16 novembre 2010

Comment contourner l'absence d'entité géographique dans OSM ?

Dans le cadre des midis-conférences du CRG, j'ai assisté aujourd'hui à une présentation très intéressante de M. Stefan Keller (professeur à l'Université des sciences appliquées de Rapperwil en Suisse). M. Keller et son équipe se sont attardés à la situation suivante:

D'un point de vue SIG/GIS, la structure de donnée derrière OpenStreetMap (OSM) ne permet pas une symbolisation personnalisée par entité géographique (point, ligne, polygone)

Considérant les primitives de base d'OSM (nodes, ways, relations et tags), la possibilité de convertir ces éléments en entités géographiques devient très intéressante. Dans cette optique, les projets de recherche de M. Keller et ses étudiants ont méné à la création de OSM-in-a-box. Il existe présentement plusieurs outils de conversion pour OSM:
Par contre, ces outils demeurent étroitement liés au modèle original de données. OSM-in-a-box quant à lui, est un puissant outil (développé en JAVA) dont la pièce maîtresse est osm2gis. Ce dernier permet:
  • Extraction de données d'OSM (en supportant les filtres)
  • Conversion des données d'OSM en entités géographiques
  • Insertion automatique des données (converties) dans PostgreSQL/PostGIS
  • Récupération périodique et configurable des données afin de maintenir à jour votre base de données locale. Une fois le chargement massif initial terminé, seul le différentiel sera considéré.
Une fois les données emmagasinées localement au sein de votre base de données, elles pourront être diffusées facilement avec votre serveur WMS/WFS préféré et ce, en appliquant vos propres styles (à partir de fichiers SLD par exemple). Ce traitement était auparavant impossible à partir de la structure native d'OSM.

1 commentaires:

Marten a dit…

you might also be interested in the Esri Editor for OpenStreetMap (http://esriurl.com/OSMEditor), an open source extension to ArcGIS Desktop that supports feature based editing of OpenStreetMap content and bridges the gap between object-centric and node/way/tag-centric data models.

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