WikiDer > Обратное геокодирование

Reverse geocoding

Обратное геокодирование это процесс обратного (обратного) кодирования местоположения точки (широта, долгота) в читаемый адрес или название места. Это позволяет идентифицировать ближайшие уличные адреса, места и / или территориальные подразделения, такие как районы, округ, штат или страна. В сочетании с геокодирование и маршрутизация сервисов, обратное геокодирование является важным компонентом мобильных геолокационные сервисы и Улучшенный 911 преобразовать координату, полученную GPS на читаемый почтовый адрес, который легче понять конечному пользователю, но не обязательно с большей точностью.

Обратное геокодирование может выполняться систематически службами, которые обрабатывают координаты аналогично процессу геокодирования. Например, когда вводятся координаты GPS, адрес улицы интерполируется из диапазона, назначенного сегменту дороги в базовом наборе данных, к которому находится ближайшая точка. Если пользователь предоставляет координату около средней точки сегмента, который начинается с адреса 1 и заканчивается 100, возвращаемый адрес будет где-то около 50. Этот подход к обратному геокодированию не возвращает фактические адреса, а только оценки того, что должно быть там. на основе заранее определенного диапазона. Кроме того, координаты для обратного геокодирования также можно выбрать на интерактивной карте или извлечь из статических карт с помощью географическая привязка их в ГИС с предопределенными пространственными слоями для определения координат отображаемой точки. Многие ограничения геокодирования аналогичны обратному геокодированию.

Общедоступные службы обратного геокодирования становятся все более доступными через API и другие веб-службы, а также через приложения для мобильных телефонов.[нужна цитата] Эти сервисы требуют ручного ввода координат, захвата с помощью инструмента локализации (в основном GPS, но также вышка сотовой связи сигналы или Следы WiFi[1]), либо выбор точки на интерактивной карте; чтобы найти адрес или соседние места. Примеры этих услуг включают GeoNames веб-сервис обратного геокодирования, который имеет инструменты для определения ближайшего адреса улицы, названий мест, статей Википедии, страны, административных единиц округа, районов и других данных о местоположении по координатам. Google также опубликовал API обратного геокодирования, который можно адаптировать для онлайн-инструментов обратного геокодирования, которые используют тот же слой уличных ссылок, что и карты Google.[2]

Обратное геокодирование не ограничивается только улицами, но также может использоваться для идентификации корабля в канале или озере; поскольку более логично описывать местоположение корабля, используя идентификационные данные морской карты.

Проблемы конфиденциальности

Геокодирование и обратное геокодирование вызвали потенциальные проблемы с конфиденциальностью, особенно в отношении возможности обратный инженер адреса из опубликованных статических карт. Путем оцифровки опубликованных карт можно выполнить их географическую привязку, наложив их на другие пространственные слои, а затем извлечь местоположения точек, которые можно использовать для идентификации людей или геокодировать в обратном порядке, чтобы получить уличный адрес человека. Это может иметь потенциальные последствия для определения местоположения пациентов или участников исследования по картам, опубликованным в медицинской литературе, а также потенциально конфиденциальной информации, опубликованной в других журналистских источниках.

В одном исследовании карта ураган Катрина места смертности опубликованы в Батон-Руж, Луизиана, бумага была исследована. Используя местоположения GPS, полученные от домов, где произошли смертельные случаи, авторы смогли определить относительную ошибку между истинным местоположением домов и местоположением, определенным путем географической привязки опубликованной карты. Авторы обнаружили, что примерно 45% точек, извлеченных из карты с географической привязкой, находились в пределах 10 метров от точки, полученной с помощью GPS.[3] Другое исследование показало аналогичные результаты при изучении гипотетических карт адресов пациентов с низким и высоким разрешением, аналогичные тем, которые могут быть опубликованы в медицинских журналах. Они обнаружили, что примерно 26% точек, полученных с карты с низким разрешением, и 79% точек с карты с высоким разрешением, точно совпадают с истинным местоположением.[4]

Результаты этих исследований вызывают опасения относительно потенциального использования географической привязки и обратного геокодирования опубликованных карт для выяснения конфиденциальной или частной информации о лицах, попавших на карту. Инструкции по отображению и публикации потенциально конфиденциальной информации применяются непоследовательно, и не было выявлено единой процедуры. Предложено использование алгоритмов размытия, которые смещают расположение отображаемых точек.[кем?] как решение. Кроме того, если прямая ссылка на географию нанесенной на карту области не требуется, можно использовать абстрактное пространство для отображения пространственных узоров.

Сноски

  1. ^ Даналет, Антонин; Фарук, Билал; Бирлер, Мишель (2014). «Байесовский подход к обнаружению пешеходных последовательностей пунктов назначения по сигнатурам WiFi». Транспортные исследования, часть C: Новые технологии. 44: 146–170. Дои:10.1016 / j.trc.2014.03.015.
  2. ^ API обратного геокодирования Google Codesource
  3. ^ Кертис, А. Дж., Миллс, Дж. У., и Лейтнер, М. (2006) Пространственная конфиденциальность и ГИС: реинжиниринг местоположений смертности из опубликованных карт об урагане Катрина Журнал Здоровье Геогр, 5, 44.
  4. ^ Браунштейн, Дж. С., Касса, К. А., Кохан, И. С., и Мандл, К. Д. (2006) Метод неконтролируемой классификации для определения исходного местоположения случаев заболевания по картам болезней с низким разрешением Инт Дж Здоровье Геогр, 5, 56