Βελτίωση της ακρίβειας κτηματολογικών διαγραμμάτων με μεθόδους Μηχανικής Μάθησης
Creators: name: Βάντας, Κωνσταντίνος Ναούμ
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Κτηματολόγιο
Βελτίωση χωρικής ακρίβειας
Μηχανική Μάθηση
Cadastre
Positional accuracy improvement
Machine Learning

description: Η βελτίωση της χωρικής ακρίβειας αφορά τη σταδιακή τελειοποίηση των γεωμετρικών χαρακτηριστικών ενός συνόλου γεωχωρικής πληροφορίας. Τις τελευταίες δεκαετίες έχει αναγνωριστεί σε πολλές χώρες η αξία κτηματολογικών βάσεων δεδομένων σταδιακά υψηλότερης χωρικής ακρίβειας και αναπτύσσονται διαδικασίες και μέθοδοι για τη βελτίωση της ποιότητάς τους. Ο επαναπροσδιορισμός της ανωτέρω πληροφορίας, αν και αποτελεί τη βέλτιστη πρακτική, συνεπάγεται χρονοβόρες και υψηλού κόστους διαδικασίες. Εναλλακτικά, είναι δυνατή η μείωση του σφάλματος με τη χρήση κατάλληλων μετασχηματισμών, κάνοντας χρήση ενός μικρότερου συνόλου ομόλογων δεδομένων, υψηλότερης ακρίβειας. Στη βάση δεδομένων του Ελληνικού Κτηματολογίου έχει δημιουργηθεί ένα πρόβλημα «γεωμετρικής σύγχυσης» από το συνδυασμό γεωχωρικής πληροφορίας διαφορετικής ακρίβειας, εξαιτίας των διαφορετικών τεχνικών προδιαγραφών που εφαρμόστηκαν στις διαδοχικές γενιές κτηματογράφησης, αλλά και λόγω εκτεταμένων αστοχιών που έχουν διαπιστωθεί. Το πρόβλημα αυτό, έχει προκαλέσει την αδυναμία καθορισμού της αποδεκτής απόκλισης ως προς το εμβαδόν, τη θέση, το σχήμα και τα όρια ενός γεωτεμαχίου στο ισχύον θεσμικό πλαίσιο, αλλά και την εισαγωγή της διαδικασίας επαναπροσδιορισμού που δεν προβλέπονταν αρχικά. Η Μηχανική Μάθηση αφορά αλγορίθμους που μπορούν να βελτιώνουν αυτόματα την απόδοσή τους στην αντιμετώπιση ενός προβλήματος μέσω της εκπαίδευσής τους με δεδομένα και μόλις τα τελευταία χρόνια άρχισε να εξετάζεται η χρήση τους σε εφαρμογές κτηματολογίου. Στην παρούσα εργασία παρουσιάζεται και αξιολογείται η χρήση των προαναφερόμενων αλγορίθμων, αλλά και κλασικών μεθόδων, με σκοπό: (α) την αναγνώριση της ύπαρξης δομής ή ανωμαλιών στα γεωμετρικά σφάλματα, (β) την αυτοματοποιημένη βελτίωση της χωρικής ακρίβειας, (γ) την αξιολόγηση της επίδοσης τους βάσει κατάλληλης διαδικασίας διασταυρωμένης επικύρωσης και (δ) την επιλογή του καταλληλότερου δια μέσω στατιστικών ελέγχων. Πιο συγκεκριμένα, ακολουθήθηκε διαδικασία ομαδοποίησης των τιμών των σφαλμάτων κάνοντας χρήση του αλγορίθμου Κ-means, ώστε να διερευνηθεί η ύπαρξη ή μη χωρικών δομών στις τιμές τους. Ο βέλτιστος αριθμός των συστάδων προσδιορίστηκε από ένα σχήμα ψηφοφορίας 30 διαφορετικών μέτρων που βασίζονται στην έννοια της σχετικής εγκυρότητας συστάδας. Οι αλγόριθμοι παλινδρόμησης που αξιολογήθηκαν είναι: τα Γενικευμένα Αθροιστικά Μοντέλα, οι Μηχανές Διανυσμάτων Στήριξης, η Γραμμική Παλινδρόμηση και ο Μετασχηματισμός Ομοιότητας. Το μέτρο σφάλματος που χρησιμοποιήθηκε είναι η τετραγωνική ρίζα του μέσου τετραγωνικού σφάλματος, το οποίο έχει τη μορφή ευκλείδειας απόστασης και η δυνατότητα γενίκευσης των αλγορίθμων αξιολογήθηκε σε ένα σχήμα χωρικής διασταυρωμένης επικύρωσης για να αντιμετωπιστεί η ύπαρξη μεροληψίας στην εκτίμηση της, λόγω της χωρικής αυτοσυσχέτισης. Η μεθοδολογία εφαρμόστηκε σε δυο διαφορετικές κτηματολογικές βάσεις δεδομένων: (α) στο ιστορικό αστικό κτηματολόγιο Καστοριάς του 1925 και (β) σε αστική περιοχή του Ελληνικού Κτηματολογίου του Δήμου Ιωαννιτών. Και στις δυο περιπτώσεις διαπιστώθηκε η ύπαρξη χωρικής δομής στο σφάλμα και κατέστη δυνατή σημαντική βελτίωση της γεωμετρικής ακρίβειάς τους, από περίπου δυο έως και έντεκα φορές, αντίστοιχα. Πέρα από τους αλγορίθμους που εξετάστηκαν, σε μελλοντική έρευνα μπορούν να διερευνηθούν διαφορετικές μορφές τους, όπως για παράδειγμα η αλυσιδωτή, η χρήση και άλλων αλγορίθμων πολλαπλής απόκρισης, μεθόδων γεωστατιστικής και τέλος η εφαρμογή γεωμετρικών περιορισμών στα αποτελέσματα των μετασχηματισμών που επιφέρουν οι αλγόριθμοι. Ιδιαίτερο ενδιαφέρον για την ελληνική πραγματικότητα θα είχε η αξιολόγηση της μεθοδολογίας στα κτηματολογικά διαγράμματα του Κτηματολογικού Κανονισμού Δωδεκανήσου, αλλά και σε άλλες περιοχές λειτουργούντος Κτηματολογίου, όπου έχει διαπιστωθεί η ύπαρξη εκτεταμένων συστηματικών σφαλμάτων.
description: The improvement of positional accuracy involves the gradual refining of the geometric features in a geospatial information data set. During the last decades, the value of cadastral databases with gradually higher spatial accuracy has been recognized worldwide and various processes and methods have been developed. Resurveying the totality of the previous features, although the best practice, is a process that involves time-consuming and costly procedures. Alternatively, it is possible to reduce the error through appropriate transformations, using a smaller set of higher-precision, homologous data. In the Hellenic Cadastre spatial database, a geometric conflation problem has been arisen by the combination of geospatial information of different accuracy, due to the different technical specifications applied to the successive generations of cadastral surveying, and also due to extensive geometric failures that have been identified. This issue prevents the enaction into law of the acceptable deviation of a parcel in terms of area, location, shape and boundaries and also introduced the process of resurveying. Machine Learning regards the study of algorithms that have the ability to automatically improve their performance using data and only recently have been utilized in cadastral applications. This thesis introduces and evaluates the use of the aforementioned algorithms, in order to: (a) recognize the existence of structure or anomalies in geometric errors, (b) automatically improve the positional accuracy of cadastral data, (c) evaluate their generalization ability using an appropriate cross-validation procedure and (d) select the best one via statistical testing. Specifically, the K-means clustering algorithm was applied in order to investigate the existence or spatial structures in the error values. The optimal number of clusters was determined by a voting scheme of 30 different metrics based on the concept of relative cluster validity. The regression algorithms evaluated were: Generalized Additive Models, Support Vector Machines, Linear Regression, and the Helmert transformation. The error measure thaw was applied is the square root of the mean square error, which has the form of Euclidean distance, and the generalization ability of the algorithms was assessed in a spatial cross-validation scheme, in order to address optimism bias due to spatial autocorrelation. The methodology was applied in two different cadastral databases: (a) a historical Greek urban cadastral map from 1925 and (b) an urban area of the modern Hellenic Cadastre. In both cases the existence of a spatial structure in the error was emerged and it was possible to improve spatial accuracy significantly, from approximately two up to eleven times respectively. Further research can examine chained multi output regression schemes, as well as other multi output algorithms or geostatistical methods, with the presence of geometric constrains. Regarding Hellenic Cadastre, different data sets from problematic areas can be used in order to evaluate the performance of the proposed methods.