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Servizi di geocoding on-line, un'analisi di benchmarking per alcune cià italiane VIII Convegno AIT 22-24 Giugno 2016, Palermo Gianfranco Di Pietro, Fabio Rinnone Geofunction Srls www.geofunction.it/academy
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Servizi di geocoding on-line, un’analisi di benchmarking per alcune città italiane

Jan 22, 2018

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Page 1: Servizi di geocoding on-line, un’analisi di benchmarking per alcune città italiane

Servizi di geocoding on-line, un'analisi di benchmarking per alcune città italiane

VIII Convegno AIT 22-24 Giugno 2016, Palermo

Gianfranco Di Pietro, Fabio RinnoneGeofunction Srls

www.geofunction.it/academy

Page 2: Servizi di geocoding on-line, un’analisi di benchmarking per alcune città italiane

I servizi di geocoding

● Google Mapsil servizio commerciale di mappe e indirizzi di Google

● MapQuestServizio di mappe commerciali di proprietà di “AoL”

● OpenRouteServiceUtilizza una raccolta di dati generati dagli utenti di OpenStreetMap

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Ipotesi di base

● Localizzazione reale ≈ dataset enti pubblici● Precisione della localizzazione reale ε=±2-3 mt

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I dati analizzati

● dati.toscana.it Grafo stradale versione 1.7.10 (progetto Iter.Net), dati su Firenze città.

● comune.cagliari.it Numeri civici del Comune di Cagliari.

● comune.trento.it Numeri civici principali e secondari, Comune di Trento.

OPEN DATA

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Le API per il geocoding

● Geocoder Javahttps://code.google.com/archive/p/geocoder-java/

progetto non ufficiale di Google: si interfaccia con le API JavaScript di Google Maps v3: metodi nativi Java che fanno le richieste HTTP.

● MapQuest REST APIhttp://www.mapquestapi.com/geocoding/

● ORS REST APIhttp://openls.geog.uni-heidelberg.de/

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Il tool in Java per le richieste

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Analisi effettuate

● Estrazione casuale di circa 8000 record dalle banche dati dei civici di Cagliari, Firenze, Trento.

● Invio tramite un tool in Java degli indirizzi alle API Google Maps, MapQuest e OpenRouteService.

● Calcolo delle distanze tra le localizzazioni ottenute dalle API e le localizzazioni ufficiali(1).

(1) il calcolo delle distanze è stato effettuatocon l'approssimazione dell'ellissoide a sfera locale

Località Cagliari Firenze Trenton° geocoding 1311 2000 4624

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Analisi effettuate

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Il parametro “Geocoder Approx”

Geocoder Approx 10 m [%]GA10=

1n⋅∑

i

n

Θ(δ10)

δ10={δi se δi≤10 mt0 se d i>10mt

Percentuale di indirizzi geolocalizzati che rientrano nell'intorno di raggio 10 mt rispetto alla

localizzazione data dagli enti pubblici

Percentuale di indirizzi geolocalizzati che rientrano nell'intorno di raggio 10 mt rispetto alla

localizzazione data dagli enti pubblici

δ=distanza tra punto geocoding e punto dataset (1)

(1) misurata approssimando l'ellissoide WGS84 a sfera locale

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Risultati ottenuti

Geocoder GA10

Google Maps 54,51%

MapQuest 49,12%

OpenRouteService 21,97%

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Risultati ottenuti

Geocoder GA10

Google Maps 90,05%

MapQuest <0,01%

OpenRouteService 6,50%

FIRENZE

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Risultati ottenuti

Geocoder GA10

Google Maps 0,04%

MapQuest <0,01%

OpenRouteService <0,01%

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Ulteriori sviluppi● Estensione delle analisi ad altri luoghi e

aumento delle valutazioni dei risultati● Generazione di carte di precisione dei risultati● Web-service di consulenza/redirect ai migliori

servizi di geocoding in base agli indirizzi da analizzare

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References

● Duangduen Roongpiboonsopit and Hassan A. Karimi (2010), “Comparative evaluation and analysis of online geocoding services”, International Journal of Geographical Information Science,Vol. 24, No. 7: 1081–1100.

● Karimi, H. A., Sharker, M. H. and Roongpiboonsopit, D. (2011), “Geocoding Recommender: An Algorithm to Recommend Optimal Online Geocoding Services for Applications”, Transactions in GIS, 15: 869–886. doi: 10.1111/j.1467-9671.2011.01293.xns”