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Criação de plataforma de geocoding baseada em serviços Google Maps
| Summary: | Este projeto foi realizado no âmbito de um estágio na consultora de negócios Focus BC. De acordo com as necessidades da empresa, a proposta constitui a criação de uma plataforma de georreferenciação de moradas postais em lote, utilizando o serviço de geocoding da Google Maps: a Geocoding API. A aplicação foi escrita na linguagem de programação Python, e conta com etapas de pré e pós processamento dos dados que possibilitaram aumentar a qualidade dos resultados oferecidos pelo serviço. Métricas de avaliação dos dados originais foram criadas (métricas de entrada), permitindo ajustar as expectativas quanto aos possíveis resultados, assim como estimar o esforço necessário para obtenção da precisão desejada na georreferenciação. Em seguida os dados passam por um módulo de correção e normalização de moradas, ficando prontos para serem enviados ao serviço. Sucessivos pedidos de geocoding para um mesmo registo são eventualmente feitos, alterando a estrutura da morada de acordo com um fluxo de controle específico. Como as quatro classes de precisão dos resultados atribuída pela Geocoding API não possuem um nível de detalhe suficiente no contexto dos projetos desenvolvidos pela Focus BC, foi implementado um método que classifica os resultados em sete categorias. A versão final da aplicação georreferenciou 31915 moradas provenientes de quatro fontes distintas. Uma precisão considerada aceitável foi atingida para 81.8% dos registos. A normalização e o sistema de múltiplos pedidos lograram em conjunto um aumento de 9.53 pontos percentuais na proporção de registos referenciados com precisão considerada alta (55% do total). Apesar da normalização, os resultados são influenciados pela qualidade dos dados originais, como foi possível evidenciar através das métricas de entrada. Uma verificação manual da precisão de 2% dos registos permitiu avaliar a confiança da classificação dos resultados, indicando uma precisão global de 91.72 %. No âmbito deste estudo identificaram-se algumas melhorias possíveis de serem implementadas nos processos de normalização e na atribuição de precisão. Justifica-se a necessidade de futuramente desenvolver-se uma interface web para facilitar o uso da aplicação, assim como sua adaptação a moradas e organizações territoriais de outros países. |
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| Main Authors: | Goldstein, Stephane |
| Subject: | Geocoding Georreferenciação Google Maps API Trabalhos de projecto de mestrado - 2014 |
| Year: | 2014 |
| Country: | Portugal |
| Document type: | master thesis |
| Access type: | open access |
| Associated institution: | Universidade de Lisboa |
| Language: | Portuguese |
| Origin: | Repositório da Universidade de Lisboa |
| Summary: | Este projeto foi realizado no âmbito de um estágio na consultora de negócios Focus BC. De acordo com as necessidades da empresa, a proposta constitui a criação de uma plataforma de georreferenciação de moradas postais em lote, utilizando o serviço de geocoding da Google Maps: a Geocoding API. A aplicação foi escrita na linguagem de programação Python, e conta com etapas de pré e pós processamento dos dados que possibilitaram aumentar a qualidade dos resultados oferecidos pelo serviço. Métricas de avaliação dos dados originais foram criadas (métricas de entrada), permitindo ajustar as expectativas quanto aos possíveis resultados, assim como estimar o esforço necessário para obtenção da precisão desejada na georreferenciação. Em seguida os dados passam por um módulo de correção e normalização de moradas, ficando prontos para serem enviados ao serviço. Sucessivos pedidos de geocoding para um mesmo registo são eventualmente feitos, alterando a estrutura da morada de acordo com um fluxo de controle específico. Como as quatro classes de precisão dos resultados atribuída pela Geocoding API não possuem um nível de detalhe suficiente no contexto dos projetos desenvolvidos pela Focus BC, foi implementado um método que classifica os resultados em sete categorias. A versão final da aplicação georreferenciou 31915 moradas provenientes de quatro fontes distintas. Uma precisão considerada aceitável foi atingida para 81.8% dos registos. A normalização e o sistema de múltiplos pedidos lograram em conjunto um aumento de 9.53 pontos percentuais na proporção de registos referenciados com precisão considerada alta (55% do total). Apesar da normalização, os resultados são influenciados pela qualidade dos dados originais, como foi possível evidenciar através das métricas de entrada. Uma verificação manual da precisão de 2% dos registos permitiu avaliar a confiança da classificação dos resultados, indicando uma precisão global de 91.72 %. No âmbito deste estudo identificaram-se algumas melhorias possíveis de serem implementadas nos processos de normalização e na atribuição de precisão. Justifica-se a necessidade de futuramente desenvolver-se uma interface web para facilitar o uso da aplicação, assim como sua adaptação a moradas e organizações territoriais de outros países. |
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No funded projects found.