Wykorzystanie zbiorów przybliżonych do pozyskiwania wiedzy i budowy reguł systemu generalizacji informacji geograficznej

• Autorzy: Fiedukowicz A.

Warianty tytułu

EN

Implementation of rough sets theory for knowledge acquisition and construction of knowledge base for generalization of geographic information

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Proces generalizacji informacji geograficznej zawsze opierał się na wiedzy i doświadczeniu kartografa, który go wykonywał. Postępujące zmiany technologiczne, w szczególności zaś zmiana sposobu przechowywania informacji przestrzennej, polegające na zastąpieniu formy analogowej elektroniczną (zwykle opartą o bazy danych), sprawiają, że owa wiedza niezbędna w generalizacji, jakkolwiek wciąż kluczowa, jest również przechowywana w inny sposób. Dziś na podstawie wieloletniego doświadczenia kartografa budowane są bazy wiedzy, które mają umożliwić, przynajmniej częściową automatyzację procesu generalizacji. Taką bazę wiedzy dla współczesnych danych przestrzennych może stanowić np. informacja o atrybutach obiektów istotnych z punktu widzenia procesu generalizacji i reguły generalizacyjne o te atrybuty oparte. Dzisiejsze bazy danych przestrzennych posiadają szereg atrybutów a kolejne mogą zostać obliczone w oparciu o geometrię obiektów, czy ich topologię. Trudność polega jednak na wyłonieniu informacji kluczowych w procesie generalizacji informacji geograficznej. W artykule zaprezentowano wykorzystanie konceptu zbiorów rozmytych oraz reduktów. Redukt jest podzbiorem oryginalnego zbioru atrybutów, który pozwala na równie dobre podjęcie decyzji (w tym przypadku dotyczącej generalizacji), co oryginalny zbiór atrybutów. Jego wyznaczenie pozwala więc na wybranie spośród dostępnych atrybutów tych o najistotniejszym znaczeniu. Wiedza o tym, które atrybuty są kluczowe dla poszczególnych operatorów generalizacji jest więc w ten sposób wydobywana z już istniejących danych. Wyselekcjonowane atrybuty mogą zaś zostać wykorzystane do tworzenia reguł procesu generalizacji. Dzięki wykorzystaniu jedynie atrybutów tworzących redukt budowa reguł, staje się łatwiejsza a same reguły, a co za tym idzie cały proces generalizacji, bardziej przejrzysty.

EN

Generalization of geographic information was always based on the knowledge and experience of cartographer who performed it. Progressive technological changes, especially the change in data storage from analog to electronic devices (usually in the form of databases), changed a lot in generalization process. Though, the knowledge needed for it is still crucial, it is stored in different way as well. Today, knowledge bases are built based on years of cartographer’s experience. Their goal is to enable, at least partially, automation of the generalization process. This knowledge base for modern spatial data may be constituted, among others, by information about attributes of objects which are significant from the point of view of generalization process as well as the generalization rules based on those attributes. Contemporary spatial databases include a number of attributes and other information (as geometry and topology) which can be used to calculate other databases. Therefore, the challenge is to bring to light information crucial in generalization process. This paper presents the use of rough sets concept, specifically reducts, for this goal. The reduct is a subset of the original set of attributes which allows to make decisions (in this case, the decision about generalization of objects) as good as based on original attributes. Knowledge about the attributes significant in generalization process is derived, in this way, from already existing data. Selected attributes can be used for defining the generalization rules. Thanks to the use only of the attributes constituting reducts, the construction of rules becomes easier and the rules themselves, as well as generalization process, are more transparent.

Słowa kluczowe

PL

generalizacja informacji geograficznej; baza wiedzy; zbiory przybliżone; redukty

EN

generalization of geographic information; knowledge base; rough sets; reducts

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
• Czasopismo: Roczniki Geomatyki
• Rocznik: 2013
• Tom: T. 11, z. 2(59)
• Strony: 33--46
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Fiedukowicz A.

• Politechnika Warszawska, Wydział Geodezji i Krtografii, Zakład Kartografii

Bibliografia

• 1.Bazan, J. 1999: Metody wnioskowań aproksymacyjnych dla syntezy algorytmów decyzyjnych. Rozprawa doktorska, Uniwersytet Warszawski.
• 2.Benz S.A., R. Weibel, 2013, Road Network Selection Using an Extended Stroke-Mesh Combination Algorithm. 16th ICA Generalisation Workshop.
• 3.Fiedukowicz A., 2013a, Fuzzy Generalization Inference System - the example of selection parameterization for roads and hydrographic network. Proceedings of International Cartographic Conference Dresden 2013.
• 4.Fiedukowicz A., 2013b, Construction of fuzzy interference system for generalization of geographic information - selection of roads segments. Geoinformatica Polonica no. 12, przyjęty do publikacji.
• 5.Główny Geodeta Kraju, 2008, Wytyczne techniczne Baza Danych Topograficznych, wersja 1.0 – uzupełniona.
• 6.Nguyen H.S., 2011, Systemy decyzyjne (matematyka stosowana). Dostęp 18.07.2013 r. http://mst.mimuw.edu.pl/wyklady/syd/wyklad.pdf
• 7.Pawlak Z., 1982, Rough Sets. International Journal of Computer and Information Sciences No 11: 341-356.
• 8.Program RSES i jego dokumentacja. http://alfa.mimuw.edu.pl/~rses/
• 9.Weibel R., 1991, Amplified intelligence and rule-base systems. [w] Buttenfield B., McMaster R. (red.), Map generalization: making rules for knowledge representation, Longman, London.