Обратное геокодирование - это процесс преобразования местоположения, описанного географическими координатами (широта, долгота), в удобочитаемый адрес или название места. Это противоположность прямого геокодирования (часто называемого адресным геокодированием или просто «геокодированием»), отсюда и термин «обратное». Обратное геокодирование позволяет идентифицировать ближайшие уличные адреса, места и / или территориальные подразделения, такие как районы, округ, штат или страна. В сочетании с сервисами геокодирования и маршрутизации обратное геокодирование является критическим компонентом мобильных сервисов на основе определения местоположения и усовершенствованной службы 911 для преобразования координат, полученных с помощью GPS. на читаемый почтовый адрес, который легче понять конечному пользователю, но не обязательно с большей точностью.
Обратное геокодирование может выполняться систематически службами, которые обрабатывают координаты аналогично процессу геокодирования. Например, когда вводятся координаты GPS, адрес улицы интерполируется из диапазона, назначенного сегменту дороги в базовом наборе данных, к которому находится ближайшая точка. Если пользователь предоставляет координату около средней точки сегмента, который начинается с адреса 1 и заканчивается 100, возвращаемый адрес будет где-то около 50. Этот подход к обратному геокодированию не возвращает фактические адреса, а только оценки того, что должно быть там. на основе заранее определенного диапазона. В качестве альтернативы, координаты для обратного геокодирования также могут быть выбраны на интерактивной карте или извлечены из статических карт путем их географической привязки в ГИС с предварительно определенными пространственными слоями для определения координат отображаемой точки. Многие ограничения геокодирования аналогичны обратному геокодированию.
Общедоступные сервисы обратного геокодирования становятся все более доступными через API и другие веб-сервисы, а также приложения для мобильных телефонов. [ необходима цитата ] Эти услуги требуют ручного ввода координат, захвата с помощью инструмента локализации (в основном GPS , но также сигналов вышек сотовой связи или трассировки WiFi [1] ) или выбора точки на интерактивной карте; чтобы найти адрес или соседние места. Примеры этих служб включают веб-службу обратного геокодирования GeoNames, в которой есть инструменты для определения ближайшего адреса улицы, названий мест, статей Википедии, страны, административных единиц округа, районов и других данных о местоположении по координатам. Google также опубликовал API обратного геокодирования, который можно адаптировать для онлайн-инструментов обратного геокодирования, которые используют тот же слой уличных ссылок, что и карты Google. [2] Другие популярные сервисы обратного геокодирования используют различные поисковые системы [3] на основе данных OpenStreetMap .
Обратное геокодирование не ограничивается только улицами, но также может использоваться для идентификации корабля в канале или озере; поскольку более логично описывать местоположение корабля, используя идентификационные данные морской карты.
Проблемы конфиденциальности
Геокодирование и обратное геокодирование вызвали потенциальные проблемы с конфиденциальностью, особенно в отношении возможности обратного проектирования уличных адресов из опубликованных статических карт. Путем оцифровки опубликованных карт можно сделать их географическую привязку, наложив их на другие пространственные слои, а затем извлечь точечные местоположения, которые можно использовать для идентификации людей или геокодировать в обратном порядке для получения адреса улицы. Это может иметь потенциальные последствия для определения местоположения пациентов или участников исследования по картам, опубликованным в медицинской литературе, а также потенциально конфиденциальной информации, опубликованной в других журналистских источниках.
В одном исследовании была изучена карта мест смерти от урагана Катрина, опубликованная в газете Батон-Руж, штат Луизиана . Используя местоположения GPS, полученные от домов, в которых произошли смертельные случаи, авторы смогли определить относительную ошибку между истинным местоположением домов и местоположением, определенным путем географической привязки опубликованной карты. Авторы обнаружили, что примерно 45% точек, извлеченных из карты с географической привязкой, находились в пределах 10 метров от точки, полученной домохозяйством с помощью GPS. [4] Другое исследование показало аналогичные результаты при изучении гипотетических карт адресов пациентов с низким и высоким разрешением, аналогичные тем, которые могут быть опубликованы в медицинских журналах. Они обнаружили, что примерно 26% точек, полученных с карты с низким разрешением, и 79% точек с карты с высоким разрешением, точно совпадают с истинным местоположением. [5]
Результаты этих исследований вызывают опасения относительно потенциального использования географической привязки и обратного геокодирования опубликованных карт для выяснения конфиденциальной или частной информации о нанесенных на карту лицах. Руководства по отображению и публикации потенциально конфиденциальной информации применяются непоследовательно, и не было выявлено единой процедуры. Использование размытость алгоритмов , которые сдвигают расположение отображенных точек были предложены [ кем? ] как решение. Кроме того, если прямая ссылка на географию нанесенной на карту области не требуется, можно использовать абстрактное пространство для отображения пространственных узоров.
Сноски
- ^ Даналет, Антонин; Фарук, Билал; Бирлер, Мишель (2014). «Байесовский подход к обнаружению пешеходных последовательностей пунктов назначения по сигнатурам WiFi» . Транспортные исследования, часть C: Новые технологии . 44 : 146–170. DOI : 10.1016 / j.trc.2014.03.015 .
- ^ Google Codesource API обратного геокодирования
- ^ Поисковая система OSM
- ↑ Curtis, AJ, Mills, JW, & Leitner, M. (2006) Пространственная конфиденциальность и ГИС: переработка местоположений смертности из опубликованных карт об урагане Катрина J Health Geogr, 5, 44.
- ^ Brownstein, JS, Cassa, CA, Kohane, IS, & Mandl, KD (2006) Метод неконтролируемой классификации для определения исходных местоположений случаев из карт болезней с низким разрешением Int J Health Geogr, 5, 56