[NUUG kart] Skogdataene fra Corine Land Cover er svært upresise

[Vidar Gundersen]

2011/1/18 Guttorm Flatabø <post at guttormflatabo.com>:

> Samme data som «Image of the week» på opengeodata, reknar eg med?
> http://opengeodata.org/image-of-the-week-romanian-landuse

stemmer.


>> vi kunne brukt skogtemaet fra N5000 istedet for eksempel.
> Kva er fordel/ulempe?

de er ganske grove.
prøv å se på det i JOSM:
http://www.vidargundersen.com/osm/N5000_Skog.osm.bz2

fordel: mye mindre data. tar minimalt tid å importere.
ulempe: grov detaljgrad. skog tegnes etter coastline, så det vil dekke fjorder.


> Eg kjem truleg til å vere involvert i prosjekt her rundt Sognefjorden
> der me truleg kunne tenkt oss å få hjelp med dette. Problemet her kan
> bli at det ikkje er satellittbilete å samanlikne med for å vurdere
> kvaliteten. Landskapet er jo ganske annleis her, med mykje fjell og
> fjordar og ikkje så mykje samanhengande skog.

jeg har også sett steder hvor det er veldig vanskelig å vurdere satelittfoto
(både Bing lavoppløselig og Landsat) i Østerdalen.
jeg kommer til å gi meg når mye er på plass Østafjells og sør for Tynset.


jeg kan fortelle litt om hvordan jeg har gått frem.

du trenger GDAL, Python GDAL og ogr2osm.py.
last ned 311,312,313.
312 (coniferous/barskog) er mest interessant for oss.
det er lurt å begynne med å lage en mindre fil:

    ogr2ogr -t_srs EPSG:4326 -clipdst 4 58 13 64 -f "ESRI Shapefile"
wood-needle.shp clc06_c312.shp

og så trekker jeg ut mindre bokser bitvis på samme måte (bokser på
0.2-0.5° hver retning), konverterer med ogr2osm og åpner i JOSM,
legger på tagger, rydder dataene og laster opp.

jeg sjekker at OSM fila ikke er ulevelig stor.
av og til blir selv små uttrekk kjempestore.
dette skyldes en bøgg i ogr2osm sin handtering av self-intersecting ways
disse er tidkrevende å rydde opp i, se etter relasjoner med mange
medlemmer og slett alle linjemedlemmer unntatt den lengste i hver
gruppe.

i JOSM merker jeg alle ways og bruker Simplify (Y),
med simplify-way.max-error=50, dvs halvparten av
oppløsningen til Corine dataene (Shannons samplingsteorem).
dette bevarer formen, men fjerner trappene man ofte ser i datasettet.
jeg har importert en del før jeg innså at dette var lurt, så
hvis dere ser slike, bruk Simplify slik som her.

for å tagge natural=wood,wood=coniferous selekterer jeg følgende:
"type:way -role:inner"

jeg har valgt å slette tags som har blitt med fra Shape fila.

jeg rydder generelt opp litt, deler polygoner på passende steder, osv.

husk source="Corine Land Cover /
http://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/clc-2006-vector-data-version"
på alle ways.


det er bare å spørre.