<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>پژوهشگاه حمل و نقل طراحان پارسه</PublisherName>
				<JournalTitle>فصلنامه  مهندسی حمل و نقل</JournalTitle>
				<Issn>2008-6598</Issn>
				<Volume>10</Volume>
				<Issue>2</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2018</Year>
					<Month>12</Month>
					<Day>22</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>Assessment of Geometric Similarity of Volunteered Geographic Information in Intra-city Roads Network</ArticleTitle>
<VernacularTitle>ارزیابی شباهت هندسی داده های مکانی داوطلبانه در شبکه معابر درون شهری</VernacularTitle>
			<FirstPage>357</FirstPage>
			<LastPage>370</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">54262</ELocationID>
			
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>علیرضا</FirstName>
					<LastName>چهرقان</LastName>
<Affiliation>دانش آموخته دکتری، دانشکده مهندسی معدن، دانشگاه صنعتی سهند، تبریز، ایران</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>رحیم</FirstName>
					<LastName>علی عباس پور</LastName>
<Affiliation>استادیار، دانشکده مهندسی نقشه برداری و اطلاعات مکانی، پردیس دانشکده-های فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران</Affiliation>
<Identifier Source="ORCID">0000-0002-7133-3844</Identifier>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2017</Year>
					<Month>04</Month>
					<Day>08</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>Fast and updated access to the information related to urban roads network is one of the requirements with various applications in the field of transportation. Accordingly, the present study tries to evaluate geometric similarities between volunteered geographical information through comparing them with the official dataset, in order to provide the researchers with more assured alternatives. To do so, a new solution is provided, which while identifying the corresponding features in volunteered geographical information dataset and official dataset, compares these features to each other in terms of length, distance, orientation, buffer overlapped area, complexity, size, and sinuosity. For this reason, District 6 of Tehran was selected as case of the study and the 1:2000 dataset (prepared by National Cartographic Center) was selected as the official dataset. The results were indicative of a 78% mean spatial similarity between the features in Open Street Map (OSM) dataset (a sample of volunteered geographical information) and those in the official dataset. Also, in order to evaluate improvement of geometric accuracy in volunteered geographic information dataset, urban roads networks were studied in years 2014-2017. The results showed that while public participation in creating the features has increased by 27.8%, the mean spatial similarity has also improved to 5.77%. Therefore, the researchers can use volunteered geographical information dataset as an alternative for the official dataset in many of the transportation related applications.</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">دسترسی سریع و به­روز به اطلاعـات مرتبط با شبکه راه­هـای درون شهری یکی از ضروریاتی است که در کاربردهـای مختلف در حـوزه حمل­ونقل احساس می­شود. از این رو در این تحقیق تلاش شده است با ارزیابی شبـاهت هندسی  اطلاعـات مکانی داوطلبانه (VGI) از طریق مقایسه آنها با مجمـوعه داده­های رسمی، جایگزینی مطمئن به محققین ارائه داد. برای این منظور راهکاری نوین ارائه می­گردد که ضمن شناسایی عوارض متناظر در دو مجموعه داده VGI و رسمی، هر یک از این عوارض از منظر معیارهای طول، فاصله، جهت، حریم مشترک، پیچیدگی، اندازه و اعوجاج با یکدیگر مورد مقایسه قرار ­می­گیرند. از این رو منطقه شش تهران به عنوان منطقه مورد مطالعه و مجموعه داده با مقیاس 1:2000( تهیه شده توسط سازمان نقشه­برداری کشور) به عنوان مجموعه داده رسمی انتخاب گردید. نتایج نشان داد که عوارض موجود در مجموعه داده OSM (نمونه­ای از اطلاعات مکانی داوطلبانه) به طور میانگین 78 درصد شباهت مکانی با مجموعه داده رسمی دارند. همچنین جهت ارزیابی سیر بهبود دقت هندسی مجموعه داده­های VGI، شبکه راه­های درون شهری در سال­های 2014 تا 2017 مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان داد که که ضمن افزایش 8/27 درصدی مشارکت مردم در ترسیم عوارض، میانگین درصد شباهت مکانی نیز به مقدار 77/5 درصد بهبود یافته است. از این رو محققین در بسیاری از کاربردهای مرتبط با حوزه حمل و نقل می­توانند از مجموعه داده­های VGI به عنوان جایگزینی برای مجموعه داده رسمی استفاده کنند.</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">ارزیابی شباهت هندسی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">اطلاعات مکانی داوطلبانه</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">شبکه راه شهری</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">مجموعه داده رسمی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">مجموعه داده OSM</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://jte.sinaweb.net/article_54262_76926471cb83f68e5015f3b1763d183f.pdf</ArchiveCopySource>
</Article>
</ArticleSet>
