SGM+Universidad ORT del Uruguay

Presentación del tema: "SGM+Universidad ORT del Uruguay"— Transcripción de la presentación:

1 SGM+Universidad ORT del Uruguay
Preparando información básica para ensayar prototipos del Programa de Mejora de Exactitud Posicional (ProMEP) Carlos López-Vázquez Laboratorio LatinGEO SGM+Universidad ORT del Uruguay 5 de Junio de 2015

2 Agenda Motivación ¿Qué es un ProMEP? Tres casos Tres Conclusiones
CONEAT+Catastro Cartografía PCN50 Catastro Conclusiones

3 Palabras claves de una IDE
Adquirir Descubrir, descargar, … Compartir Publicar, difundir,… Comunicar Metadatos, … Intercambiar Interoperabilidad

4 ¿Interoperabilidad?

5 Nomenclatura “…debería ser posible combinar sin inconvenientes datos espaciales de diferentes orígenes y compartirlos entre muchos usuarios y aplicaciones…”. INSPIRE A este servicio (aún por desarrollar) se le denomina Geospatial Data Fusion Service La operación se denomina Conflación (del latín conflare, que significa fundir, fusionar), aunque hay sinónimos: Fusión (usado típicamente con imágenes) Armonización (usado típicamente con BD) Homogeinización Integración

6 ¿…de qué estará hablando este tipo…?

7 Tipos de Conflación Semántica Geométrica
Mapa A con tres categorías de uso de suelo Mapa B con diez categorías ¿Cómo construir A U B? Geométrica Mapa A con cierta exactitud y atributos Mapa B con otra exactitud (y atributos) Caso particular: B es la realidad medida con GNSS

8 Un ancestro, tres descendientes geométricamente incompatibles
Interoperabilidad: Uruguay al presente Actualizaciones SGM desde 1999 Plan Cartográfico Nacional SGM Vuelo 1999 SIGNAC (MTOP) Cartografía Catastral CONEAT 1998 DINAMIGE Un ancestro, tres descendientes geométricamente incompatibles 2007 CDP AGESIC

9 ¿Cómo emparejarlos?: ProMEP
Tres proyectos tres… Cartografía emparentada con DINAMIGE 1998 CONEAT Catastro Cartografía emparentada con PCN 50 Conjunto de Datos Provisorios Cartografía basada en ortoimágenes al Futuro Catastro ¿Cómo emparejarlos?: ProMEP

10 ProMEP: PROgrama de Mejora de Exactitud Posicional
Concepto acuñado a principios del siglo XXI Mapas legados, poca exactitud Datos nuevos (GNSS), mucha exactitud ¡No pueden usarse a la vez! Características Acerca datos legados a coordenadas compatibles con GNSS Corrección masiva de la cartografía Todas las coberturas y objetos a la vez Desplazamientos dados por fórmula matemática (¡no a mano!) Requiere identificar objetos en la cartografía, y sus homólogos con coordenadas más exactas ¿Puntos? ¿Líneas? ¿¿Ambos??

11 ¡Mucho lío!... ¿y porqué no hacemos todo de vuelta?
Opción tentadora… Imposible en la práctica Esfuerzo gigantesco (RRHH y tiempo) Muchos usos y usuarios ya vinculados a la cartografía existente Tiene efectos en cascada Juan usó la cartografía A para construir B Pedro usó A y B para construir C … La realidad del GNSS no puede ignorarse Algo debe hacerse… ¡que le sirva a Juan, Pedro,… y otros!

12 El caso del CONEAT Objetivos Fines impositivos
Categorías de suelos según su productividad en carne y lana Aspectos técnicos Clasificación basada en fotografía aérea y trabajo de campo Geometría dada por los fotoplanos, ampliados al 1:20.000 Sólo corrección parcial de las deformaciones Mosaico de imágenes  mosaico de sus errores

13 Categorías CONEAT Parcelas Caminería (¡implícita!)

14 Algunas características de este caso
Categorías CONEAT difíciles de discernir en el terreno ¿Cómo medir la exactitud inicial? ¿¿Cómo medir la mejora?? Idea: usar el catastro como intermedio Hallar desplazamientos para corregir primero el catastro Aplicarlos para corregir luego el CONEAT Ventajas: Objetos bien definidos en terreno y cartografía Persistentes en el tiempo (fotos son ¡de 1966!) Tipo punto, línea y polígono

15 Propuesta para Uruguay
Actualizaciones SGM desde 1999 Plan cartográfico Nacional SGM Vuelo 1999 SIGNAC (MTOP) Cartografía Catastral CONEAT 1998 DINAMIGE ProMEP Integración 2007 CDP IDE-UY ¿CDP 2.0 IDE-UY?

16 Algo de teoría matemática
El cómo del ProMEP Algo de teoría matemática

17 Transformación matemática
Usualmente basadas en puntos homólogos No manejan líneas homólogas No manejan otra información geométrica Helmert, Transformación afín, Siete parámetros, Ocho parámetros … Exactas si hay 2, 3 o 4 puntos… Aproximadas en otros caso Típicamente: cientos a miles de puntos Se necesitan otros métodos más generales

18 Enfoque tradicional Supóngase que
Dados N puntos de control, se deberá cumplir: Hay multitud de métodos para elegir (u,v) Todos son métodos de interpolación Ej.: Rubber-sheeting, polinomios, etc. Los resultados pueden ser buenos, malos, o muy malos. ¿Porqué?

19 Restricciones cartográficas
Se consultó a cartógrafos y otros expertos No cualquier (u,v) es aceptable Hay restricciones: Continuidad Mantener el sentido del plano Preservar topología Mantener ángulos entre objetos Mantener proporciones de distancia Alineación mutua de algunos objetos Dilatación/contracción moderadas … Duras Blandas

20 Matemática y restricciones
Elementos a preservar C0 C1 det(J) Cauchy-Riemmann ¿? Ángulos entre objetos X >0 Proporcionalidad entre segmentos Colinealidad de algunos objetos Orientación del mapa Posición relativa entre objetos Continuidad de líneas Orientación de las curvas Continuidad entre mapas adyacentes Áreas (quasi-isométricas) ~1.0 Dilatación/contracción acotadas [a,b]

21 Restricciones… Las Duras son innegociables
Las Blandas pueden cumplirse no exacta sino aproximadamente Ha dado lugar a varias publicaciones Idea: ¡divide y vencerás! El primer sumando ajusta a los datos El segundo sumando es a) pequeño y b) hace cumplir las restricciones

22 ¡Aquí están las Restricciones cartográficas!
Problema general Para el caso 2D ¿Cómo hallar/estimar (u,v)? ¡Aquí están las Restricciones cartográficas!

23 Restricciones cartográficas
Duras: Que respete puntos de control Que respete líneas de control Que respete la topología Deseables: Preservar ángulos de corte entre líneas Preservar proporcionalidad entre segmentos Preservar alineación de algunos objetos Otras…

24 Es lo más fácil… aparentemente
Se elige una función interpolante llamada aquí Hay muchas posibilidades Polinomios (¡pésima idea!) Rubber-sheeting (implementado en SIG) Otras… Normalmente NO cumplen ninguna de las restricciones duras …y menos las blandas Por eso es que no siempre funcionan

25 Restricciones cartográficas
Duras: Que respete puntos de control Que respete líneas de control Que respete la topología Deseables: Preservar ángulos de corte entre líneas Preservar proporcionalidad entre segmentos Preservar alineación de algunos objetos Otras…

26 Uso de líneas de control
Poco considerado en la literatura (dos antecedentes) Dato de la realidad: hoy es fácil medir puntos de control con GNSS hay GNSS a bordo de vehículos y flotas, o es fácil hacerlo muchos mapas tienen una capa de vías de tránsito es algo que ya se recolectó en Uruguay ¡Tiene sentido utilizarlas!

27 Restricciones cartográficas
Duras: Que respete puntos de control Que respete líneas de control Que respete la topología Deseables: Preservar ángulos de corte entre líneas Preservar proporcionalidad entre segmentos Preservar alineación de algunos objetos Otras…

28 ¿Respetar topología? No cualquier transformación es aceptable
“lo que está a la izquierda, queda a la izquierda” Alcanza con imponer condiciones al Jacobiano Se respeta la topología original si det(J)>0 en todo el dominio

29 Restricciones cartográficas
Duras: Que respete puntos de control Que respete líneas de control Que respete la topología Deseables: Preservar ángulos de corte entre líneas Preservar proporcionalidad entre segmentos Preservar alineación de algunos objetos Otras…

30 Caso particular del Catastro
Hay puntos de control (vértices de parcelas) Hay frentes de calle Hay una medida “legal” del área de parcela Dada por el agrimensor actuante Presumiblemente muy exacta Hay una medida del área, calculable en el SIG Afectada por los errores de posición IDEA: Se puede usar como restricción blanda que se “parezca” el área calculada con el área legal

31 El “punto G” ¿puede determinarse fijando las áreas?
Tomado de

32 Información necesaria
Para investigar se necesitan teoría, recursos,… y datos En particular, para estos tres casos: Datos originales de “mala” calidad Ejemplos de lo que debería lograrse (“alta” calidad) Métodos para transformar aproximadamente de uno a otro Método 1 Método 2 .. Mecanismos para medir el éxito, y elegir el mejor método

33 Tres proyectos tres… Cartografía emparentada con DINAMIGE 1998
CONEAT Catastro Cartografía emparentada con SIGNAC 1999 Conjunto de Datos Provisorios Cartografía basada en ortoimágenes al Futuro Catastro

34 Datos y métodos Datos Catastro vectorial y Trazas GNSS
(Catastro + CONEAT) en papel escaneado Para la definición de la transformación matemática: Trazas GNSS tomadas sobre rutas y caminería rural Rutas y caminería rural pueden inferirse de las láminas del Catastro + CONEAT Para la evaluación del éxito: Existen puntos de control independientes identificables en la cartografía CONEAT La Exactitud será medida aplicando el NSSDA

35 Cartas elegidas previamente: G26c y vecinas
G26c fue una mala elección Muy pobre red vial (11.5 km) Pocos puntos de control (¡3!) Se decidió incluir las cartas vecinas 51 km, 38 puntos Resultados: Exactitud inicial: 136 m Exactitud final: 95 m

36 ¿Qué tan representativo es esto?
G26c tiene sólo 11.5 km 50% tiene más de 45 km 30% tiene más de 50 km 10% tiene más de 82 km Idealmente, más red vial implica mejor exactitud Si no hay red vial puede complementarse con datos catastrales y datos de campo

37 Tres proyectos tres… Cartografía emparentada con DINAMIGE 1998
CONEAT Catastro Cartografía emparentada con SIGNAC 1999 Conjunto de Datos Provisorios Cartografía basada en ortoimágenes al Futuro Catastro

38 Datos y métodos Datos Cartografía PCN50 (SGM o SIGNAC)
Trazas GNSS de red vial Para la definición de la transformación matemática: Trazas GNSS tomadas sobre rutas y caminería rural Rutas y caminería rural existentes en la carta Para la evaluación del éxito: La Exactitud será medida aplicando el NSSDA

39 Tres proyectos tres… Cartografía emparentada con DINAMIGE 1998
CONEAT Catastro Cartografía emparentada con SIGNAC 1999 Conjunto de Datos Provisorios Cartografía basada en ortoimágenes al Futuro Catastro

40 Datos y métodos Cartografía Catastral entre Arroyo Solís Chico y Solís Grande Ortoimágenes válidas para hacer el Para la definición de la transformación matemática: Trazas GNSS tomadas sobre rutas y caminería Rutas y caminería rural implícitas de la cartografía Áreas declaradas por el agrimensor Para la evaluación del éxito: La Exactitud será medida aplicando el NSSDA

41 Ventajas del enfoque ProMEP:
Conclusiones Ventajas del enfoque ProMEP: Permite manejar impacto de mejoras geométricas en la cartografía, incluso tras hacerla totalmente desde cero Juan y Pedro solamente deben aplicar la transformación Sólo trabajo de gabinete; no se requiere más campo (Relativamente) poco trabajo de edición

42 Tareas… Usando el “Dato Original” generar a mano el “Dato Corregido”
Asociar cada línea original con su corregida Aplicar el ProMEP al dato Original Analizar diferencia en relación al Dato Corregido Según lo que resulte Autofelicitarse Elaborar listado de excusas

43 Laboratorio de Tecnologías de Información Geográfica
¡Gracias! ¿Preguntas? Esta lagartija es el logo del LatinGEO Carlos López-Vázquez Laboratorio de Tecnologías de Información Geográfica SGM/ORT Avenida 8 de Octubre C.P.11600 Teléfono: (598) Fax: (598) Introduction to ArcGIS I (for ArcView 8, ArcEditor 8, and ArcInfo 8) 1-43

44 Hechos… Hecho #1: se inventó el GIS
Mapas existentes + GIS Mapas digitales (OK) Mapas digitales + GIS Más usuarios & usos Hecho #2: se inventó el GNSS Mapas digitales + usuarios + usos + GNSS ¡Sorpresa! Mapas existentes quedan inutilizados para ciertos propósitos Ductos, desagües, etc. localizados con GNSS Tráfico y tránsito Exactitud requerida >> Exactitud suministrada

45 ¿Qué puede hacer el productor?
Alternativa 1: Dejar todo como está Alternativa 2: Hacer todo de nuevo Mapas existentes tienen un gran valor “residual” Actualizados (±…) Populares (muchas veces únicos…) Muchísimos atributos (¡cierto!) Son base para otros mapas derivados (¡muy cierto!) ¿Plazos? ¿Costos? Alternativa 3: Intentar arreglar muchos $

46 Intentar arreglar… ¿pero cómo?
Modificar el mapa base para que se parezca más a la realidad ¿Realidad? Quizá equivalente a GNSS ¿Cómo hacerlo? ¿A mano? ¿Qué hacer con mapas derivados? ¿Cómo hacerlo? ¿Automáticamente? Proceso o programa masivo de mejoraProMEP ¿Cómo especificarlo? ¿Cómo contratarlo?

47 Pero… ¿Qué es un ProMEP? Idea: corregir masivamente la planimetría
Hay antecedentes (pocos) OS GB TIGER files USA Problema internacional Datos digitalizados… o no

48 Antecedentes… Pocos (documentados…) Caso más conocido: OS-GB 2001-2006
Quizá realizados informalmente Quizá documentados… ¡pero inaccesibles! Caso más conocido: OS-GB Cartografía 1:2500 GNSS incompatible Error inicial ~ 2.8 m ¡Pero había casos de hasta 13 m! Error final ~ 1.1 m Mejora ( )/2.8*100=61% 