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Combining UAV Imagery, Volunteered Geographic Information, and Field Survey Data to Improve Characterization of Rural Water Points in Malawi
ISPRS International Journal of Geo-Information ( IF 3.4 ) Pub Date : 2020-10-09 , DOI: 10.3390/ijgi9100592 Marc van den Homberg , Arjen Crince , Jurg Wilbrink , Daniël Kersbergen , Gumbi Gumbi , Simon Tembo , Rob Lemmens
ISPRS International Journal of Geo-Information ( IF 3.4 ) Pub Date : 2020-10-09 , DOI: 10.3390/ijgi9100592 Marc van den Homberg , Arjen Crince , Jurg Wilbrink , Daniël Kersbergen , Gumbi Gumbi , Simon Tembo , Rob Lemmens
As the world is digitizing fast, the increase in Big and Small Data offers opportunities to enrich official statistics for reporting on Sustainable Development Goals (SDG). However, survey data coming from an increased number of organizations (Small Data) and Big Data offer challenges in terms of data heterogeneity. This paper describes a methodology for combining various data sources to create a more comprehensive dataset on SDG 6.1.1. (proportion of population using safely managed drinking water services). We enabled digital volunteers to trace buildings on satellite imagery and used the traces on OpenStreetMap to facilitate visual detection of water points on Unmanned Aerial Vehicle (UAV) imagery and estimate the number of people served per water point. Combining data on water points identified on our UAV imagery with data on water points from field surveys improves the overall quality in terms of removal of inconsistencies and enrichment of attribute information. Satellite imagery enables scaling more easily than UAV imagery but is too costly to acquire at sufficiently high resolution. For small areas, our workflow is cost-effective in creating an up-to-date and consistent water point dataset by combining UAV imagery, Volunteered Geographic Information, and field survey data.
中文翻译:
结合无人机图像,自愿性地理信息和野外调查数据,以改善马拉维农村水位的特征
随着世界数字化的迅速发展,大数据和小数据的增加为丰富官方统计数据提供了机会,以报告可持续发展目标(SDG)。但是,来自越来越多的组织(小数据)和大数据的调查数据在数据异构性方面提出了挑战。本文介绍了一种用于组合各种数据源以在SDG 6.1.1上创建更全面的数据集的方法。(使用安全管理的饮用水服务的人口比例)。我们使数字志愿者能够追踪卫星图像上的建筑物,并使用OpenStreetMap上的踪迹来方便视觉检测无人飞行器(UAV)图像上的水位,并估计每个水位的服务人数。将我们的无人机图像上识别出的水位数据与现场调查中的水位数据相结合,可以在消除不一致之处和丰富属性信息方面提高整体质量。卫星图像比无人机图像更容易缩放,但以足够高的分辨率获取图像太昂贵。对于小区域,我们的工作流程通过结合无人机图像,志愿者地理信息和野外调查数据来创建最新且一致的水位数据集,具有成本效益。
更新日期:2020-10-11
中文翻译:
结合无人机图像,自愿性地理信息和野外调查数据,以改善马拉维农村水位的特征
随着世界数字化的迅速发展,大数据和小数据的增加为丰富官方统计数据提供了机会,以报告可持续发展目标(SDG)。但是,来自越来越多的组织(小数据)和大数据的调查数据在数据异构性方面提出了挑战。本文介绍了一种用于组合各种数据源以在SDG 6.1.1上创建更全面的数据集的方法。(使用安全管理的饮用水服务的人口比例)。我们使数字志愿者能够追踪卫星图像上的建筑物,并使用OpenStreetMap上的踪迹来方便视觉检测无人飞行器(UAV)图像上的水位,并估计每个水位的服务人数。将我们的无人机图像上识别出的水位数据与现场调查中的水位数据相结合,可以在消除不一致之处和丰富属性信息方面提高整体质量。卫星图像比无人机图像更容易缩放,但以足够高的分辨率获取图像太昂贵。对于小区域,我们的工作流程通过结合无人机图像,志愿者地理信息和野外调查数据来创建最新且一致的水位数据集,具有成本效益。