Wieloskalowe modelowanie rzeźby terenu

• Autorzy: Kochman M. , Olszewski R.

Warianty tytułu

EN

Multiscale modeling of relief

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule omówiono wybrane koncepcje generalizacji numerycznego modelu rzeźby terenu (NMT), ze szczególnym uwzględnieniem metody heurystycznej opartej na uogólnieniu linii strukturalnych terenu. Przedstawiono także zróżnicowane sposoby wyznaczania linii strukturalnych i ich znaczenie dla wieloskalowego modelowania rzeźby terenu oraz generalizacji NMT.

EN

In order to automatize the process of generalization of DTM (Digital Terrain Model) in TDB (Topographic Data Base), information about relief should be recorded in such a way, as to preserve real location of characteristic key forms and structure lines. Automatic generalization of DTM should involve generalization of database rather than graphic simplification of contour lines. Among the existing methods of DTM generalization one can distinguish various types of filtering (global, local) and heuristic approach based on a concept of generalization of structure lines. It uses digital operators in interactive cooperation between operator and the digital system. Here, generalization bases on the approximation of source SLM (structure line model) through the use of classic generalization methods such as, among others: magnification, deletion, combination, and simplification of single structure lines, followed by recomposition of secondary DTM basing on the resulting SLM. In the conducted research it was assumed, that for the composition of a hierarchical (multiscale) DTM basing on a generalization of significant morphological forms it is especially important to properly establish structure lines which constitute the topographic ..skeleton" of terrain. These lines were established basing on the existing topographic maps as well as on the analysis of TIN and GRID model. The aim was to see if it was possible to fully automatically determine structure lines basing on irregular (or regular) source data including no additional information on structural forms. Most algorithms which determine structure lines of relief basing on the regular model involve advanced analysis of potential surface flow accumulation. The research applied a modified D8 algorithm implemented in GM Grid 5,2 module, which is a functional extension of GeoMedia Professional package by Intergraph. To establish erosion network (drainage lines) it is vital to determine a threshold of accumulated flow, over which drainage network becomes a stream. Although the process is fully automatic, subjective setting of such threshold significantly varies the results. Authors of the concept of so-called extended Morse-Smale's decomposition (E. Danovaro L. DeFloriani, P. Magillo, M. Mesmoudi, E. Puppo 2003) claim that generalization of automatically determined structure lines allows for hierarchical DTM generalization, pre­serving significant topological relations. The research results do not support that hypothesis. Because the actual structure lines were not taken into consideration, in the process of standard Delaneuy's triangulation there appear triangles with edges crossing structure lines. It appears that although DTM generalization (or its hierarchical composition) can be successfully executed through the generalization of structure lines, the automatization of the process of determining these lines does not yield expected results. The need to determine structure lines through direct surveying, e.g. with photogrammetric techniques is therefore justified. Basing on thus determined ..skeleton" it is possible to properly generalize the model of relief, while preserving significant topological relations.

Słowa kluczowe

PL

teren; rzeźba terenu; model numeryczny

EN

multiscale generalization of DTM; structure lines

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Geograficzne. Oddział Kartograficzny
• Czasopismo: Polski Przegląd Kartograficzny
• Rocznik: 2005
• Tom: T. 37, nr 3
• Strony: 171--184
• Opis fizyczny: Bibliogr. 31 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Kochman M.

• Zakład Kartografii Politechniki Warszawskiej

autor

Olszewski R.

• Zakład Kartografii Politechniki Warszawskiej

Bibliografia

• 1. Bajkiewicz-Grabowska E., Magnuszewami A., 2002, Przewodnik do ćwiczeń z hydrologii ogólnej. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
• 2. Brassel K,. Weibel R., 1988, A review and conceptual framework of automated map generalization. „Intern. J. of Geogr. Inform. Systems” Vol. 2, no. 3, s. 229-244.
• 3. Costa-Cabral M. C., Burges S. J., 1994, Digital elevation model networks (DEMON): a model of flow over hillslopes for computation of contributing and dispersal areas. „Water Resources Research" Vol. 30, s. 1681-1692.
• 4. Danovgro E., De Floriani L., Ivlagillo P., Mesmoudi M.M., Puppo E., 2003. Morphology-driven simplification and multiresolution modeling of terrains. W: Proceedings ACM-GIS 2003. The 11th International Symposium on Advances in Geographic Information Systems. Editors E. Hoel and P. Rigaux, ACM Press, s. 63-70: www.disi.unige.it/person/DeflorianiL/pubIications.htmI
• 5. De Floriani L., MagiIIo P., 2002, Multiresoiution mesh representation. W: Models and data structures in multiresolution in geometric modeling. Editors M. Floater, A.Iske and E.Quak, Berlin: Springer-Verlag, s. 363-418; www.disi.unige.it/person/DeflorianiL/pubIications.htmI
• 6. Eckes T., 2001, Ćwiczenia z geomorfologii dla geodetów. Kraków: Uczelniane Wydawnictwa Naukowo- Dydaktyczne.
• 7. GM Grid Tutorial, 2004, Huntsville. Intergraph Corporation.
• 8. Gotlib D., Iwaniak A., Olszewski R., 2005, Jedna referencyjna baza danych topograficznych. Czy to możliwe? „Geodeta” Nr 1(116), s. 8-11.
• 9. Grunreich D., 1995, Development of computer-assisted generalization on the basis of cartographic model theory. W: GIS and generalization - methodology and practice. London: Taylor & Francis.
• 10. Gutry-Korycka M. i Werner-Więckowska H. (red.). 1996, Przewodnik do hydrograficznych badań terenowych. Warszawa: PWN.
• 11. Heller M., 1990, Triangulation algorithms for adaptive terrain modeling. W: Symposium on Spatial Data Handling. Zurich, vol. 1, s. 163-174.
• 12. Klimaszewski M., 1978, Geomorfologia. Warszawa: PWN.
• 13. Kładoczny D., Żyszkowska W., 1995, Struktura numerycznych modeli terenu a ich obraz poziomicowy. „Polski Przegl. Kartogr.” T. 27, nr 4. s. 177-191.
• 14. Kotarbiński J., Urbaniak-Biernacka U., 1991, Podstawy nauk o Ziemi. Przewodnik do ćwiczeń. Warszawa: Wydawnictwa Politechniki Warszawskiej.
• 15. Korczyński Z., Preuss R., 2000, Podstawy fotogrametrii. Warszawa: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej.
• 16. Makowski A., 2001, Na obrzeżach cybernetyki. W: Mapa w systemach komputerowych. „Materiały Ogólnopolskich Konferencji Kartograficznych” T. 23, Szczecin, s. 6-11.
• 17. Makowski A. (red.), 2004, System informacji topograficznej kraju - teoretyczne i metodyczne opracowanie koncepcyjne. Warszawa: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej (w druku).
• 18. Marcinkiewicz A., 1960, Atlas form i typów rzeźby terenu Polski. Warszawa: Zarząd Topograficzny SG.
• 19. Meyer U., 1987. Computer assisted generalization of buildings for digital landscape models by classification methods. W: Proceedings ICA Conference, Morelia. Mexico.
• 20. Olszewski R., 2003, Cartographic modelling of statistic surface with the use of non-linear neural networks. W: 21st International Cartographic Conference, Durban, s, 326-330.
• 21. Olszewski R., Żyła A., 2004, Nieliniowa generalizacja numerycznego modelu terenu z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. „Polski Przegl..Kartogr.” T. 36, nr 2, s. 82-91.
• 22. Ostrowski W., 2001. Typy generalizacji kartograficznej z punktu widzenia semiotyki. W: Metody kartograficzne a możliwości systemów komputerowych. Warszawa: Uniwersytet Warszawski. s. 56-64.
• 23. Piątkowski F., Rokicki J., Dmochowski S., Słupeczański S., 1961, Atlas kartowania form terenu Polski. Warszawa: PPWK.
• 24. Senetra A., Cieślak I., 2001, Kartograficzne aspekty oceny i waloryzacji przestrzeni. Olsztyn: Wydawn. Uniwersytetu Warmińsko-Mazurskiego
• 25. Sheeren D., 2003, Spatial databases integration: Interpretation of multiple representations by using machine learning techniques. W: 21st International Cartographic Conference, Durban.
• 26. Smale S., 1960, Morse inequalities for dynamical system. „Bulletin of American Mathematical Society" Vol. 66, s. 43-49.
• 27. Szczepanek R., 1999. Automatyczne wyznaczanie wskaźników praw Hortona-Strahlera na podstawie numerycznego modelu terenu. W: Interdyscyplinarność w badaniach dorzecza. Red. W. Chełmicki, J. Pociask-Karteczka. Instytut Geografii UJ. Kraków.
• 28. Weibel R., 1991, Amplified intelligence and rule-base systems. W: Map generalization: making rules for knowledge representation. Editors B, Buttenfield, R. McMaster. London: Longman, s. 172-186.
• 29. Weibel R., 1992. Models and experiments for adaptive computer-assisted terrain generalization. „Cartography and Geogr. Inform. Systems” Vol. 19, no, 3, s. 133-153.
• 30. Wilson J. P., Gallant J.C., 2000, Terrain analysis. New York: John Wiley & Sons.
• 31. Wytyczne techniczne. Baza Danych Topograficznych, 2003, Warszawa: Główny Urząd Geodezji i Kartografii.