Automatyzacja analizy plików PDF i geokodowania w QGIS za pomocą Bielika i usługi ULDK.

Wielokrotnie słyszałem, że informacja rozproszona w postaci elementów lokalizacji zawarta w dokumentach to 80% informacji przestrzennej, która istnieje, lecz ze względu na pracochłonność jej pozyskanie jest problematyczne.

Największym wyzwaniem dla pozyskania takiej informacji nie jest samo rysowanie na mapie, czy geokodowanie, lecz żmudne ręczne wyciąganie informacji z setek, a czasem tysięcy stron dokumentów.

Ze względu na to że nie tak dawno uczestniczyłem w szkoleniu Eskadry Bielika i Google, zacząłem się zastanawiać jakby tu stworzyć jakieś narzędzie, które samo przeczyta dokumenty, przeanalizuje je, a następnie naniesie automatycznie na mapę w QGIS ich zakres przestrzenny.

Dodatkowymi zmiennymi, które brałem pod uwagę, było zachowanie prywatności i bezpieczeństwa przetwarzanych danych, w tym brak zewnętrznego promptowania w procesie przetwarzania oraz oparcie modelu AI wyłącznie o lokalną kartę graficzną w moim laptopie.

Założyłem, że celem takiego narzędzia będzie pobranie ze wskazanego katalogu wszystkich pdf z uchwałami o nadaniu nazw ulic, a następnie ich automatyczne przetworzenie do warstwy poligonowej GIS z wczytaniem do Qgis.

Dowiedz się więcej

Analiza jakości punktów adresowych PRG za pomocą sieci neuronowych GNN.


O punktach adresowych i ich jakości wiele już razy pisałem na tym blogu. W związku z tym, że ostatnio dość intensywnie zajmuję się analizą możliwości użycia różnych rozwiązań opartych o AI w celach automatyzacji monotonnych i czasochłonnych prac, postanowiłem potestować możliwości automatycznej kontroli jakości danych punktów adresowych PRG z GUGiK.

W dniu 26.12.2025 roku pobrałem więc dane adresowe PRG w SHP i zacząłem je przetwarzać w środowisku Pythona. Użyłem ~5.5 mln punktów adresowych, które posiadały identyfikatory miejscowości i ulic, w celu sprawdzenia czy na podstawie tych atrybutów wytrenowany model będzie stanie pokazać punkty odstające. Po kilku próbach z różnymi ustawieniami i parametrami do treningu modelu, uzyskałem wytrenowany model, którym sprawdziłem dane PRG.

W celu wizualizacji wyników wytworzyłem szybki portal z wynikamii analizy. Dla możliwości sprawdzenia poprawności wskazanych błędów dodałem warstwę z WMTS GUGiK z ortofotomapą i usługą WMS PRG, które są widoczne przy dużym powiększeniu.

Dowiedz się więcej