Hodnocení kvality prostorových dat získaných crowdsourcingem

Bc. Jakub VRKOČ

Master's thesis

Assessment of quality of crowdsourcing spatial data

Abstract:

Diplomová práce je zaměřena na hodnocení kvality prostorových dat získaných crowdsourcingem. Hlavním cílem bylo zhodnotit možnosti, jak lze kvalitu takto získaných prostorových dat zajistit. V rámci dílčích cílů teoretické části byla vypracována rešerše v oblasti crowdsourcingu, kvality prostorových dat, nejběžnějších standardů a aplikací využívající princip crowdsourcingu. Praktická část diplomové práce se skládá ze dvou částí. V první části byl navržen nástroj pro hodnocení polohové přesnosti založený na pravděpodobnostním rastru výskytu černých skládek pro území hlavního města Prahy. Pro tvorbu nástroje poskytl data IPR Praha a současně byla data získána z aplikace ZmapujTo. V obou případech se jedná o OpenData. Příprava dat byla provedena v softwaru ArcGIS for Desktop. Výpočet rastru byl realizován pomocí modelovacího softwaru Maxent. Výstupem je rastr reprezentující výskyt černých skládek v hlavním městě Praha. Pro zvýšení přesnosti bylo přistoupeno k optimalizaci. Optimalizace byla provedena expertním výběrem typů využití území s minimální pravděpodobností výskytu černých skládek s cílem snížit uvnitř této funkční plochy pravděpodobnost výskytu. Optimalizovaný rastr byl zhlazen pomocí filtru Focal Statistics. Výsledný pravděpodobnostní rastr byl testován na expertních a současně reálných datech s polohovou přesností dosahující 90 %. Druhá část práce obsahuje návrh konceptu pro komplexní hodnocení kvality prostorových dat. Koncept navrhuje možnosti zajištění jak polohové, tak atributové a časové přesnosti. V případě praktické realizace navrhovaného konceptu by vznikl poloautomatický nástroj pro komplexní hodnocení kvality prostorových dat v rámci aplikace ZmapujTo. Realizací konceptu by došlo k výraznému ušetření času administrátora, který v současnosti provádí kontrolu jednotlivých reportů manuálně. Výstupy práce budou poskytnuty IPR Praha. Úspěšným propojením crowdsourcingu a GIS vzniká zcela nová oblast geoinformatiky. V tomto spojení má geoinformatika značný potenciál pro budoucí využití.

Abstract:

The diploma thesis is aimed at the quality evaluation of spatial data obtained by crowdsourcing. The main goal was to consider the possibilities of ensuring the spatial data quality. The theoretical part of the diploma thesis focuses on the research in the field of crowdsourcing, spatial data quality, the most common standards and applications using the crowdsourcing principle. The practical part is divided into two parts. The first one proposes a tool to evaluate spatial accuracy based on the probability grid of illegal disposal sites occurrence in the district of Prague. The data necessary for the tool creation was provided by IPR Praha as well as by the application ZmapujTo which are OpenData in both cases. The spatial data preparation was realized in ArcGIS for Desktop software. The grid computing was created by the help of Maxent software. The output is a grid representing the occurrence of illegal dumps in the capital city of Prague. Optimization was applied to increase the accuracy and it was performed by expert selection of land use types with minimal probability of illegal dumps occurrence keeping the objective to lower the probability of occurrence within the selected functional area. The optimized bitmap was smoothed using the Focal statistics filter. The resulting grid of probability was tested in both expert and real data with the accuracy achieving 90%. The second part deals with a concept draft for a complex evaluation of spatial data quality. The concept suggests possibilities of securing the spatial, attributive and time accuracy. In case of the proposed concept practical realization there would be created a semiautomatic tool for a complex evaluation of spatial data quality within the ZmapujTo application. The concept realization would significantly save time of the administrator who currently examines individual reports manually. The thesis output will be provided to IPR Praha. The successful connection between the crowdsourcing and GIS results in a whole new field of geoinformatics which has a significant capacity in such connection for the future use.

Keywords

crowdsourcing, kvalita dat, Maxent, ZmapujTo, černá skládka

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 9. 5. 2016

Accessible from:: 9. 5. 2016

Thesis defence

• Supervisor: RNDr. Jan Brus, Ph.D.

PALACKÝ UNIVERSITY OLOMOUC

Faculty of Science

Master programme / field:
Geography / Geoinformatics