[Buildings] Consumption or conflation issue in San Diego County
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 45/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Tranquilla
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- data-engineering
Direzione di ricerca
Inizia tracciando come le impronte degli edifici di Esri Community Maps e Microsoft ML buildings vengono acquisite e confluite per San Diego County. Confronta gli edifici risultanti con il dataset Esri collegato; il lavoro è completato quando la copertura Esri viene utilizzata e riceve la priorità prevista senza una confluenza dannosa.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
I recently noticed that many of the buildings in San Diego County are being sourced from Microsoft ML buildings instead of from this higher-quality Esri dataset that covers pretty much all of San Diego County. I suspect that either this dataset isn't being consumed, or that there's an issue with the data conflation, leading to Microsoft's buildings being given a higher priority.
For context, I'm an OpenStreetMap mapper who primarily adds buildings from the aforementioned dataset. Rapid recently started sourcing the Esri Community Maps building footprints from OvertureMaps instead of from the many separate sources in ArcGIS, which is how I came across this issue.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 1.2k
- Fork
- 48
- Merge medio
- 56m
- PR unite (30g)
- 2
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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