AutoCAD-AutoDeskCatastroGoogle Earth / kartor

Min erfarenhet med Google Earth för Cadastre

Jag ser ofta samma frågor i sökorden som användare kommer till Geofumadas från Googles sökmotor.

Kan jag registrera mig med Google Earth?
Hur exakta är bilderna i Google Earth?
Varför är min undersökning förskjuten i förhållande till Google Earth?

Innan straffa mig för vad du kommer att läsa i den här artikeln, låt mig sätta dem i samband med den erfarenhet jag var tvungen att ta en lantmäteri i ett projekt där det var mest värdefulla paradigmskifte i sökresultaten att fäst metoder och protokoll av traditionalister.

När jag dimensionerade variablerna för vad det innebar att utföra ortofoto för de 25 kommuner som krävde undersökningen insåg jag att det fanns saker som inte konvergerade:

-Tiden för att göra flyg hade redan gått, eftersom landet är tropiskt och det finns en optimal tid för vilken molnighet, rök och väderförhållanden,

-De var år då satellitbilden som köptes av skrot inte var ett alternativ med de precisioner som nu erbjuds,

-Den offentliga institutionen som beviljade flygtillståndet var hälften gammaldags, den ville ha en miljonär pengar (naturligtvis på bordet) på grund av spridningen i varje kommun. Bortsett från att flygplanet debiterade mig en extra för att höja en fet pojke som institutionen sa var den enda som kunde övervaka dessa flygningar.

- Pengarna som var tillgängliga hade knappt nått för att göra bra ortophoto, men lite uppror.

-Har jag hade pengarna medförde ortofototiderna som hindrade att få resultat före datumen för godkännande av de kadastrala värdena för förändringen av fem år.

När jag granskade de resultat som projektet sökte insåg jag att den störande metoden genom en gemensam kadastermodell var viktigare än precision. Det var viktigare att demonstrera multifunktionsmodellen än den optimala kvaliteten på den enkla juridiska metoden. Så jag föredrog att underkasta mig hån och rusa för kortsiktiga resultat.

Artikeln är baserad på den erfarenheten, mer som ett tekniskt tillämpningssätt och sunt förnuft än ett magiskt recept; även om jag godtyckligt har använt exempel från en kommun, där jag måste erkänna att ”chorosoppa” väcker minnen som går utöver det enbart geomatiska sammanhanget.

 Google Earth-bilder har bra precision (Relativ).

Låt oss se exempelbilden. På den kontinuerliga täckningsnivån kan man se att undersökningen som vi gjorde med en totalstation och georeferens med geodetiska GPS passar mycket bra med bilden som fanns före 2013. Naturligtvis var det nödvändigt att ladda ner bilden för att få den att jaga med poängen kontroll som vi tog upp. I detta fall måste en förskjutning (av bilden, inte undersökningen) göras cirka 11 meter nordväst.

Google Earth-bilden måste flyttas i förhållande till vår precisionsundersökning. När detta är gjort visar bilden konsistens.

Google Earth-bilder har inte konsistens i absolut precision.

Fortsatt med samma exempel ser vi att den bild som Google Earth uppdaterade i 2013 har en annan förskjutning än den föregående. Överlappningen mellan bilderna har en lutning så bra gjort att den lilla ses diskontinuitet; i fallet av vägen, se att eftersom det är i skärriktningen är inte märkbar som om det var kors, men till höger om resningen kan ses som strömmen inte längre sammanfaller med lyft; Även om det kunde ha förändrats kurs, vem vet det vet att det finns en kvarhållningsvägg från bron som inte har förändrats i år.

Så att använda den nyare bilden innebär samma arbete som med den tidigare; bestämma identifierbara punkter och associera dem med kontrollpunkter i fältet och flytta sedan bilden en vektor, som vi är tydliga skiljer sig från den andra bilden. Övningen ledde till intressanta lösningar, där Google Earth-bilden var en referens inför fel som gjordes med totalstationen, som att tappa ryggen ur sikte, upptäckten att ett team behövde kalibreras, validering av de matriska kvadranterna som följer en partition baserad på exakta grader, minuter och sekunder, och vad man inte ska säga som bevis på en tredimensionell karta som visar skillnaderna i matrisvärde som betalades för mark och byggnader. Dessa saker, utan en referensbild eller enkel användning av ett CAD / GIS-program är nästan omöjliga.

Grunden för Google Earth-bilder är en uppsättning av bitar av skott från olika år, med olika typsnitt och absolut position inkonsekvens mellan dessa fläckar.

Positionsnoggrannheten i Google Earth är korrekt.

Bortsett från problemet med bilder är egenskaperna hos sfäroid som Google Earth använder är korrekta med avseende på alla undersökningar som projiceras på den. I bilden ovan, när du visar UTM-koordinaterna i Google Earth, på en fil av min undersökning som jag har laddat upp som kml, har koordinatens precision ingen diskussion om Datum WGS84, eftersom det är matematiska data.

Mitt i projektet passerade statsinstitutionens guruer med en del superprecisionsutrustning. Vi berättade för dem att de kunde använda vår undersökning som support, eftersom de georeferenserade egenskaper för ett titelprojekt på begäran. Det var svårt att få en klump ur halsen när de föraktade en av kadasterpojkarna och berättade för honom att hans lyft var värdelöst.

Användningen av Google Earth för cadastre är din fördel som stöd

Faktum är att ta de tidigare besluten, tillåtet att ge Google Earth den användning och förtjänst det förtjänar. Liksom alla andra verktyg som används i projektet är Google Earth ett till.

Google Earth är oersättligt för användningen av bilder som inte är tillgängliga, inte bara för ett aktuellt år utan också för andra historiska datum. Jag minns ett möte där en borgmästare deltog och presenterade resultaten: "Google Earth har varit uEn tillgänglig lösning för att få bilder av hela kommunen, som aldrig tidigare erbjöd oss ​​något statligt företag eller institut". När en Cadastre-guru från XNUMX-talet fick frågan om att precisionen var dålig, finns hans ord inspelade i mina videor: "Dessa killar löst det, om du har ett bättre förslag, skriv ner det och vi kommer att överväga det".

Vad vi inte får glömma är att de i ledningen kräver enkla verktyg för att visa resultat på central nivå. Det finns människor som aldrig kommer att gå till fältet, och innan dem behövs grafiska demonstrationer som Google Earth inte kunde bytas ut vid den tiden. Att öppna en kml eller en WMS-tjänst och visa dem att kommunens stads- och landsbygdsfastigheter finns där, med den digitala terrängmodellen och byggnaderna med sina höjder beroende på före och efter projektets inträde ... är en ovärderlig upplevelse. De är inte medvetna om noggrannhet, är inte medvetna om hur vi skräddarsyr metoden, men är glada över att se grafiska resultat och godkänner att administrativa flaskhalsar bryts eller absurda rapporteringskrav på flera sidor.

Att ladda ner bilderna från Google Earth var en snickerisak. Projektets värde var i den gemensamma ledningen; Det var inte nödvändigt att köpa en totalstation eller millimeter GPS per kommun. En per community räckte och de fortsätter att göra det eftersom de bara växlar under året för att följa upp undersökningen eller uppdatera med de resurser som de åtagit sig årligen som en återinvestering av intäkterna och topografiska undersökningen i motorvägs- eller systemprojekt. hydrosanitär.

Att motstå alternativet att använda Google Earth som referens är bara att slåss mot en vägg. De som har gått för att erbjuda matrådstjänster till kommunerna i detta sammanhang kommer att berätta för mig att kommunerna nu inte vill betala för ett extremt exakt jobb, utan för en tjänst för att utbilda lokal kapacitet, användning av lågkostnadsresurser och råd så att beslut är korrekt.

Och sedan ...

Efter alla dessa år måste jag erkänna att det fanns misstag jag gjorde, och som jag skulle skriva en större artikel om än den här. Jag skulle ha velat att fri programvara skulle vara mer mogen och därigenom spara ytterligare en hög med pengar; eller att den publik kartläggning och kadastre passar för ändamål hade mer diffusion, eftersom det skulle ha kostat mig mindre att förklara metoder som vi har genomfört sedan dess. Men till resultaten idag hänvisar jag:

  • Kadastremodellen baserad på gemensam förvaltning av kommuner finns där, antas av andra företag, inte på grund av dess innovation men på grund av de lärdomar som har lärt sig.
  • Istället för att kartlägga 25 kommuner ledde erfarenheten till det 89. Bara för att dra nytta av storleken på den gemensamma förvaltningen och naturligtvis att använda Google Earth-bilder som stöd.
  • Innovation i lokala mänskliga resurser och ekonomiska motsvarigheter från där andra inte skulle försöka ledde för att visa att varje dollar som investeras av kommunen, återhämtade sig på mindre än två år och multipliceras sex gånger i intäkter under en period av 10 år.
  • De kommuner som uppnått fullständig täckning av deras territorier, för närvarande gör uppdateringar med resurs inkomster från hela landet, och förändrar metadata av precision och kvalitet och geometri.

Nästan i slutet av projektet träffade jag igen guruerna från den statliga institutionen, som validerade några problem som deras uppror hade haft, av vilka de redan hade utfärdat titlar och gått in i det nationella systemet. Först, med en auktoritär ton, sa de till oss att vi skulle överlämna de upphöjda kartorna. När vi gav dem en adress att ladda ner via WFS lämnade de oss som utlänningar, då visade en av killarna som förnedrade den att de använde gvSIG; Han sa till dem att de kunde ladda ner dem därifrån när de ville. Hans arrogans förändrade hans ansikte, och vi bytte ut vår ironi för lite synd, vid hans följande kommentar:

Ursäkta, Don Golgi, vad vi verkligen vill är att du ger oss de bilder du laddat ner från Google Earth.

Alternativ för att ladda ner bilder från Google Earth: Cad-Earth y Plex-Earth. Jag rekommenderar båda.

Golgi Alvarez

Författare, forskare, specialist på Land Management Models. Han har deltagit i konceptualisering och implementering av modeller som: National System of Property Administration SINAP i Honduras, Model of Management of Joint Municipalities in Honduras, Integrated Model of Cadastre Management - Registry in Nicaragua, System of Administration of the Territory SAT in Colombia . Redaktör för Geofumadas kunskapsblogg sedan 2007 och skapare av AulaGEO Academy som inkluderar mer än 100 kurser om GIS - CAD - BIM - Digital Twins-ämnen.

Relaterade artiklar

en kommentar

  1. Intressant metod för skattekadastre, eller tenencial karta. Jag tror inte att det gäller multifunktions- eller multipurpose cadastres.

Lämna en kommentar

Din e-postadress kommer inte att publiceras. Obligatoriska fält är markerade med *

Tillbaka till toppen knappen