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Conflation d'arĂȘtes

2024-04-19

Si la conflation via JOSM[1] est relativement efficace lorsqu'il s'agit d'Ă©lĂ©ments Ă  faible emprise gĂ©omĂ©trique[2] – Ou plus gĂ©nĂ©ralement d'Ă©lĂ©ments physique[3] –, la tĂąche s'avĂšre plus ardue dĂšs lors que les Ă©lĂ©ments sont de gĂ©omĂ©trie Ă©tendue, complexe, ou sans physicalitĂ© comme c'est le cas d'un rĂ©seau routier.

Soit deux villages, et sommets, A et B. Une route, et arĂȘte, les reliant pourrait ĂȘtre tantĂŽt limitĂ©e Ă  50 km.h⁻Âč, tantĂŽt Ă  80 km.h⁻Âč, conduisant Ă  deux arĂȘtes successives. De son cĂŽtĂ©, OpenStreetMap pourrait avoir divisĂ© cette route en trois arĂȘtes sur la base des amĂ©nagements cyclables avec une bande Ă  proximitĂ© des villages mais rien entre les deux – Toute ressemblance Ă  des faits rĂ©els ne serait pas une coĂŻncidence. Comment faire un mĂ©lange des deux graphes avec pour seuls Ă©lĂ©ments l'emprise des arĂȘtes ?

Cette difficultĂ© prend source directement dans la maniĂšre dont le rapprochement est rĂ©alisĂ© par l'outil de conflation : par dĂ©faut, l'extension JOSM compare les donnĂ©es selon les barycentres. Or cette distance peut ĂȘtre importante, notamment si les sections ne sont pas dĂ©coupĂ©es de maniĂšre similaire. OpenStreetMap souffre notamment d'une forte fragmentation de part son modĂšle oĂč les attributs sont directement appliquĂ© sur le graphe sous-jacent, mais il est possible qu'Ă  l'inverse de larges tronçons soient gardĂ©s uniques par manque de dĂ©tail.

Automatisation

Je vois Ă  priori trois niveaux d'automatisation pour rĂ©aliser cela :

Dans l'idĂ©al la mĂ©thode automatisĂ©e serait gĂ©niale, en pratique j'en suis aujourd'hui incapable. À dĂ©faut, je pars sur les mĂ©thodes manuelle ou semi-automatique ; Avis Ă  l'Ă©cole de la gĂ©omagique de nous montrer des arcanes.

Étude de cas

J'ai récemment produit un jeu de données mettant en évidence les limitations de vitesses de certains itinéraires départementaux à partir d'informations de type LRS[4]. C'est un exemple parmi tant d'autres de cas d'usage qui requiÚrent le développement de solutions pour la maintenance au fil du temps.

La premiĂšre Ă©tape a Ă©tĂ© la sĂ©lection de clĂ©s d'intĂ©rĂȘt :

À noter que le rĂ©colement prĂ©alable des numĂ©ros de routes dĂ©partementales me permet de significativement limiter le nombre de donnĂ©es OSM Ă  tĂ©lĂ©charger : `ref~"D " and type:way in Doubs`. Je savais bien que ce serait utile !

Le rĂ©haussement Ă©tant fait dans une logique d'itinĂ©raire, la mĂ©thode semi-automatique ne m'est pas utile : je sais pertinemment que je serai le seul en possession du numĂ©ro attribuĂ© par le CDSR.

S'en suit une phase longue et ennuyeuse oĂč je superpose et redĂ©coupe les deux graphes ponctuĂ©s de nƓuds-sommets. Quelques 566 arĂȘtes plus tard – En rĂ©alitĂ© 241, je me suis rendu compte en cours de route de la qualitĂ© discutable des donnĂ©es, je me suis restreint Ă  seulement ajouter les sections Ă  90, et la rĂ©fĂ©rence d'itinĂ©raire –, je suis plutĂŽt satisfait de mon travail et rajoute une raison de plus en opposition au retour Ă  90 km.h⁻Âč. Le travail est nĂ©anmoins dĂ©sormais public, par exemple via une carte uMap[5] montrant encore la marge de progression possible en terme de dĂ©tails – À juste titre, s'il faut Ă  chaque fois y passer plusieurs heures.

Mention spéciale pour l'extension WayDownloader qui m'a grandement simplifié la tùche (et sera sûrement utile à l'avenir si je dois toucher à des itinéraires de bus) avec sa fonction de sélection de tronçons reliant deux chemins.

Références

[1] JOSM : Conflation, LeJun 2023

[2] Conflation : Points de repùre, LeJun 2024

[3] Benchmark of existing open source solutions for conflating structured, geographical and transit data, JungleBus 2020

[4] QGIS LRS : Vitesses maximales autorisĂ©es, LeJun 2024

[5] Carte des vitesses maximales autorisées dans le département du Doubs, LeJun 2023