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SWDE – recalage des
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Jean-Guy Baudouin
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Cellule Performance Réseau - SIG
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aspects spécifiques liés à chaque source de données. FME est l’outil idéal
pour ce type de traitement!
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Custom Transformers voor omzetting tussen Lambert72 en Lambert2008
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FME Custom Transformers pour la conversion entre les coordonnées Lambert72 et...
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Bridging the gap between BIM and GIS
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FME World TOur 2016: SWDE - recalage des données sur le PICC

  • 1. SWDE – recalage des données réseaux sur le PICC Jean-Guy Baudouin Christophe Adriaensen
  • 2. Présentation de la SWDE Jean-Guy Baudouin Cellule Performance Réseau - SIG Responsable SIG
  • 3. SWDE – Zones couvertes
  • 4. SWDE – En chiffres
  • 5. Présentation du projet de recalage Jean-Guy Baudouin Cellule Performance Réseau - SIG Responsable SIG Et Chistophe Adriaensen Sales Director
  • 6. Contexte : une multitude de fond de plans (< 2014) PICC CADASTRE FON Divers
  • 7. Contexte : migration vers le PICC
  • 11. Solution 1 : recalage manuel • 14.000 km de conduites • 2.300 m / jours / hommes  6.000 jours-hommes ou 4 ans à 7 personnes
  • 12. Solution 2: procédure automatique
  • 13. Solution 2: procédure automatique Challenges • 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
  • 14. Challenges Important décalage entre les sources de données de référence et non uniformité de ce décalage
  • 15. Challenges Important décalage entre les sources de données de référence et non uniformité de ce décalage
  • 16. Phasage Phase 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
  • 18. Phasage Phase 2: Implémentation • WP1: Développement de l’algorithme V2 • WP2: Test et validation de l’algorithme • WP3 : Mise en production dans l’environnement du client
  • 19. Méthodologie - itérative Phase 2: Implémentation
  • 20. 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
  • 22. 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
  • 23. Aspects techniques Travail préparatoire de réorientation et de construction des polygones
  • 24. Aspects techniques • Modèle 1: Création de vecteurs de transformation sur base de la similitude des bâtiments. https://hub.safe.com/transformers/polylineanalyzer
  • 25. Aspects techniques Takes 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
  • 26. 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
  • 27. Aspects techniques • Modèle 1: Création de vecteurs de transformation sur base de la similitude des bâtiments: recherche des sommets voisins
  • 28. Aspects techniques • Modèle 2: Nettoyage des vecteurs de transformation (processus itératif) Avant cleaning:
  • 29. Aspects techniques • Modèle 2: Nettoyage des vecteurs de transformation (processus itératif) Après cleaning:
  • 30. Aspects techniques • Modèle 3: déplacement des objets avec le Rubbersheeter Inconvénients: les angles ne sont pas conservés
  • 31. 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
  • 34. 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)