

Contenu Réaliser des transformations complexes de données à l’aide de FME Workbench

Afficher et explorer les données avec FME Viewer

Appliquer les “bonnes pratiques” lors de modèles FME importants

Manipuler des données géométriques et attributaires en utilisant les « transformers ».

Travailler avec des sources de données multiples dans un seul modèle

Créer des modèles facilement modifiables et agréables à utiliser

Prérequis? Connaissances de bases en GIS

Où et Quand? Mardi 20 & jeudi 22 mai 2014 (Heverlee - NL)

Mardi 4 & jeudi 6 novembre 2014 (Heverlee - NL)

Mardi 3 & jeudi 5 juin 2014 (Gembloux - ENG)

Mardi 18 & jeudi 20 novembre 2014 (Gembloux – ENG)


Résumé

Harmoniser ses propres données par rapport à un référentiel

Récupérer et mapper la géométrie (parcelles)

Adapter la géométrie avec le Rubbersheeter(conduites)

Transfert d’attributs (routes du MRB)

FME rend l’automatisation possible


Merci!

Des questions?

Pour plus d’informations:

François Donnay

[email protected]

GIM

http://www.gim.be

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