背景
紐約市有59個社區(qū)委員會，每個委員會都包含居住在紐約區(qū)不同地理區(qū)域的居民，這些委員會連接著公民與城市機構的就帶，同時社區(qū)會員會與市政機構溝通的一種方式就是進行預算請求。
這種預算請求每年10月提交，意在改善社區(qū)的設施以及其他投資清單，這些清單被提交給預算辦公室，并審核后分發(fā)給各自市政機構。這些預算請求通過電子表格（Excel)與市政機構分享，但是最困難的是，這里面都是通過文字表達，而市政機構希望在地圖上以更確切的位置去查看請求，問題來了，提交的預算請求不包含空間數(shù)據(jù)（坐標信息），就無法創(chuàng)建地圖，接下來該怎么辦呢？
生成空間數(shù)據(jù)
為了對這些預算請求進行地理定位，我們使用了三種方法：自動地理配準，模糊字符串匹配和手動數(shù)據(jù)創(chuàng)建。
在社區(qū)委員會提交預算申請后，計劃協(xié)調小組的同事將通過Excel電子表格收到請求。這些請求中偶爾會包含地址，并且通常包含可以與某個位置相匹配的描述性信息，但又不包含空間數(shù)據(jù)。
自動地理參考
對于具有自由表格地址，交叉口或從（to-to-from）信息的記錄（例如在第42街和第48街之間的第5大道），我們利用城市規(guī)劃的地理編碼器，其WebAPI被稱為Geoclient。Geoclient返回地址或交叉點的緯度和經度（lat/long），以及任何街道段的開始和結束緯度/長度。
使用GeoclientAPI返回的lat/long數(shù)據(jù)，我們創(chuàng)建了空間數(shù)據(jù)！這個方法得到了一些請求映射，但有更多的請求去。
模糊字符串匹配
這種方法可能是最有趣的。對于無法通過上述方法自動進行地理參考的記錄，我們必須具有創(chuàng)造性，因為我們需要從所請求項目的描述中解密位置信息。下面是一些示例說明：
BuildtheGreenOutlook,RiversidePark(DPR)
BedfordBranchLibraryneedsanewboilerandwindowrestoration
UpgradetheFDNYEngine307kitchen.
P.S.125Playground
HandicapAccessibilityinFrontofthe46thPrecinct.
現(xiàn)在，您（可能在Google的幫助下）可以看到“HandicapAccessibilityinFrontofthe46thPrecinc”，并知道項目應該映射到哪里。訣竅是讓計算機知道將地圖“HandicapAccessibilityinFrontofthe46thPrecinc”映射到NYPD的第46區(qū)站房屋。站點名稱模式不一致，例如46PCT。與第46分區(qū)相比，增加了基于描述自動化項目映射的挑戰(zhàn)和復雜性。
考慮到這些因素，我們開發(fā)了一系列SQLLIKE語句和模糊字符串匹配算法，將描述中的單詞與其他空間數(shù)據(jù)集中的地名進行匹配。我們用來比較的兩個參考數(shù)據(jù)集是城市規(guī)劃的設施數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫將紐約市各地的+36k政府設施或計劃地點以及NYCParksProperties（紐約市公園屬性）映射到所有1,969個紐約公園的多邊形幾何形狀。這兩個數(shù)據(jù)集涵蓋了紐約市大部分的建筑或公園固定資產。
該過程通過在ParkProperties數(shù)據(jù)集中將“BuildtheGreenOutlook,RiversidePark(DPR)”與“RiversidePark”匹配，并在設施數(shù)據(jù)庫中將“UpgradetheFDNYEngine307kitchen”轉換為“Eng307，Lad154”。
手動創(chuàng)建數(shù)據(jù)
如果沒有過度設計我們的解決方案，我們無法自動映射所有請求，例如：
ProvidefundsforimprovementstoareasunderandsurroundingtheBrooklynBridge,includingrebuildingactiverecreationspaceunderneaththebridgeaswellasrepairstothestaircaseonFrankfortStreet.
所以我們不得不做一些手動工作。預算請求分為兩類：資本和費用。一般來說，資金申請是用于基礎設施的大規(guī)模投資并影響建筑環(huán)境，而費用請求則用于資助項目和政府服務的其他重復成本。此外，預算請求分為兩種影響類型：特定于網站和非特定網站。非地點特定請求適用于未必與分立固定資產綁定的項目，例如：
Increasefundingforemploymentprograms,particularlyfortech-industryopportunities.
而網站特定請求可以與已知位置相關聯(lián)，如：
RavenswoodPlayground:Repaving&Resurfacing
我們將我們的手動映射工作集中在網站特定資金請求上，為了映射這些記錄，我們使用了一個簡單的LeafletDrawGeoJSON創(chuàng)建器，由我們的同事ChrisWhong構建，它輸出一個geojson文件的代碼。該工具對于大多數(shù)人來說足夠簡單，無論GIS技術如何，都可以創(chuàng)建空間數(shù)據(jù)。
結論
最終，我們映射了所有網站特定記錄的95％，我們在城市員工當前可訪問的在線地圖上發(fā)布了這些記錄。使用此地圖，來自所有城市機構的規(guī)劃人員可以過濾和搜索請求，以探索全市社區(qū)委員會要求的項目。
擴展
其實這種情況非常常見，對于從事GIS相關專業(yè)人員來說很容易理解，但是非專業(yè)認識，他們并不懂得坐標的概念，他們最習慣的表達就是“xxx小區(qū)”，“XX商場斜對面”，“***路向東200米”等，在實際行業(yè)業(yè)務中，對這種需求的不再少數(shù)。例如在公安行業(yè)中，經常會有一些110報警，報告人一般都是通過這種非結構描述傳達過來，但是對于公安GIS系統(tǒng)來說，希望能夠落在圖上，當然不管是非結構文本，還是語音解析（自然語言處理）都是一個概念或者意思，其實這都可以理解為人工智能GIS的范疇，或者簡單應用。
本文轉自GIS源 并不代表江蘇啟飛立場
