Я бы все-таки исходил из того насколько результат такой классификации соответствует groundtruth. К сожалению в обозначенном квадрате я не бывал, но можно глянуть вот сюда, хотя там тот же ландсат по всей видимости.
Там вполне отчетливо видно, что с landuse=residential классификация явно кривоватая, хотя это видно и без спутника, т.к. ситуация в которой жилые кварталы располагаются вокруг карьера мне видится очень маловероятной, а там такое сплошь и рядом.
Лес и вода местами неплохи - хотя я бы подумал бы про snakes генерализацию в грассе - мне она вполне не плохиве результаты давала.
landuse=farm(даже при учете того что имелся ввиду farmland) довольно сомнительный, кмк.
В общем на данный момент вижу смысл только в выборочной выгрузке классов, например леса и воды.
И ИМХО мультиполигоны везде мне кажется не очень удачная идея.
Он, наверное, о случае, когда рисуешь какую-то область, видишь кривой лес, и рисуешь новый, понимая, что проще стереть и нарисовать заново.
Вы совершенно напрасно иронизируете. Звонок в полицию вы тоже сравниваете с “жалобой маме”?
Мне бы никогда и в голову не пришло стирать леса в Подмосковье или Краснодарском крае. Я там никогда не был,
и какие и где там леса знать не могу. Для работы алгоритма классификации в любом случае
нужна хоть какая-то карта ground truth, это статистический анализ многоканальных радиометрических измерений.
Ваша карта вполне подойдет, вопрос заключается только в том, по каким классам проводить классификацию.
CORINE landcover (CLC) это единый классификатор из 44 классов применяемый в ЕС. Мне пришлось по разным
причинам, описанным выше, уменьшить число классов до 18, среди них все 3 типа лесов.
К тому же надо различать “вандализм” геометрический и аттрибутивный. Уточнение геометрии лесов и озер по Landsat
никак вандализмом быть не может.
В том районе, который я добавил, полигоны лесов можно вообще пересчитать по пальцам, а озера нарисованы либо
очень грубо, или неточно с помощью fuzzer и lakewalker. Леса, болота и озера составляют там 95% площади,
плотность населения очень низкая.
Там обычный композит ландсат, он не может быть точнее по определению. Ужо задумался о районе Сайменского канала (несколько западнее).
landuse=residential это очень тяжелый радиометрический класс. Шиферные крыши домов практически невозможно отделить от “minerals extraction site” при геометрическом разрешении landsat7 в
мультиспектральных каналах (30 метров). К тому же ground truth/статистика взята из Финляндии, так что без ручной работы все равно никак.
Это открыто признают и профессионалы со всеми их недешевыми ArcGIS, PCI Geomatics и eCognition/Definiens, что качественная классификация без ручной работы невозможна.
Тут бы помог GeoEye или на худой конец IRS, будем разбираться с лицензионными и прочими проблемами 
v.generalize не использовал, только v.clean, по одной простой причине: он портит границы тайлов еще больше, чем то что есть сейчас. Придумаете как объяснить ему не трогать вертексы
на границе g.region, буду очень рад услышать.
Так написано в
http://wiki.openstreetmap.org/wiki/WikiProject_Corine_Land_Cover/Tagging_scheme
Болота тоже неплохи. Остальные надо смотреть.
В перспективе надо править то, что есть, пересматривать классификатор и использовать ОСМ в качестве ground truth.
Это результат ogr2osm
http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Ogr2osm
Справится ли polyshp2osm.py из http://wiki.openstreetmap.org/wiki/WikiProject_Corine_Land_Cover/Corine_Data_Import
с мультиполигонами не знаю.
К тому же я этого конкретного polyshp2osm.py для corine не нашел, даже полазив по французскому форуму.
Оно 
Тем не менее, накаркиваю для liosha скорое переписывание конвертера на с/c++.
Я тоже видел что он границу тайла ни сколько не уважает, поэтому брал изначально сильно больший тайл и обрезал только в конце, после генерализации.
Все v.* ни разу не уважают g.region. Хотя это конечно выход, делать сначала v.overlay на сильно больший тайл, v.generalize, а потом v.overlay на v.in.region
Еще я думаю отказаться от UTM после классификации,
перепроектировать в epsg:3857 с nearest neighbor resampling до z=13 (19.109257 m/pix)
Тогда границы моих тайлов будут совпадать с ОСМ/google, можно будет использовать ту же
нумерацию и подложку à la Komяpa.
Добавил кусок Сайменского канала
http://www.openstreetmap.org/?lat=60.8635&lon=28.678&zoom=14
его уже можно сравнить со снимками высокого разрешения.
Интересный момент - снимки летние (19 августа 2002), и “цветущая” вода в застойных частях
распознается как болото. Такой эффект виден и на нескольких озерах.
Про некоторые я знаю, что так оно и есть, а вот на одно большое озеро надо
будет летом посмотреть, действительно ли оно так “цветет” 
Интересные вещи видны из сравнения с google: при переходе лес-вода и вода-лес похоже наблюдается релаксация детектора
(эффект памяти при порогообразном изменении интенсивности излучения) либо считывающей электроники, и этот нелинейный эффект
ландсатовцами не корректируется.
Ну и погранзастава посреди леса (согласно викимапии) на ландсате однозначно детектируется как landuse=residential
ИМХО это все-таки баг. Патчик для grass70, с которым все работает как надо.
С epsg:3857 у grass70 есть проблемы, которых нет у grass64, но их удалось обойти.
Остался tile alignment с ОСМ, и можно приступать к большой загрузке.
Index: areas_io.c
===================================================================
--- areas_io.c (revision 41933)
+++ areas_io.c (working copy)
@@ -193,13 +193,32 @@
idx = (p->col - last->col);
dy = (idy > 0) ? 0.5 : ((idy < 0) ? -0.5 : 0.0); /* dy = 0.0, 0.5, or -0.5 */
dx = (idx > 0) ? 0.5 : ((idx < 0) ? -0.5 : 0.0); /* dx = 0.0, 0.5, or -0.5 */
- y = cell_head.north - (last->row + dy) * cell_head.ns_res;
- x = cell_head.west + (last->col + dx) * cell_head.ew_res;
+
+ /* do not smooth the region borders */
+ if (last->row == 0 || last->row == Rast_window_rows() || last->col == 0 || last->col == Rast_window_cols())
+ {
+ y = cell_head.north - last->row * cell_head.ns_res;
+ x = cell_head.west + last->col * cell_head.ew_res;
+ }
+ else
+ {
+ y = cell_head.north - (last->row + dy) * cell_head.ns_res;
+ x = cell_head.west + (last->col + dx) * cell_head.ew_res;
+ }
total++;
Vect_append_point(points, x, y, 0.0);
- y = cell_head.north - (p->row - dy) * cell_head.ns_res;
- x = cell_head.west + (p->col - dx) * cell_head.ew_res;
+ /* do not smooth the region borders */
+ if (p->row == 0 || p->row == Rast_window_rows() || p->col == 0 || p->col == Rast_window_cols())
+ {
+ y = cell_head.north - p->row * cell_head.ns_res;
+ x = cell_head.west + p->col * cell_head.ew_res;
+ }
+ else
+ {
+ y = cell_head.north - (p->row - dy) * cell_head.ns_res;
+ x = cell_head.west + (p->col - dx) * cell_head.ew_res;
+ }
total++;
Vect_append_point(points, x, y, 0.0);
Можно чуть подробнее про кварталы лесничеств? Видел столбики (снято к сожалению только с одной стороны):
14 | 14
1 | 2
9 | 15
4 | 2
с тем что сторона показывает на квартал, к которому относятся числа, все вроде понятно. А что значат два числа? Типа X и Y, или что-то иерархическое? Второй случай смущает - получатся у соседних кварталов числа сильно разные.
Числа это номера кварталов. Нумерация идет в пределах одного лесничества обычно с запада на восток и с севера на юг. Но лучше раздобыть квартальню карту у лесников.
Для МО можно скачать тут: http://rutracker.org/forum/viewtopic.php?t=2232316
А два-то номера что значат, один под другим? В #74 два примера столбика, не четыре.
Если на одной грани два номера, то это либо номера в разных лесничествах, либо старая и новая нумерация. Точно можно сказать только имея лесоустроительную карту.
Понятно, спасибо. Попробую записать побольше этих столбиков. Это в Лосином Острове (Москва), если что.
Тут http://www.ifi.rssi.ru/LO/kart/shema.html вроде бы деление на кварталы есть http://www.ifi.rssi.ru/LO/kart/shema.html - можно попробовать сопоставить.
Спасибо за карту - да, с тем, что на столбиках, оно совпадает. Также разобрался со вторым числом - там эти кварталы (как на карте) делятся на 4 подквартала по той же схеме (слева-направо сверху-вниз). Прикольная это штука, вообще - можно понять где ты и по сторонам света приблизительно ориентироваться.
Надо подумать как это отмечать. Пока отметил перекрестки со столбиками так
compartment_post=yes
compartment:NW=13/3
compartment:SE=12/1
…
хотя может правильнее что-то типа traffic_sign=compartment_post
Какими тэгами отмечать границы у кварталов и подкварталов? Рисоваться оно где-нибудь будет?
PS. Для интересующихся:
http://talks.guns.ru/forum_light_message/21/000244.html
http://www.iiasa.ac.at/Research/FOR/forest_cdrom/english/for_fund_en.html (терминология на английском)
так оно выглядит: http://amdmi3.ru/files/stolb.jpg
Как обозначаем номера лесных кварталов?