Геокодирование адреса

Адресное геокодирование или просто геокодирование — это процесс получения текстового описания местоположения, например адреса или названия места , и возврата географических координат , часто пары широты и долготы, для определения местоположения на земной поверхности. поверхность. ^[1] обратное геокодирование С другой стороны, преобразует географические координаты в описание местоположения, обычно в название места или адресуемое местоположение. Геокодирование основано на компьютерном представлении адресных точек, улично-дорожной сети, а также почтовых и административных границ.

Геокодирование ( глагол ): ^[2] предоставить географические координаты, соответствующие (местоположению).
Геокод ( существительное ): это код , который представляет географический объект ( местоположение или объект ).
В общем, это удобочитаемый и короткий идентификатор; например, номинальный геокод, как ISO 3166-1 альфа-2 , или сеточный геокод, как геокод Geohash .
Геокодер ( существительное ): часть программного обеспечения или (веб-)сервис, реализующий процесс геокодирования, то есть набор взаимосвязанных компонентов в виде операций, алгоритмов и источников данных, которые работают вместе для создания пространственного представления для описательных привязок к местоположению.

Географические координаты, представляющие местоположения, часто сильно различаются по точности позиционирования. Примеры включают центроиды зданий , центроиды земельных участков , интерполированные местоположения на основе диапазонов магистралей , центроиды сегментов улиц, центроиды почтовых индексов (например, почтовые индексы , CEDEX ) и административного деления центроиды .

История

Геокодирование – разновидность Географической информационной системы (ГИС) пространственного анализа – было предметом интереса с начала 1960-х годов.

1960-е годы

В 1960 году первая оперативная ГИС, названная Канадской географической информационной системой (CGIS), была изобретена доктором Роджером Томлинсоном , который с тех пор считается отцом ГИС. CGIS использовалась для хранения и анализа данных, собранных для Земельной инвентаризации Канады , которая отображала информацию о сельском хозяйстве , дикой природе и лесном хозяйстве в масштабе 1:50 000, чтобы регулировать земельные ресурсы в сельской местности Канады . Однако CGIS просуществовала до 1990-х годов и никогда не была доступна на коммерческой основе.

1 июля 1963 года пятизначные почтовые индексы были введены по всей стране Почтовым отделением США (USPOD). В 1983 году девятизначные коды ZIP+4 были использованы в качестве дополнительного идентификатора для более точного определения адресов.

В 1964 году Гарвардская лаборатория компьютерной графики и пространственного анализа разработала революционный программный код – например, GRID и SYMAP – все из которых послужили источниками для коммерческого развития ГИС.

В 1967 году группа Бюро переписи населения, в том числе математик Джеймс Корбетт ^[3] и Дональд Кук ^[4] – изобрел двойное независимое кодирование карт (DIME) – первую современную модель векторного картографирования – которая шифровала диапазоны адресов в файлах уличной сети и включала алгоритм геокодирования «процент вдоль». ^[5] Алгоритм «процент вдоль» до сих пор используется такими платформами, как Google Maps и MapQuest . Он обозначает, где расположен совпадающий адрес вдоль эталонного объекта в процентах от общей длины эталонного объекта. DIME был предназначен для использования Бюро переписи населения США и включал в себя точное картографирование лиц блоков, оцифровку узлов, представляющих перекрестки улиц, и формирование пространственных отношений . Нью-Хейвен, штат Коннектикут, был первым городом на Земле с геокодируемой базой данных сети улиц.

1980-е годы

В конце 1970-х годов две основные общедоступные разрабатывались платформы геокодирования: GRASS GIS и MOSS. В начале 1980-х годов появилось множество коммерческих поставщиков программного обеспечения для геокодирования, а именно Intergraph , ESRI , CARIS , ERDAS и MapInfo Corporation . Эти платформы объединили подход 1960-х годов по разделению пространственной информации с подходом к организации этой пространственной информации в структуры баз данных.

В 1986 году Mapping Display and Analysis System (MIDAS) стала первым настольным программным обеспечением для геокодирования, разработанным для операционной системы DOS . Геокодирование перешло из исследовательского отдела в мир бизнеса с приобретением MIDAS компанией MapInfo. MapInfo с тех пор была приобретена Pitney Bowes и стала пионером в объединении геокодирования с бизнес-аналитикой; позволяя использовать данные о местоположении для предоставления решений для государственного и частного секторов .

1990-е годы

В конце 20-го века геокодирование стало более ориентированным на пользователя, особенно с помощью программного обеспечения ГИС с открытым исходным кодом. Картографические приложения и геопространственные данные стали более доступными через Интернет.

Поскольку метод рассылки/обратной почты оказался настолько успешным в переписи 1980 года , Бюро переписи населения США смогло собрать большую геопространственную базу данных, используя интерполированное геокодирование улиц. ^[6] Эта база данных – наряду с общенациональным охватом домохозяйств переписью – позволила создать TIGER ( топологически интегрированное географическое кодирование и привязка ).

Содержащий диапазоны адресов вместо отдельных адресов, TIGER с тех пор был реализован практически во всех программных платформах геокодирования, используемых сегодня. К концу переписи 1990 года TIGER «содержал координаты широты и долготы для более чем 30 миллионов пересечений и конечных точек объектов и почти 145 миллионов точек «формы» объектов, которые определяли более 42 миллионов сегментов объектов, очерчивающих более 12 миллионов объектов. многоугольники». ^[7]

TIGER стал прорывом в области геопространственных решений «больших данных».

2000-е

В начале 2000-х годов наблюдался рост стандартизации адресов системы поддержки точности кодирования (CASS) . Сертификация CASS предлагается всем поставщикам программного обеспечения и рекламным почтовым службам, которые хотят, чтобы Почтовая служба США (USPS) оценила качество их программного обеспечения для стандартизации адресов. Ежегодно обновляемая сертификация CASS основана на кодах пунктов доставки , почтовых индексах и почтовых индексах +4. Принятие сертифицированного CASS программного обеспечения поставщиками программного обеспечения позволяет им получать скидки на массовую рассылку и стоимость доставки. Они могут получить выгоду от повышения точности и эффективности этих массовых рассылок после наличия сертифицированной базы данных. В начале 2000-х годов платформы геокодирования также могли поддерживать несколько наборов данных.

В 2003 году платформы геокодирования были способны объединять почтовые индексы с данными об улицах, обновляемыми ежемесячно. Этот процесс стал известен как «слияние».

Начиная с 2005 года платформы геокодирования включали геокодирование по центру участка. Геокодирование по центру участка позволило обеспечить большую точность геокодирования адреса. Например, парцелл-центроид позволил геокодеру определить центроид конкретного здания или участка земли. Платформы теперь также могут определять высоту конкретных участков .

В 2005 году также был введен номер посылки оценщика (APN) . юрисдикции Налоговый инспектор мог присвоить этот номер участкам недвижимости. Это позволило правильно идентифицировать и вести учет. APN важен для геокодирования территории, на которую распространяется договор аренды газа или нефти, а также для индексации информации о налоге на недвижимость, предоставляемой общественности.

В 2006 году на платформах геокодирования были представлены обратное геокодирование и обратный поиск APN. Это включало геокодирование числового местоположения точки (с долготой и широтой ) в текстовый, читаемый адрес.

В 2008 и 2009 годах наблюдался рост интерактивных, ориентированных на пользователя платформ геокодирования, а именно MapQuest, Google Maps, Bing Maps и Global Positioning Systems (GPS). Эти платформы стали еще более доступными для публики с одновременным ростом мобильной индустрии, особенно смартфонов.

2010-е годы

В 2010-е годы поставщики полностью поддерживают геокодирование и обратное геокодирование во всем мире. Облачный прикладной программный интерфейс геокодирования (API) и локальное геокодирование позволили добиться более высокого уровня соответствия, большей точности и большей скорости. В настоящее время популярна идея геокодирования, способного влиять на бизнес-решения. Это интеграция процесса геокодирования и бизнес-аналитики.

Будущее геокодирования также включает в себя трехмерное геокодирование, геокодирование внутри помещений и многоязычность для платформ геокодирования.

Процесс геокодирования

Геокодирование — это задача, которая включает в себя несколько наборов данных и процессов, которые работают вместе. Некоторые компоненты предоставляются пользователем, а другие встроены в программное обеспечение геокодирования.

Входной набор данных

Входные данные — это описательная текстовая информация (адрес или название здания), которую пользователь хочет преобразовать в числовые пространственные данные (широта и долгота) посредством процесса геокодирования. Их часто включают в таблицу вместе с другими атрибутами местоположений. Входные данные подразделяются на две категории:

Относительные входные данные: Относительные входные данные — это текстовые описания местоположения, которые сами по себе не могут указать пространственное представление этого местоположения, но географически зависят и географически относительны по отношению к другим местоположениям. Пример относительного геокода: «Через дорогу от Эмпайр-стейт-билдинг». Разыскиваемое место невозможно определить без идентификации Эмпайр-стейт-билдинг. Платформы геокодирования часто не поддерживают такие относительные местоположения, но в этом направлении делаются успехи.
Абсолютные входные данные: Абсолютные входные данные — это текстовые описания местоположения, которые сами по себе могут вывести пространственное представление этого местоположения. Этот тип данных выводит абсолютно известное местоположение независимо от других местоположений. Например, почтовые индексы USPS; почтовый индекс USPS+4; полные и частичные почтовые адреса; почтовые ящики USPS; сельские маршруты; города; округа; перекрестки; и на названные места можно абсолютно ссылаться в источнике данных.

Для достижения наибольшей точности геокоды во входном наборе данных должны быть максимально правильными и отформатированы стандартными способами. Таким образом, обычно сначала выполняют процесс очистки данных , часто называемый «очисткой адресов», чтобы найти и исправить любые ошибки. Это особенно важно для баз данных, в которых участники вводят свои собственные геокоды местоположения, что часто приводит к различным формам (например, «Пенсильвания», «Пенсильвания», «Пенсильвания») и орфографическим ошибкам.

Справочный набор данных

Второй необходимый набор данных определяет расположение географических объектов в общей системе пространственной привязки , обычно хранящейся в формате файла ГИС или пространственной базе данных . Примеры включают набор точечных данных зданий, набор линейных данных улиц или набор полигональных данных округов. США Атрибуты этих объектов должны включать информацию, которая будет соответствовать геокодам во входном наборе данных, например имя, уникальный идентификатор или стандартный геокод, например коды FIPS для географических объектов. Обычно базовый набор данных включает несколько столбцов атрибутов геокодов для обеспечения гибкости или обработки сложных геокодов. Например, набор уличных данных, предназначенный для геокодирования адресов, должен включать не только название улицы, но и любые суффиксы или префиксы направления, а также диапазон номеров адресов, найденных в каждом сегменте.

Алгоритм геокодера

Третий компонент — это программное обеспечение, которое сопоставляет каждый геокод во входном наборе данных с атрибутами соответствующего объекта в базовом наборе данных. После того как совпадение найдено, местоположение опорного объекта можно прикрепить к входной строке. Эти алгоритмы бывают двух типов:

Прямое совпадение: Геокодер ожидает, что каждый входной элемент будет напрямую соответствовать одному целому объекту в базовом наборе данных. Например, страна или почтовый индекс, или сопоставление почтовых адресов со справочными данными о точках застройки. Этот вид сопоставления аналогичен соединению реляционных таблиц , за исключением того, что алгоритмы геокодирования обычно включают некоторую обработку неопределенностей для распознавания приблизительных совпадений (например, различное написание заглавных букв или небольшие орфографические ошибки).
Интерполированное совпадение: Геокод определяет не только объект, но и некоторое местоположение внутри этого объекта. Самый распространенный (и самый старый) пример — сопоставление уличных адресов с данными линий улиц. Сначала геокодер разбирает адрес улицы на составные части (название улицы, номер, префикс/суффикс направления). Геокодер сопоставляет эти компоненты с соответствующим сегментом улицы с диапазоном номеров, включающим входное значение. Затем он вычисляет, где данное число попадает в диапазон сегмента, чтобы оценить местоположение вдоль сегмента. Как и в случае с прямым сопоставлением, эти алгоритмы обычно имеют обработку неопределенностей для обработки приблизительных совпадений (особенно таких сокращений, как «E» для «Восток» и «Dr» для «Драйв»).

Алгоритму редко удается точно найти все входные данные; несоответствия могут возникать из-за неправильно написанных или неполных входных данных, несовершенных (обычно устаревших) справочных данных или уникальных региональных систем геокодирования, которые алгоритм не распознает. Многие геокодеры предусматривают последующий этап для ручного просмотра и исправления подозрительных совпадений.

Адресная интерполяция

Простой метод геокодирования — интерполяция адресов . Этот метод использует данные из уличной географической информационной системы , где уличная сеть уже нанесена на карту в пространстве географических координат. Каждому сегменту улицы присвоен диапазон адресов (например, номера домов от одного сегмента к другому). Геокодирование берет адрес, сопоставляет его с улицей и определенным сегментом (например , кварталом в городах, которые используют соглашение «блок»). Затем геокодирование интерполирует положение адреса в диапазоне вдоль сегмента.

Пример

Возьмем, к примеру: 742 Evergreen Terrace.

Допустим, этот сегмент (например, квартал) Evergreen Terrace проходит от 700 до 799. Адреса с четными номерами попадают на восточную сторону Evergreen Terrace, а адреса с нечетными номерами — на западную сторону улицы. 742 Evergreen Terrace (вероятно) будет расположена чуть меньше половины квартала, на восточной стороне улицы. В этом месте вдоль улицы будет нанесена точка, возможно, смещенная на расстояние к востоку от центральной линии улицы.

Осложняющие факторы

Однако этот процесс не всегда так прост, как в этом примере.Трудности возникают, когда

различать неоднозначные адреса, такие как 742 Evergreen Terrace и 742 W Evergreen Terrace.
попытка геокодировать новые адреса улицы, которая еще не добавлена в базу данных географической информационной системы.

Хотя в Спрингфилде может быть 742 Evergreen Terrace, в Шелбивилле также может быть 742 Evergreen Terrace. Запрос названия города (а также штата, провинции, страны и т. д., если необходимо) может решить эту проблему. Бостон , Массачусетс ^[8] имеет несколько мест на «Вашингтон-стрит, 100», потому что несколько городов были присоединены без изменения названий улиц, что требует использования уникальных почтовых индексов или названий районов для устранения неоднозначности.Точность геокодирования можно значительно повысить, если сначала использовать хорошие методы проверки адресов . Проверка адреса подтвердит существование адреса и устранит неясности. Как только действительный адрес определен, его очень легко геокодировать и определить координаты широты и долготы.Наконец, несколько предостережений по использованию интерполяции:

Типичное определение сегмента улицы предполагает, что все участки с четными номерами находятся на одной стороне сегмента, а все участки с нечетными номерами — на другой. В реальной жизни это часто не так.
Интерполяция предполагает, что данные участки равномерно распределены по длине отрезка. В реальной жизни это почти никогда не бывает правдой; нередко геокодированный адрес отклоняется на несколько тысяч футов.
Интерполяция также предполагает, что улица прямая. Если улица изогнута, то геокодированное местоположение не обязательно будет соответствовать физическому местоположению адреса.
Информация о сегменте (особенно из таких источников, как TIGER ) включает максимальную верхнюю границу адресов и интерполируется так, как если бы использовался полный диапазон адресов. Например, сегмент (блок) может иметь указанный диапазон 100–199, но последний адрес в конце блока — 110. В этом случае адрес 110 будет геокодирован как 10% расстояния вниз по сегменту, а не как 110. чем ближе к концу.
Большинство реализаций интерполяции создают точку в качестве результирующего адреса. В действительности физический адрес распределен по длине сегмента, т.е. рассмотрим геокодирование адреса торгового центра – физический участок может простираться на некоторое расстояние вдоль сегмента улицы (или его можно рассматривать как двумерное пространство, заполняющее пространство). многоугольник, который может выходить на несколько разных улиц (или, что еще хуже, для городов с многоуровневыми улицами, трехмерная форма, пересекающая разные улицы на нескольких разных уровнях), но интерполяция рассматривает его как сингулярность.

Очень распространенная ошибка — верить рейтингам точности геокодируемых атрибутов данной карты. Такая точность, заявленная поставщиками, не влияет на отнесение адреса к правильному сегменту или к правильной стороне сегмента, а также не приводит к точному положению в этом правильном сегменте. Благодаря процессу геокодирования, используемому для наборов данных TIGER переписи населения США , 5–7,5% адресов могут быть отнесены к другому переписному участку , в то время как исследование австралийской системы, подобной TIGER, показало, что 50% геокодированных точек были сопоставлены с неправильным свойством. посылка. ^[9]Точность геокодированных данных также может влиять на качество исследований, в которых используются эти данные. Одно исследование ^[10] группа исследователей из Айовы обнаружила, что распространенный метод геокодирования с использованием наборов данных TIGER, как описано выше, может привести к потере до 40% мощности статистического анализа. Альтернативой является использование ортофотопланов или данных, закодированных в изображениях, таких как данные Адресной точки из Картографического управления в Великобритании, но такие наборы данных, как правило, дороги.

По этой причине очень важно избегать использования интерполированных результатов, за исключением некритических приложений. Интерполированное геокодирование обычно не подходит для принятия авторитетных решений, например, если это решение повлияет на безопасность жизни. Например, службы экстренной помощи не принимают авторитетных решений на основе своих интерполяций; скорая помощь или пожарная машина всегда будут отправлены, независимо от того, что указано на карте. ^{[ нужна ссылка ]}

Другие методы

В сельской местности или других местах, где отсутствуют высококачественные данные уличной сети и адресация, GPS полезен для картографирования местоположения. В случае дорожно-транспортных происшествий подходящим методом является геокодирование перекрестка улиц или средней точки центральной линии улицы. На большинстве автомагистралей в развитых странах имеются разметки миль , помогающие при реагировании на чрезвычайные ситуации, техническом обслуживании и навигации. Также возможно использовать комбинацию этих методов геокодирования — использовать конкретный метод для определенных случаев и ситуаций и другие методы для других случаев.В отличие от геокодирования структурированных записей почтовых адресов, разрешение топонимов сопоставляет названия мест в неструктурированных коллекциях документов с соответствующими пространственными следами.

Коды мест предлагают способ создания адресов, генерируемых в цифровом виде, где нет информации, с использованием спутниковых изображений и машинного обучения, например Робокоды.
Естественные адресные коды ^[11] представляют собой запатентованную систему геокодирования, которая может адресовать область в любой точке Земли или объем пространства в любой точке Земли. Использование буквенно-цифровых символов вместо десяти цифр делает NAC короче, чем его цифровой эквивалент широты и долготы.
Справочная система военной сетки — это стандарт геокоординат, используемый военными НАТО для определения местоположения точек на Земле.
Универсальная поперечная система координат Меркатора — это картографическая проекционная система для присвоения координат точкам на поверхности Земли.
Система локации Мейденхед , популярная среди радистов.
Всемирная географическая справочная система (GEOREF), разработанная для глобальных военных операций, заменена нынешней Глобальной географической справочной системой (GARS).
Открытый код местоположения или «Плюс-коды», разработанный Google и опубликованный в открытом доступе.
Geohash — общедоступная система, основанная на кривой Z-порядка Мортона .
What3words — запатентованная система, которая кодирует координаты GCS как псевдослучайные наборы слов путем деления координат на три числа и поиска слов в индексированном словаре.

Исследовать

Исследования представили новый подход к аспектам контроля и знаний геокодирования с использованием агентной парадигмы. ^[12] Помимо новой парадигмы геокодирования, были разработаны дополнительные методы коррекции и алгоритмы управления. ^[13] Этот подход представляет географические элементы, обычно встречающиеся в адресах, в качестве отдельных агентов. Это обеспечивает общность и двойственность контроля и географического представительства. Помимо научных публикаций, новый подход и последующий прототип получили освещение в национальных средствах массовой информации Австралии. ^[14] Исследование проводилось в Университете Кертина в Перте, Западная Австралия. ^[15]

Благодаря недавним достижениям в области глубокого обучения и компьютерного зрения был предложен новый рабочий процесс геокодирования, который использует методы обнаружения объектов для прямого извлечения центроида крыш зданий в качестве выходных данных геокодирования. ^[16]

Использование

Геокодированные местоположения полезны во многих ГИС-анализе, картографии, рабочем процессе принятия решений, объединении транзакций или внедрении в более крупные бизнес-процессы. В Интернете геокодирование используется в таких службах, как маршрутизация и локальный поиск . Геокодирование вместе с GPS предоставляет данные о местоположении для геотегирования мультимедиа, например фотографий или RSS элементов .

Проблемы конфиденциальности

Распространение и простота доступа к службам геокодирования (и обратного геокодирования ) вызывают проблемы конфиденциальности. Например, при составлении карт преступлений правоохранительные органы стремятся сбалансировать права потерпевших и правонарушителей на неприкосновенность частной жизни с правом общественности знать. Правоохранительные органы экспериментировали с альтернативными методами геокодирования, которые позволяют им маскировать часть деталей местоположения (например, особенности адреса, которые могут привести к идентификации жертвы или правонарушителя). Кроме того, предоставляя онлайн- карты преступности общественности , они также размещают отказ от ответственности в отношении точности местоположения точек на карте, признавая эти методы маскировки местоположения, и налагают условия использования информации.

См. также

Геокодирование
справочник
Геокодированная фотография , включающая методы геокодирования изображений.
Геоинформационная система (ГИС)
Геолокация
Геопарсинг
Географическая привязка
Геотегирование
Линейная привязка
Обратное геокодирование
Разрешение топонимов

Ссылки

^ Лейднер, Дж. Л. (2017). «Геопривязка: от текстов к картам». Международная географическая энциклопедия: Люди, Земля, окружающая среда и технологии . VI : 2897–2907. дои : 10.1002/9781118786352.wbieg0160 . ISBN 9780470659632 .
^ Термин «геокодирование» как глагол в соответствии с определением Оксфордского словаря английского языка по адресу https://en.oxforddictionaries.com/definition/geocode. Архивировано 26 апреля 2018 г. в Wayback Machine.
^ Корбетт, Джеймс П. Топологические принципы в картографии. Том. 48. Министерство торговли США, Бюро переписи населения, 1979 год.
^ «Краткое резюме» (PDF) . Проверено 9 апреля 2023 г.
^ Оливарес, Мириам. «Географические информационные системы в Йельском университете: ресурсы геокодирования» . guides.library.yale.edu . Проверено 22 июня 2016 г.
^ «Пространственное предоставление данных: что такое геокодирование?» . Национальная справочная служба по уголовному правосудию . Проверено 22 июня 2016 г.
^ «25 лет ТИГРУ» . census.maps.arcgis.com . Проверено 22 июня 2016 г.
^ «Карты Google» . Карты Гугл . Проверено 9 апреля 2023 г.
^ Рэтклифф, Джерри Х. (2001). «О точности геокодированных адресных данных типа TIGER по отношению к кадастровым и переписным площадям» (PDF) . Международный журнал географической информатики . 15 (5): 473–485. Бибкод : 2001IJGIS..15..473R . дои : 10.1080/13658810110047221 . S2CID 14061774 . Архивировано из оригинала (PDF) 23 июня 2006 года.
^ Мазумдар С., Раштон Г., Смит Б. и др. (2008). «Точность геокодирования и восстановление связи между воздействием окружающей среды и здоровьем» . Международный журнал географии здравоохранения . 7 : 1–13. дои : 10.1186/1476-072X-7-13 . ПМЦ 2359739 . ПМИД 18387189 .
^ Рверекане, Валентин; Ндашимие, Морис (2017). «Схема почтовых индексов на основе кодирования естественной территории» (PDF) . Международный журнал компьютерной и коммуникационной техники . 6 (3): 161–172. дои : 10.17706/IJCCE.2017.6.3.161-172 . Проверено 25 августа 2022 г.
^ Хатчинсон, Мэтью Дж (2010). Разработка агентной платформы для интеллектуального геокодирования (кандидатская диссертация). Университет Кертина.
^ Агентская платформа для включения интеллектуальных служб геокодирования.
^ Дженнифер Форешью (24 ноября 2009 г.). «Сложные адреса не проблема для IntelliGeoLocator» . Австралиец . Проверено 9 мая 2011 г.
^ Департамент образования Западной Австралии (апрель 2011 г.). «X отмечает место» . Школьные вопросы . Проверено 9 мая 2011 г.
^ Инь, Чжэнцун; и др. (2019). «Подход глубокого обучения для геокодирования крыш» . Транзакции в ГИС . 23 (3): 495–514. Бибкод : 2019ТрГИС..23..495Y . дои : 10.1111/tgis.12536 . S2CID 195804197 .

Внешние ссылки

Географические информационные системы в Керли
Три стандартных метода геокодирования (в Северной Америке) – статья
Эволюция геокодирования: переход от конфликта к лучшему совпадению - статья
Гибкая система адресации для приблизительного лучшего геокодирования Geocoe. Архивировано 21 июля 2011 г. в Wayback Machine - документ представлен на Geoinfo 2003.
Кодовая книга UCDP и AidData по помощи с географической привязкой - руководство по проектам геокодирования помощи в целях развития

[1] Лейднер, Дж. Л. (2017). «Геопривязка: от текстов к картам». Международная географическая энциклопедия: Люди, Земля, окружающая среда и технологии . VI : 2897–2907. дои : 10.1002/9781118786352.wbieg0160 . ISBN 9780470659632 .

[2] Термин «геокодирование» как глагол в соответствии с определением Оксфордского словаря английского языка по адресу https://en.oxforddictionaries.com/definition/geocode. Архивировано 26 апреля 2018 г. в Wayback Machine.

[3] Корбетт, Джеймс П. Топологические принципы в картографии. Том. 48. Министерство торговли США, Бюро переписи населения, 1979 год.

[4] «Краткое резюме» (PDF) . Проверено 9 апреля 2023 г.

[5] Оливарес, Мириам. «Географические информационные системы в Йельском университете: ресурсы геокодирования» . guides.library.yale.edu . Проверено 22 июня 2016 г.

[6] «Пространственное предоставление данных: что такое геокодирование?» . Национальная справочная служба по уголовному правосудию . Проверено 22 июня 2016 г.

[7] «25 лет ТИГРУ» . census.maps.arcgis.com . Проверено 22 июня 2016 г.

[8] «Карты Google» . Карты Гугл . Проверено 9 апреля 2023 г.

[9] Рэтклифф, Джерри Х. (2001). «О точности геокодированных адресных данных типа TIGER по отношению к кадастровым и переписным площадям» (PDF) . Международный журнал географической информатики . 15 (5): 473–485. Бибкод : 2001IJGIS..15..473R . дои : 10.1080/13658810110047221 . S2CID 14061774 . Архивировано из оригинала (PDF) 23 июня 2006 года.

[10] Мазумдар С., Раштон Г., Смит Б. и др. (2008). «Точность геокодирования и восстановление связи между воздействием окружающей среды и здоровьем» . Международный журнал географии здравоохранения . 7 : 1–13. дои : 10.1186/1476-072X-7-13 . ПМЦ 2359739 . ПМИД 18387189 .

[11] Рверекане, Валентин; Ндашимие, Морис (2017). «Схема почтовых индексов на основе кодирования естественной территории» (PDF) . Международный журнал компьютерной и коммуникационной техники . 6 (3): 161–172. дои : 10.17706/IJCCE.2017.6.3.161-172 . Проверено 25 августа 2022 г.

[12] Хатчинсон, Мэтью Дж (2010). Разработка агентной платформы для интеллектуального геокодирования (кандидатская диссертация). Университет Кертина.

[13] Агентская платформа для включения интеллектуальных служб геокодирования.

[14] Дженнифер Форешью (24 ноября 2009 г.). «Сложные адреса не проблема для IntelliGeoLocator» . Австралиец . Проверено 9 мая 2011 г.

[15] Департамент образования Западной Австралии (апрель 2011 г.). «X отмечает место» . Школьные вопросы . Проверено 9 мая 2011 г.

[16] Инь, Чжэнцун; и др. (2019). «Подход глубокого обучения для геокодирования крыш» . Транзакции в ГИС . 23 (3): 495–514. Бибкод : 2019ТрГИС..23..495Y . дои : 10.1111/tgis.12536 . S2CID 195804197 .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]