Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Analysis of the usefulness land use and land cover maps for estimating the population of urban areas – valorisation of multi-variant population maps based on the GUS kilometre network

Pirowski Tomasz, Timek Małgorzata

Geoinformatica Polonica

|

2019

|

T. 18

57--69

EN

The paper is a continuation and summary of a series of publications related to the dasymetric estimation of the distribution of the population of Krakow. The conversion of the population from the original census units is based on the development data from three sources, the Corine Land Cover project (CLC), the Urban Atlas project (UA) and the object classification (OBIA) of the RapidEye data. The experiment was conducted using archival statistical data from 2009 from 141 urban units (u.u.) of the city. In the first two parts of the cycle (Pirowski and Timek, 2018; Pirowski et al., 2018) population conversion was presented on the basis of CLC, UA and OBIA maps, obtaining a total of 12 maps of Krakow’s population. The obtained error distributions were presented and the calculated weights of population density for each category of residential buildings were discussed. In the third part of the cycle (Pirowski and Berka, 2019) the results were analyzed in detail by reference to the reference, high-resolution population map of the Bronowice district (north-western part of the city). In this publication, ending the cycle, population maps were verified on the basis of a kilometre grid of the Central Statistical Office (GUS), which is an aggregation of data from the National Census of Population and Housing 2011, made available by the Office in 2017. The results of high-resolution verification carried out in the Bronowice district were compared with the data of the CSO (GUS). In the GUS grid the best results were obtained for surface and weight UA methods (RMSE 908–917 people; MAPE 42-46%). The estimation of population distribution using OBIA data (RMSE 1115–2073 people; MAPE 121–184%) was found to be incorrect. After the correction of OBIA by UA data, a significant improvement in the results for surface-weighted methods was obtained (RMSE 930–1067 people; MAPE 53–68%), however, the error rate was still higher than for UA itself, which eliminates the OBIA method from practical applications in this area. A correlation was found between the RMSE and MAPE errors recorded in UC at the stage of weight selection and the RMSE and MAPE errors recorded in the GUS grid, respectively R2(RMSE)=91%, R2(MAPE)=65%. Therefore, the correlation detected indicates that the low errors obtained at the selection stage translate into reliable population estimates. The proposed weighting methodology limits the subjectivity of the method, based on the minimisation of RMSE and MAPE in the original census units. The disadvantage of the method is that it is necessary to define the boundary conditions for the selection of weights, in case of obtaining unreal weights and the possibility of occurrence of equifinality phenomenon, difficult to detect in the absence of additional reference data.

PL

Artykuł jest kontynuacją i podsumowaniem cyklu publikacji związanych z dazymetrycznym szacowaniem rozmieszczenia ludności Krakowa. Przeliczanie ludności z pierwotnych jednostek spisowych oparto na danych o zabudowie z trzech źródeł, z projektu Corine Land Cover (CLC), z projektu Urban Atlas (UA) oraz z klasyfikacji obiektowej (OBIA) danych RapidEye. Eksperyment przeprowadzono wykorzystując archiwalne dane statystyczne z roku 2009 ze 141 jednostek urbanistycznych (j.u.) miasta. W pierwszych dwóch częściach cyklu (Pirowski i Timek, 2018; Pirowski i in., 2018) zaprezentowano przeliczanie populacji na bazie map CLC, UA oraz OBIA, łącznie uzyskując 12 map zaludnienia Krakowa. Przedstawiono uzyskane rozkłady błędów, poddano dyskusji obliczone wagi zagęszczenia ludności dla każdej kategorii zabudowy mieszkalnej. W trzeciej części cyklu (Pirowski i Berka, 2019) opracowane wyniki poddane zostały szczegółowej analizie poprzez odniesienie się do referencyjnej, wysokorozdzielczej mapy zaludnienia dzielnicy Bronowice (północno-zachodni obszar miasta). W niniejszej publikacji, kończącej cykl, zweryfikowano mapy zaludnienia w oparciu o siatkę kilometrową GUS, będącą agregacją danych Narodowego Spisu Powszechnego Ludności i Mieszkań z 2011, udostępnioną przez Urząd w 2017 roku. Porównano wyniki weryfikacji wysokorozdzielczej prowadzonej na dzielnicy Bronowice z weryfikacją na danych GUS. W siatce GUS uzyskano najlepsze wyniki dla metod powierzchniowo-wagowych UA (RMSE 908–917 osób; MAPE 42–46%). Za błędne uznano szacowanie rozmieszczenia ludności przy użyciu danych OBIA (RMSE 1115–2073 os.; MAPE 121–184%). Po korek¬cie OBIA poprzez dane UA uzyskano znaczącą poprawę wyników dla metod powierzchniowo-wagowych (RMSE 930–1067 osób; MAPE 53–68%), jednak poziom błędów był nadal wyższy niż dla samej UA, co eliminuje metodę OBIA z zastosowań praktycznych w tym obszarze. Stwierdzono zależność pomiędzy notowanymi błędami RMSE i MAPE w j.u. na etapie doboru wag a notowanymi błędami RMSE i MAPE w siatce GUS, odpowiednio R2(RMSE) = 91%, R2(MAPE) = 65%. Zatem wykryta korelacja wskazuje, że niskie błędy uzyskane na etapie doboru wag przekładają się na wiarygodne szacowanie liczby ludności. Proponowana metodyka doboru wag ogranicza subiektywizm metody, opierając się na minimalizacji RMSE i MAPE w pierwotnych jednostkach spisowych. Wadą metody jest konieczność definiowania warunków brzegowych doboru wag, w przypadku uzyskiwania nierzeczywistych wag oraz możliwość wystąpienia ekwifinalności, trudnej do wykrycia przy braku dodatkowych danych referencyjnych.

2

Analysis of land use and land cover maps suitability for estimating population density in urban areas - exclusion of the equifinality phenomenon on population maps developed from CLC, UA and OBIA data

Pirowski Tomasz, Berka Katarzyna

Geoinformatica Polonica

|

2019

|

T. 18

45--55

EN

The series of articles contains a comparison of the possibilities of using for dasymetric estimation of population distribution of spatial information about buildings. The buildings come from three sources characterized by different spatial, thematic and temporal accuracy. These are data from Corine Land Cover (CLC) and Urban Atlas (UA) projects and the result of object classification (OBIA) of RapidEye data. The experiment was carried out in the area of Krakow. Statistical data from 141 city urban units (u. u.) were used. In the first two parts of the cycle, population conversions based on CLC, UA, OBIA and OBIA in combination with UA were presented (Pirowski and Timek, 2018; Pirowski et al., 2018). In total, 12 maps of Kraków’s population were obtained. RMSE and MAPE mean errors were calculated as well as population density for each category of residential development. The results were discussed. In the third part of the cycle, the obtained population maps were analyzed in detail, referring to the Bronowice district (the north-western area of the city) prepared especially by the population. The reference map has been made in high resolution. The methodology of its elaboration has been described in detail. Complementary use of orthophotomap from aerial photographs together with public databases (Geoportal, OpenStreetMap, GoogleStreetView) was presented. The proprietary MMAPE parameter has been proposed. The parameter analyzes the similarity of the reference map of Bronowice with the dasymetric maps. It allows you to statistically describe their credibility and exclude the phenomenon of equivalence. As a result of the conducted research, an erroneous population distribution was detected for the variant OBIA, in which the weights were determined by minimizing the MAPE error. From the remaining experiments, the three best results were obtained by maps using information about urban development from Urban Atlas (MMAPE100m = 19.3–22.1%). Complementary use of OBIA and UA did not bring any synergy effect – the results were worse than for UA (21.6–24.3%). High errors were noted for OBIA – it is only worth to notice a better result from the binary OBIA method (MMAPE100m = 22.8%) than the result from the binary CLC method (MMAPE100m = 24.3%). At this stage of the research, UA data is recommended for the conversion of population. The object classification methods are not a reliable source of data on building types, and such information is necessary for the use of surface-by-weight methods. The use of OBIA is possible only in the binary method and gives results similar to the use of data from CLC. In the fourth part, it is planned to verify the population maps using the Central Statistical Offic (CSO) kilometer network for the whole of Poland, which was made available in 2017. On the basis of multivariate tests and two-stage verification, the authors plan to provide the advantages and disadvantages of the described methods of population conversion and to develop a ranking of the obtained Krakow population maps.

PL

Cykl artykułów zawiera porównanie możliwości wykorzystania do dazymetrycznego szacowania rozmieszczenia ludności informacji przestrzennej o zabudowie z trzech źródeł, charakteryzujących się różną dokładnością przestrzenną, tematyczną i czasową: dane z projektów Corine Land Cover (CLC) i Urban Atlas (UA) oraz klasyfikacji obiektowej (OBIA) danych RapidEye. Eksperyment przeprowadzono na obszarze Krakowa, wykorzystując dane statystyczne ze 141 jednostek urbanistycznych miasta. W pierwszych dwóch częściach cyklu zaprezentowano przeliczanie populacji w oparciu o CLC, UA (Pirowski i Timek, 2018) oraz OBIA, w tym jej skorygowany wynik poprzez połączenie z UA (Pirowski i in., 2018). Łącznie uzyskano 12 map zaludnienia Krakowa. Poddano dyskusji obliczone błędy średnie RMSE i MAPE oraz wagi zagęszczenia ludności dla każdej kategorii zabudowy mieszkalnej. W trzeciej części cyklu uzyskane wyniki poddane zostały szczegółowej analizie dzięki specjalnie przygotowanej przez autorów, wysokorozdzielczej referencyjnej mapie ludności dzielnicy Bronowice (północno-zachodni obszar miasta). Szczegółowo opisano przyjętą metodykę jej opracowania, w tym komplementarne wykorzystanie interpretacji ortofotomapy ze zdjęć lotniczych oraz ogólnodostępnych baz danych (Geoportal, OpenStreetMap, GoogleStreetView). Zaproponowano autorski parametr MMAPE, analizujący podobieństwo mapy referencyjnej Bronowic z mapami dazymetrycznymi, pozwalający statystycznie opisać ich wiarygodność i wykluczyć zjawisko ekwifinalności. W wyniku przeprowadzonych badań wykryto błędny rozkład ludności dla wariantu opartego o klasyfikację obiektową z ustalaniem wag na drodze minimalizacji błędu MAPE. Spośród pozostałych eksperymentów trzy najlepsze wyniki uzyskały mapy wykorzystujące informacje o zabudowie z Urban Atlas (MMAPE100m = 19,3–22,1%). Komplementarne wykorzystanie OBIA i UA nie przyniosło efektu synergii – wyniki są gorsze niż dla UA (21,6–24,3%). Wysokie błędy odnotowano dla OBIA – warto jedynie odnotować lepszy wynik dla metody binarnej OBIA (MMAPE100m = 22,8%) niż dla metody binarnej CLC (MMAPE100m = 24,3%).Na tym etapie badań rekomenduje się do przeliczania ludności stosować dane UA. Metody klasyfikacji obiektowej nie są wiarygodnym źródłem danych o rodzajach zabudowy, niezbędnym dla metod powierzchniowo-wagowych. Stosowanie OBIA jest możliwe w metodzie binarnej i daje rezultaty zbliżone do korzystania z CLC. W czwartej części planuje się weryfikację map zaludnienia wykorzystując siatkę kilometrową GUS, udostępnioną przez urząd w 2017 roku, dla całej Polski. Na bazie wielowariantowych testów i dwuetapowej weryfikacji autorzy planują podać ograniczenia proponowanej metody przeliczania ludności oraz opracować ranking map.

3

Analysis of land use and land cover maps suitability for modeling population density of urban areas – redistribution to new spatial units based on the object classification of rapideye data

Pirowski T., Wietrzykowska K., Timek M.

Geoinformatica Polonica

|

2018

|

T. 17

65--75

EN

The series of articles contains a comparison of the use of information on building zones from three sources for dasymetric population mapping: from the Corine Land Cover project (CLC), from the Urban Atlas project (UA) and from the object classifi cation (OBIA) of the RapidEye data. These sources are characterized by varying spatial and thematic accuracy as well as a diff erent methodology of building separation. The experiment was carried out in the area of Kraków, using statistical data from 141 urban units (u.u.) of the city. In the fi rst part of the cycle, population conversions were presented based on the Corine Land Cover (CLC) and Urban Atlas (UA) databases. The second part presents the methodology of mapping construction zones, divided into several categories, by means of object classifi cation (OBIA). The classifi cations were carried out on four RapidEye satellite images. The developed map is the basis for the population calculation in three variants: binary method, and two surface-weight aggregation methods, where the proportions of population density for diff erent building categories are calculated by minimizing square error (RMSE) and percentage (MAPE) in census units. The obtained results of the population distribution indicate the need to determine the function of development. Therefore, in addition, experiments were carried out combining OBIA results with the LULC map of the UA project. From the experiments it appears that from the tested six variants of population mapping the best is the surface-weight method based on OBIA+UA (RMSE = 4,270 people/u.u., MAPE = 75%.). Binary method based on OBIA+UA results at RMSE = 4540 people/u.u., MAPE = 108%. Results with the use of OBIA, without correction of building functions with UA, are incorrect (RMSE: 5958–7987 people/u.u., MAPE: 2262%–6612 %). In the subsequent parts of the publication cycle, the results obtained so far will be compared: three CLC-based maps, three UA-based maps, six maps based on OBIA / OBIA+UA. To verify the population map, a detailed reference map of the Bronowice district will be used as well as a 1-kilometer GUS grid. A discussion will be conducted related to the use of RMSE and MAPE parameters in the process of results optimization. A ranking of methods and recommendations will be developed to improve the results of population conversion based on CLC, UA and OBIA.

PL

Cykl artykułów zawiera porównanie możliwości wykorzystania do kartowania ludności informacji o strefach zabudowy z trzech źródeł: z projektu Corine Land Cover (CLC), z projektu Urban Atlas (UA) oraz z wyniku klasyfikacji obiektowej (OBIA) danych RapidEye. Źródła te charakteryzują się różną dokładnością przestrzenną i tematyczną oraz różną metodologią wyodrębniania zabudowy. Eksperyment przeprowadzono na obszarze Krakowa, wykorzystując dane statystyczne ze 141 jednostek urbanistycznych miasta. W pierwszej części cyklu zaprezentowano przeliczanie populacji w oparciu o bazy danych Corine Land Cover (CLC) oraz Urban Atlas (UA). W drugiej części przedstawiono metodykę kartowania stref zabudowy, z podziałem na kilka jej kategorii, za pomocą klasyfikacji obiektowej (OBIA). Klasyfikacje przeprowadzono na czterech zmozaikowanych obrazach satelitarnych RapidEye. Opracowana mapa stanowi podstawę do dazymetrycznego przeliczenia ludności w trzech wariantach: binarnym, oraz dwóch powierzchniowo-wagowych, gdzie proporcje zagęszczenia ludności dla różnych kategorii zabudowy obliczane są poprzez minimalizację błędu kwadratowego (RMSE) i procentowego (MAPE) w jednostkach spisowych. Uzyskane wyniki rozkładu ludności wskazują na potrzebę określenia funkcji zabudowy. Dlatego dodatkowo wykonano eksperymenty łączące wyniki OBIA z mapą LULC projektu UA. Z eksperymentów wynika, że z testowanych sześciu kartowania ludności najlepszym jest metoda powierzchniowo-wagowa oparta o OBIA+UA (RMSE=4270os., MAPE=75%.). Metoda binarna oparta o OBIA+UA notuje wyniki na poziomie RMSE=4540os., MAPE =108% Wyniki z zastosowaniem OBIA, bez korekcji funkcji zabudowy przy pomocy UA, są błędne (RMSE: od 5958–7987os., MAPE: 2262%–6612%). W kolejnych częściach cyklu publikacji zostaną porównane dotychczas uzyskane wyniki: trzy mapy oparte o CLC, trzy mapy oparte o UA, sześć map opartych o OBIA/ OBIA+UA. Do weryfikacji map populacji zostanie użyta szczegółowa mapa referencyjna dzielnicy Bronowice oraz kilometrowa siatka GUS. Przeprowadzona będzie dyskusja związana ze stosowaniem parametrów RMSE i MAPE w procesie optymalizacji wyników. Opracowany zostanie ranking metod oraz rekomendacje zmierzające do uzyskania poprawy wyników przeliczania ludności w oparciu o CLC wariantów, UA i OBIA.

4

Analysis of land use and land cover maps suitability for modeling population density of urban areas – redistribution to new spatial units based on CLC and UA databases

Pirowski T, Timek M.

Geoinformatica Polonica

|

2018

|

T. 17

53--64

EN

The series of articles contains a comparison of the possibilities of using data from three sources for mapping people, with diff erent spatial, thematic and time accuracy. These are data from Corine Land Cover (CLC) and Urban Atlas (UA) projects and the result of object classifi cation (OBIA) of RapidEye data. The information on the existence of building zone included on the land use and land cover maps (LULC) constituted a limiting variable in the dasymetric method of population mapping. Categories related to building types allowed for the introduction of variable relationships, diversifying population density. These treatments enabled multi-variant development of maps of spatial population occurrence at a higher level than the original census units. The experiment was carried out in the area of Krakow. Statistical data from 141 urban units (u.u.) of the city were used. Generation of population maps was carried out in several variants. Divisions of buildings were made depending on its characteristics and functions. The results of population conversion were analyzed on Central Statistical Offi ce (hereafter referred as CSO, in Polish: GUS) data in a kilometer grid and on a specially prepared map of the population including a part of Krakow. The applied double verifi cation allowed to rank the obtained population maps and provide border spatial accuracy of their cellular representation. The fi rst part of the cycle presents the state of knowledge about population mapping and population conversion using the dasymetric method. The area of research is described. Spatial and statistical data used in the research were characterized. Works related to population conversion based on CLC and UA were presented. Six maps of the population distribution of Krakow were obtained. A multi-variant process of recalculating and setting weights for various types of buildings is described by providing for urban units the values of RMSE and MAPE. Population using the surface-weight method based on UA data was considered the best (MAPE 66%, RMSE 3442 people/u.u.). On CLC data, these errors were: MAPE 168%, RMSE 5690 people/u.u. In the subsequent parts of the cycle, the population conversion will be presented using object-oriented classifi cation. The methodology for the verifi cation of results will be described based on a photointepretation map of the population and the GUS perimeter grid. A discussion will be conducted related to the use of RMSE and MAPE measures. The ranking of methods and recommendations improving the results of population redistribution based on CLC, UA and OBIA will be given.

PL

Cykl artykułów zawiera porównanie możliwości wykorzystania do kartowania ludności danych z trzech źródeł, o różnej dokładności przestrzennej, tematycznej i czasowej: dane z projektów Corine Land Cover (CLC) i Urban Atlas (UA) oraz wynik klasyfikacji obiektowej (OBIA) danych RapidEye. Zawarta na mapach pokrycia i użytkowania terenu informacja o występowaniu zabudowy stanowiła zmienną ograniczającą w dazymetrycznej metodzie kartowania ludności. Kategorie związane z typami zabudowy pozwoliły na wprowadzenie zmiennych powiązań, różnicujących zagęszczenie ludności. Te zabiegi umożliwiły wielowariantowe opracowanie map przestrzennego występowania ludności na poziomie wyższym niż pierwotne jednostki spisowe. Eksperyment przeprowadzono na obszarze Krakowa, wykorzystując dane statystyczne ze 141 jednostek urbanistycznych (j.u.) miasta. Generowanie map ludności przeprowadzono w kilku wariantach, dokonując podziałów zabudowy w zależności od jej charakterystyki i funkcji. Wyniki przeliczania ludności na nowe jednostki przestrzenne odniesiono na etapie weryfikacji do danych o ludności podanych przez GUS w siatce kilometrowej oraz do specjalnie przygotowanej przez autorów szczegółowej mapy ludności obejmującej fragment Krakowa. Zastosowana podwójna weryfikacja pozwoliła na uszeregowanie według jakości uzyskanych map populacji oraz podanie granicznych dokładności przestrzennych ich komórkowej reprezentacji. W pierwszej części cyklu zaprezentowano zarys stanu wiedzy o kartowaniu ludności i zasadach przeliczania populacji metodą dazymetryczną. Opisano obszar badań, scharakteryzowano wykorzystane w badaniach dane przestrzenne i statystyczne. Przedstawiono prace związane z przeliczeniem populacji w oparciu o CLC i UA, uzyskując łącznie 6 map rozkładu ludności Krakowa. Wielowariantowy proces przeliczania i ustalania poprawnych wag dla różnych typów zabudowy scharakteryzowano poprzez podanie dla jednostek urbanistycznych, sprzed realizacji warunku Toblera, wartości średniego błędu kwadratowego (RMSE) oraz średniego absolutnego błędu procentowego (MAPE). W oparciu o te parametry kartowanie ludności metodą powierzchniowo-wagową, bazującą na danych UA, uznano za najlepszą (MAPE 66%, RMSE 3442os./j.u.), podczas gdy na danych CLC błędy te wyniosły: MAPE 168%, RMSE 5690 os./j.u. W kolejnych częściach cyklu przedstawione zostanie przeliczanie populacji z zastosowaniem klasyfikacji obiektowej. Opisana zostanie metodyka weryfikacji wyników w oparciu o fotointepretacyjną mapę ludności oraz siatkę kilometrową GUS. Przeprowadzona będzie dyskusja nad zasadnością stosowania miar optymalizacyjnych RMSE i MAPE. Podany zostanie ranking metod oraz rekomendacje poprawiające wyniki redystrybucji ludności w oparciu o CLC, UA i OBIA.

5

Redistribution population data across a regular spatial grid according to buildings characteristics

Calka B., Bielecka E., Zdunkiewicz K.

Geodesy and Cartography

|

2016

|

Vol. 65, no. 2

149--162

EN

Population data are generally provided by state census organisations at the predefined census enumeration units. However, these datasets very are often required at userdefined spatial units that differ from the census output levels. A number of population estimation techniques have been developed to address these problems. This article is one of those attempts aimed at improving county level population estimates by using spatial disaggregation models with support of buildings characteristic, derived from national topographic database, and average area of a flat. The experimental gridded population surface was created for Opatów county, sparsely populated rural region located in Central Poland. The method relies on geolocation of population counts in buildings, taking into account the building volume and structural building type and then aggregation the people total in 1 km quadrilateral grid. The overall quality of population distribution surface expressed by the mean of RMSE equals 9 persons, and the MAE equals 0.01. We also discovered that nearly 20% of total county area is unpopulated and 80% of people lived on 33% of the county territory.