CLASSIFY - Grenzpunkte
Automatische Erkennung und Klassifizierung der Materialisierung von Grenzpunkten auf alten Katasterplänen. Begünstigte Verwaltung: Kanton Freiburg.
Kontext
In den Freiburger Gemeinden, in denen die amtliche Vermessung nach dem Standard AV93 im Grundbuch noch nicht in Kraft ist, werden die Grenzpunkte nicht immer im Datensatz der amtlichen Vermessung (AV) dargestellt. Dies führt zu zahlreichen Fehlern im CheckCH und erschwert das Verständnis der Nutzer, auch wenn diese Grenzpunkte auf alten Plänen identifiziert werden können.
Die Lage der Grenzpunkte ist dank der manuellen Digitalisierung der Linien, die vor einigen Jahren durchgeführt wurde, bekannt. Die Klassifizierung der Grenzpunkte auf der Grundlage alter Pläne ist jedoch sehr aufwändig. Zudem ist die Lokalisierung der Grenzpunkte aufgrund der verschiedenen Versionen derselben Zonen und der Schwierigkeiten bei der Georeferenzierung von so altem Material manchmal nur annähernd möglich. Unter diesen Umständen wandte sich der Kanton Freiburg an das STDL, um eine Methode zur Erkennung und Klassifizierung von Grenzpunkten in Katasterplänen zu entwickeln.
Methodik
Zwei Methoden wurden für dieses Projekt getestet:
Bildklassifizierung durch maschinelles Lernen
Die Lage der Punkte ist ungefähr bekannt. Es wurde ein Bild um die vermutete Lage jedes Punktes erstellt und klassifiziert.
Die getesteten Klassifikationsalgorithmen lieferten zufriedenstellende Metriken, bis zu einem Recall von 0.73. Trotzdem blieb die Qualität nicht erhalten, wenn die Methode auf grössere Gebiete ausgeweitet wurde.
Segmentierung von Instanzen mithilfe des STDL-Objektdetektors
Die Anwendung einer Deep-Learning-Methode auf Pläne ermöglichte eine bessere Berücksichtigung des Umfeldes um jeden Punkt herum und das Ergebnis wurde weniger von seiner ungefähren Lage beeinflusst. Der verwendete Algorithmus ist der Objektdetektor von des STDLs.
Ein F1-Score von 0.85 wurde für die Grenzpunkte erreicht, welche aufgrund der durch die Instanzensegmentierung erzeugten Detektionen klassifiziert wurden. Die Fachleute überprüften die Ergebnisse und bewerteten sie als zufriedenstellend.
Ergebnisse
Am Ende wurde die Instanzensegmentierung durch den STDL Objektdetektor auf 602 Freiburger Katasterplänen angewendet, um 50´000 Punkte der amtlichen Vermessung zu klassifizieren.
Dokumentierte Ressourcen
Alle Arbeiten des STDL werden unter einer offenen Lizenz veröffentlicht und wir empfehlen Ihnen, diese in Ihren Projekten zu verwenden.
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Das Swiss Territorial Data Lab (STDL) wurde im Jahr 2020 im Rahmen der Schweizer Geoinformationsstrategie (SGS) ins Leben gerufen und ist Teil des Aktionsfelds Nr. 5 «Innovationsförderung». Das Lab bietet öffentlichen Verwaltungen einen Raum zum Experimentieren, in dem sie neue Ansätze zur Bewältigung ihrer konkreten Herausforderungen testen können. Das STDL fördert die Zusammenarbeit zwischen Fachexperten und technischen Experten, um gemeinsam effiziente und geeignete Lösungen zu entwickeln.
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