Araştırma Makalesi

OpenStreetMap Binalarının Mekansal Doğruluğunun Analiz Edilmesi

Cilt: 1 Sayı: 1 15 Aralık 2019
PDF İndir

OpenStreetMap Binalarının Mekansal Doğruluğunun Analiz Edilmesi

Öz

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

Teşekkür

TOPOVT verilerini sağladıklarından dolayı Harita Genel Müdürlüğü’ne teşekkür ederiz. Ayrıca, Altan Yılmaz ve Mustafa Canıberk’in geri bildirimleri için de müteşekkiriz.

Kaynakça

  1. Anbaroğlu, B., (2017). Gönüllü Coğrafi Bilgi: Mekânsal Bilişim Çalışmalarına Web 2.0 Devrinde Yeni Bir Yaklaşım, Harita Dergisi, 158, 1-9.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. Goodchild, M.F., 2007. Citizens as sensors: the world of volunteered geography. GeoJournal 69, 211–221.
  7. 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.
  8. 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.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

-

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

15 Aralık 2019

Gönderilme Tarihi

16 Kasım 2019

Kabul Tarihi

12 Aralık 2019

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2019 Cilt: 1 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA
Küçük, K., & Anbaroğlu, B. (2019). OpenStreetMap Binalarının Mekansal Doğruluğunun Analiz Edilmesi. Türkiye Coğrafi Bilgi Sistemleri Dergisi, 1(1), 5-13. https://izlik.org/JA53ZK77CT
AMA
1.Küçük K, Anbaroğlu B. OpenStreetMap Binalarının Mekansal Doğruluğunun Analiz Edilmesi. TUCBİS. 2019;1(1):5-13. https://izlik.org/JA53ZK77CT
Chicago
Küçük, Kadir, ve Berk Anbaroğlu. 2019. “OpenStreetMap Binalarının Mekansal Doğruluğunun Analiz Edilmesi”. Türkiye Coğrafi Bilgi Sistemleri Dergisi 1 (1): 5-13. https://izlik.org/JA53ZK77CT.
EndNote
Küçük K, Anbaroğlu B (01 Aralık 2019) OpenStreetMap Binalarının Mekansal Doğruluğunun Analiz Edilmesi. Türkiye Coğrafi Bilgi Sistemleri Dergisi 1 1 5–13.
IEEE
[1]K. Küçük ve B. Anbaroğlu, “OpenStreetMap Binalarının Mekansal Doğruluğunun Analiz Edilmesi”, TUCBİS, c. 1, sy 1, ss. 5–13, Ara. 2019, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA53ZK77CT
ISNAD
Küçük, Kadir - Anbaroğlu, Berk. “OpenStreetMap Binalarının Mekansal Doğruluğunun Analiz Edilmesi”. Türkiye Coğrafi Bilgi Sistemleri Dergisi 1/1 (01 Aralık 2019): 5-13. https://izlik.org/JA53ZK77CT.
JAMA
1.Küçük K, Anbaroğlu B. OpenStreetMap Binalarının Mekansal Doğruluğunun Analiz Edilmesi. TUCBİS. 2019;1:5–13.
MLA
Küçük, Kadir, ve Berk Anbaroğlu. “OpenStreetMap Binalarının Mekansal Doğruluğunun Analiz Edilmesi”. Türkiye Coğrafi Bilgi Sistemleri Dergisi, c. 1, sy 1, Aralık 2019, ss. 5-13, https://izlik.org/JA53ZK77CT.
Vancouver
1.Kadir Küçük, Berk Anbaroğlu. OpenStreetMap Binalarının Mekansal Doğruluğunun Analiz Edilmesi. TUCBİS [Internet]. 01 Aralık 2019;1(1):5-13. Erişim adresi: https://izlik.org/JA53ZK77CT

-