The core activity of the Sketch Map Tool process is marking on the printed map with a pen. The way you mark your maps directly determines the detectability and the quality of your digitized end results

Tato sekce a také toto PDF pojednává o tom, co byste měli mít na paměti před a během mapování.

Příklad vyznačené náčrtkové mapy Sketch Map:

Tipy pro lepší detekci značení

The Sketch Map Tool utilizes advanced Deep Learning models, trained on extensive datasets, to accurately detect and differentiate user markings by analyzing patterns and features. Simultaneously, it incorporates conventional Computer Vision techniques to use reference points for precise spatial alignment, allowing the system to accurately position the map within real-world coordinates. Therefore, to generate the highest quality and most reliably digitized results, users must apply clear, logical marking techniques that maximize the model's ability to interpret the data.

The algorithm detects all markings as either 'Points' or 'Polygons'. Lines are treated as polygons, and any polygon (whether a line or a shape) below a set size threshold is ultimately classified as a 'Point'.

• Please make sure to not accidentally draw over the markers on the edge as they are used for georeferencing purposes in order to ensure the automatic map detection.
• For optimal detection, prioritize using red, blue, green, and black markers. While orange and yellow also work, avoid other colors to ensure the highest accuracy in your digitized results. Make sure to use clear and bright colour especially on aerial imagery basemaps. Test your pens and the detectibility of your markings before your mapping activity
• Draw thick and solid lines to ensure the Deep Learning model accurately detects your drawings.
• For polygons, draw their outline as a closed, strong, and continues shape. If you need to draw large polygons, please consider to zoom out.
• If you use different colours for specific topics can include a legend for the meaning of each color outside the map extent. However, be aware that the tool does not automatically match the legend to the colors
• GeoTiff as Ground Truth: Utilize the GeoTiff within your GIS software to manually improve or add any erroneously detected markings and to accurately match the geodata layer files to the legend information during the subsequent analysis.

Doporučení

Šířka linky

Doporučeno

Použijte silné plstěné pera s intenzivní barvou.

Nedoporučeno

Tenké čáry ve světlých barvách nemusí být rozpoznány. Obecně doporučujeme před mapovací činností otestovat pera a zjistitelnost značek pomocí nástroje Sketch Map Tool.

Obrysy polygonu

Doporučeno

U mnohoúhelníků nakreslete jejich obrys jako uzavřený, silný a pokračující tvar. Polygony nemusíte vyplňovat a vzor, který nakreslíte uprostřed, nebude detekován. Obecně platí, že menší polygony jsou detekovány lépe než velké polygony.

Nedoporučeno

Mezery v obrysu by mohly vést k chybám v detekci.

Large polygons might not be detected properly. If you need to draw large polygons, please consider to zoom out.

Pokud pouze nakreslíte čáru, bude detekována označená oblast čáry. Přesto nedoporučujeme používat čáry, protože model nebyl na detekci čar vycvičen a mohlo by to vést k chybám v detekci značení.

Pokud chcete nakreslit bod, nakreslete větší kruh, abyste zlepšili detekci. Pokud chcete kreslit čáry, kreslete výrazné, nepřerušované čáry intenzivními barvami.

Tip: Pokud potřebujete označení jako čára nebo bodový tvar, můžete jej snadno přenést ručně nebo sami digitalizovat, například v QGIS (viz Tréninkové cvičení 4)

Satelitní základní mapy

Doporučeno

Zkontrolujte tmavost podkladové satelitní mapy, zejména před jejím černobílým tiskem.

Dbejte na to, abyste používali jasné barvy a mapy označovali obzvlášť zřetelně. Někdy může být užitečné použít pro mapování Sketch Maps jak satelitní snímky, tak podkladové mapy OSM.

Nedoporučeno

Malé polygony mohou být obzvláště obtížně odhaleny.

Tipy pro lepší porovnatelnost a interpretaci map

Orientace mapy

Pokud nemůžete získat informace o konkrétním produktu, můžete nechat uživatele odeslat fotografie a údaje, které pak zpracuje umělá inteligence Open Products Facts a přispěvatelé, abyste získali vypočtený výsledek, který jim chcete ukázat:

• Začněte určením společného místa nebo referenčních bodů.
• Pokuste se na mapě najít aktuální polohu nebo místo bydliště účastníka.

Pokud se chcete dozvědět více o výzvách orientace na mapě a o tom, jak vybrat dobrou podkladovou mapu, podívejte se na Tréninkové cvičení 2. V Tréninkové cvičení 3, můžete vyzkoušet mapování ve skupině s nějakou rolí.

Vytvoření mapovací strategie

Předem si připravte jasnou strategii sběru a analýzy dat. Konzistentní přístup ke kreslení nebo značení v různých skupinách nebo u různých osob zjednodušuje proces porovnávání a analýzy, protože data jsou shromažďována jednotně a jejich význam je jasný. Za tímto účelem byste se měli předem domluvit a dohodnout:

• Co chcete mapovat?
• Které barvy by se měly používat? Například modrou mapujeme oblast s nejvyšším rizikem povodně a s červenou mapujeme bezpečná místa.

Měli byste si předem otestovat svou mapovací strategii: Vytiskněte si mapu, nakreslete nějaké testovací objekty perem, které plánujete použít. Nahrajte mapu a zkontrolujte, zda je výsledek uspokojivý. Vývoj mapovací strategie si můžete procvičit ve Tréninkovém cvičení 3.

Uspořádat mapy

• Pojmenujte svou mapu a přidejte informace o účastnících, místě a čase, abyste mapy následně analyzovali. Buďte opatrní; vše, co napíšete/nakreslíte na mapu, může být detekováno jako označená oblast (polygon), proto použijte bílé místo mimo rozsah mapy.
• Pokud od účastníků shromažďujete další informace pomocí jiných metod sběru dat, jako je Kobo Collect nebo ODK, přidejte číslo do mapy náčrtu Sketch Map a uložte toto číslo do dotazníku pro sběr dat.
• Pokud máte mnoho účastníků nebo chcete, aby účastníci poskytli mnoho různých informací, doporučujeme použít jednotlivé Sketch Maps pro každý účel/téma nebo pro každého účastníka.

Získaná geodata moohou být ještě cennější pro komunity a humanitární organizace, pokud vytvoříte vvýsledné mapy, nebo je dále analyzujete. Existuje mnoho různých analýz možných na základě vašich získaných mapových dat.

K otevření, vizualizaci a práci se staženými geodaty potřebujete nějaký typ GIS. Doporučujeme používat QGIS, protože je open source a poskytuje největší flexibilitu pro analýzu a vizualizaci vašich dat. Alternativně můžete také použít GIS aplikace založené na prohlížeči, jako je uMap. Tyto aplikace založené na prohlížeči jsou snadněji použitelné pro začátečníky, ale mají omezenou funkčnost. Při používání online GIS aplikací pro vizualizaci vašich dat mějte také na paměti otázky týkající se bezpečnosti dat!

Další tipy, jak otevřít a analyzovat stažená geodata a jak vytvořit výsledkovou mapu v QGIS i v uMap, najdete na následujícím odkazu Tréninkové přednášky QGIS.

Zde se můžete podívat na přehled vlastností GeoTIFF a GeoJSON a jak by mohly vypadat výsledky:

GeoTIFF

The GeoTIFF output file consists of a georeferenced "picture" for each of your uploaded Sketch Maps. When you open the GeoTIFF files in a GIS, it should look similar to this example and shows all your sketch map(s) as separate layers.

GeoJSON

Pokud otevřete GeoJSON, můžete vidět detekované značky ze všech nahraných map jako polygony. Když zkontrolujete tabulku atributů, uvidíte, že pro každé označení je určen název mapy a zjištěná barva. Pomocí těchto atributů můžete stylizovat svou mapu nebo provádět analýzy.

Doporučení

• GeoTIFF soubor (raster soubor) lze otevřít v GIS softwaru, jako je QGIS, ale nelze jej otevřít v mnoha prohlížečích GIS aplikací, jako je uMap:
  • Lze jej použít například jako pozadí pro spojení s jinými daty nebo pro vlastní ruční digitalizaci výsledků v případě, že některé značky nebudou správně detekovány.
• Soubor GeoJSON (vektorový soubor) lze otevřít v QGIS i v mnoha aplikacích GIS založených na webovém prohlížeči, jako je uMap:
  • Lze jej vizualizovat na jasné a stručné mapě, aby bylo možné jej použít pro hlášení (viz Tréninkové cvičení 4)
  • Na základě vektorových výstupů můžete analyzovat svá data a kombinovat je s dalšími daty (např. připravit heatmapy, viz Tréninkové cvičení 5)
  • V QGIS: Můžete porovnat vektorový výstup s rastrovým souborem a ověřit detekci značení. V případě, že prvky nejsou detekovány nebo jsou detekovány nesprávně, můžete manipulovat s vektorovým souborem na základě GeoTIFF.
• Pokud importovaná data vypadají podivně a neodpovídají skutečnému značení skicových map, zkontrolujte prosím své nahrané soubory skicových map a v případě potřeby je znovu naskenujte nebo pořiďte nové snímky. Přečtěte si prosím doporučení v sekcích o shromažďování dat, poté naskenujte, vyfotografujte nebo nahrajte výše a podívejte se do sekce FAQ o problémech s detekcí barev. Pokud zde nenajdete své odpovědi, kontaktujte prosím své kontaktní místo Sketch Map Tool ve vaší organizaci nebo Sketch Map Tool nebo Uživatelskou podporu Sketch Map Tool.

• Funkční úložiště dat: Potřebujeme originální mapový rám k digitalizaci vaší Sketch Map. Mapové rámy vytvořených map jsou uloženy po dobu 12 měsíců, což vám dává možnost digitalizovat Sketch Map během těchto 12 měsíců.

• Funkční úložiště dat: Nahrané snímky Sketch Maps se ukládají za účelem zpracování (georeferencování a detekce značení), dokud nebudou vygenerovány výsledky.
• Výsledky jsou uloženy a dostupné ke stažení po dobu 24 hodin, po jejímž uplynutí budou odstraněny.

Na dobrovolném základě nám můžete umožnit ponechat nahrané Sketch Maps mimo zpracování pro další zlepšení Sketch Map Tool.

Pokud se přihlásíte zaškrtnutím políčka, povolíte nám ...

... zachovat vaše nahrané mapy Sketch pro budoucí vylepšení nástroje Sketch Map Tool, například pro trénování našich modelů strojového učení, které detekují vaše značky na nahraných obrázcích.

Nástroj Sketch Map Tool používá k detekci značek na mapách sekvenci modelů strojového učení (SAM a YOLO). Tyto modely je třeba trénovat na mnoha příkladech z reálného světa, aby byly schopny správně identifikovat označení.

Dalšího vylepšení přesnosti lze dosáhnout začleněním dalších reálných případů označených map do modelů. Zde nám můžete pomoci udělením vašeho souhlasu!

Pro podrobnější a technické informace se podívejte na náš GitHuba následující obrázek.

Pokud se odhlásíte tím, že necháte zaškrtávací políčko nezaškrtnuté (výchozí)...

... vaše nahrané skicové mapy budou po vygenerování výsledků smazány. Výsledky jsou uloženy a jsou k dispozici ke stažení po dobu 24 hodin, poté jsou také smazány.

Pokud máte další dotazy nebo jakékoliv obavy, prosím kontaktujte nás prostřednictvím E-Mailu.

Je také možné nastavit Sketch Map Tool na vašem vlastním serveru. V tomto případě se prosím spojte s Týmem Sketch Map Tool.

Our georeferencing process employs the Binary Robust Invariant Scalable Keypoints (BRISK) method from the OpenCV library for feature matching. It begins by extracting bounding box coordinates and an identification number from a QR code on the uploaded Sketch Map to identify the corresponding unmarked reference map. Using the BRISK algorithm, the marked Sketch Map is aligned with the unmarked map. Later, we use the coordinates of the bounding box to transform the marked map into the world geodetic system (WGS 84), resulting in a georeferenced GeoTIFF file suitable for geospatial analysis.

Další podrobnosti naleznete v článku o nástroji Sketch Map Tool v odstavci o zpracování obrazu.

The latest version of the Sketch Map Tool leverages advanced Deep Learning models trained to analyze images of Sketch Maps and identify marked objects within them. Through supervised learning on extensive datasets of labeled images, these models acquire the ability to distinguish markings from the background of Sketch Maps by analyzing patterns and features. This enables them to accurately detect and differentiate markings. This predictive capability allows the models to generalize their understanding and accurately identify markings in new and unseen Sketch Maps. The Sketch Map Tool also incorporates conventional Computer Vision techniques to precisely position the Sketch Map within real-world coordinates. Georeferencing images entails detecting and matching specific points, such as the markers in the corners of the Sketch Maps, between the reference and current input image, enabling precise spatial alignment. The algorithm detects all markings as either 'Points' or 'Polygons'. Lines are treated as polygons, and any polygon (whether a line or a shape) below a set size threshold is ultimately classified as a 'Point'.