Não sei se o Pandas pode ler diretamente de uma base PostgreSQL, mas nada
impede de exportar os dados para um formato que o Pandas reconheça e daí
para os algoritmos de machine learning.
Em 9 de agosto de 2018 10:08, Peter Krauss escreveu:
> Oi Paulo, boas dicas de clusterização, comunidade
Oi Paulo, boas dicas de clusterização, comunidade Python realmente criou
ferramentas poderosas ...
Quando ao OSM, bom lembrar que o XML é só um formato de troca de dados, as
representações geométricas do OSM usualmente são feitas em PostGIS.
Aqui vai um exemplo meio caduco, um dos poucos que
O módulo scikit-learn do Python tem excelentes algoritmos de clusterização
que poderiam ser usados para esse tipo de análise em larga escala.
Bastaria pegar o XML de um mapa (pode ser o do mundo), abrí-lo com o pandas
e fazer a visualização dos grupos com, por exemplo, um dendrograma.
Objetos
Oi Gerald e Wille, tambem achei interessante o artigo, que passa a receita
e faz a prova de conceito. Bom achado.
Aí entre a prova de conceito e produto tem um longo caminho... mas tudo
indica que o OSMCha seria
justamente uma ótima "casca" para abrigar o algoritmo da detecção de
prédios (algo
Dei uma olhada rápida, parece interessante as fórmulas de detecção de prédios,
mas vi que não mencionaram o OSMCha e que lá temos sim um registro de
changesets com problemas e com possibilidade de filtrar os que foram
classificados como uma má edição intencional.
http://osmcha.mapbox.com/
Oi Pessoal
artigo sobre deteção de vandalismo no OSM:
http://drops.dagstuhl.de/opus/volltexte/2018/9389/pdf/LIPIcs-GISCIENCE-2018-61.pdf
fico imaginando se a gente conseguiria implementar algo assim em grande
escala
abraço
Gerald
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