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Présentation du projet de recalage
Jean-Guy BaudouinCellule Performance Réseau - SIG
Responsable SIG
Et
Chistophe AdriaensenSales Director
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 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
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 - 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• 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 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• 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)
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