La codificación geográfica inversa es el proceso de convertir una ubicación descrita por las coordenadas geográficas (latitud, longitud) en una dirección o nombre de lugar legible por humanos. Es lo opuesto a la codificación geográfica directa (a menudo denominada codificación geográfica de direcciones o simplemente "codificación geográfica"), de ahí el término inverso. La codificación geográfica inversa permite la identificación de direcciones, lugares y / o subdivisiones de áreas cercanas, como vecindarios, condado, estado o país. Combinado con los servicios de enrutamiento y codificación geográfica , la codificación geográfica inversa es un componente crítico de los servicios móviles basados en la ubicación y el 911 mejorado para convertir una coordenada obtenida por GPS a una dirección postal legible que sea más fácil de entender para el usuario final, pero no necesariamente con mayor precisión.
La codificación geográfica inversa se puede llevar a cabo de forma sistemática mediante servicios que procesan una coordenada de forma similar al proceso de codificación geográfica. Por ejemplo, cuando se ingresa una coordenada GPS, la dirección de la calle se interpola de un rango asignado al segmento de la carretera en un conjunto de datos de referencia al que el punto está más cercano. Si el usuario proporciona una coordenada cerca del punto medio de un segmento que comienza con la dirección 1 y termina con 100, la dirección de la calle devuelta estará cerca de 50. Este enfoque para la codificación geográfica inversa no devuelve direcciones reales, solo estimaciones de lo que debería estar allí. basado en el rango predeterminado. Alternativamente, las coordenadas para la codificación geográfica inversa también se pueden seleccionar en un mapa interactivo o extraer de mapas estáticos georreferenciando en un SIG con capas espaciales predefinidas para determinar las coordenadas de un punto mostrado. Muchas de las mismas limitaciones de la codificación geográfica son similares a la codificación geográfica inversa.
Los servicios públicos de codificación geográfica inversa están cada vez más disponibles a través de API y otros servicios web, así como aplicaciones de teléfonos móviles. [ cita requerida ] Estos servicios requieren la entrada manual de una coordenada, la captura de una herramienta de localización (principalmente GPS , pero también señales de torres de telefonía móvil o trazas WiFi [1] ), o la selección de un punto en un mapa interactivo; para buscar una dirección postal o lugares vecinos. Ejemplos de estos servicios incluyen el servicio web de codificación geográfica inversa GeoNames que tiene herramientas para identificar la dirección de la calle más cercana, nombres de lugares, artículos de Wikipedia, país, subdivisiones de condado, vecindarios y otros datos de ubicación a partir de una coordenada. Google también ha publicado una API de codificación geográfica inversa que se puede adaptar para herramientas de codificación geográfica inversa en línea, que utiliza la misma capa de referencia de calles que los mapas de Google. [2] Los otros servicios populares de codificación geográfica inversa utilizan varios motores de búsqueda [3] basados en datos de OpenStreetMap .
La codificación geográfica inversa no se limita solo a las calles, sino que también se puede utilizar para identificar un barco en un canal o lago; ya que tiene más sentido describir la ubicación de un barco utilizando identidades de mapas náuticos.
Preocupaciones sobre la privacidad
La codificación geográfica y la codificación geográfica inversa han planteado posibles problemas de privacidad, especialmente con respecto a la capacidad de realizar ingeniería inversa de direcciones de calles a partir de mapas estáticos publicados. Al digitalizar los mapas publicados, es posible georreferenciarlos superponiéndolos con otras capas espaciales y luego extraer ubicaciones de puntos que se pueden utilizar para identificar individuos o geocodificarlos para obtener una dirección postal del individuo. Esto tiene implicaciones potenciales para determinar la ubicación de los pacientes o los participantes del estudio a partir de mapas publicados en la literatura médica, así como información potencialmente sensible publicada en otras fuentes periodísticas.
En un estudio , se examinó un mapa de los lugares de mortalidad del huracán Katrina publicado en un artículo de Baton Rouge, Louisiana . Utilizando ubicaciones de GPS obtenidas de las casas donde ocurrieron las muertes, los autores pudieron determinar el error relativo entre las ubicaciones reales de las casas y la ubicación determinada mediante la georreferenciación del mapa publicado. Los autores encontraron que aproximadamente el 45% de los puntos extraídos del mapa georreferenciado estaban dentro de los 10 metros del punto obtenido por GPS de un hogar. [4] Otro estudio encontró resultados similares al examinar mapas hipotéticos de direcciones de pacientes de baja y alta resolución similares a los que se podrían encontrar publicados en revistas médicas. Encontraron que aproximadamente el 26% de los puntos obtenidos de un mapa de baja resolución y el 79% de un mapa de alta resolución coincidían con precisión con la ubicación real. [5]
Los hallazgos de estos estudios plantean inquietudes con respecto al uso potencial de la georreferenciación y la geocodificación inversa de mapas publicados para dilucidar información confidencial o privada sobre individuos mapeados. Las pautas para la exhibición y publicación de información potencialmente sensible se aplican de manera inconsistente y no se ha identificado un procedimiento uniforme. [¿ Quién ha propuesto el uso de algoritmos de desenfoque que cambian la ubicación de los puntos mapeados ? ] como solución. Además, cuando no se requiera una referencia directa a la geografía del área cartografiada, puede ser posible utilizar un espacio abstracto en el que mostrar patrones espaciales.
Notas al pie
- ^ Danalet, Antonin; Farooq, Bilal; Bierlaire, Michel (2014). "Un enfoque bayesiano para detectar secuencias de destino de peatones a partir de firmas WiFi" . Investigación del transporte Parte C: Tecnologías emergentes . 44 : 146-170. doi : 10.1016 / j.trc.2014.03.015 .
- ^ API de codificación geográfica inversa de código de Google
- ^ Motor de búsqueda OSM
- ^ Curtis, AJ, Mills, JW y Leitner, M. (2006) Confidencialidad espacial y SIG: reingeniería de ubicaciones de mortalidad a partir de mapas publicados sobre el huracán Katrina J Health Geogr, 5, 44.
- ^ Brownstein, JS, Cassa, CA, Kohane, IS y Mandl, KD (2006) Un método de clasificación no supervisado para inferir ubicaciones de casos originales a partir de mapas de enfermedades de baja resolución Int J Health Geogr, 5, 56