The role of least image dimensions in generalization of object in spatial databases

• Autorzy: Chrobak T.

Warianty tytułu

PL

Rola minimalnych wymiarów rysunku w generalizacji obiektów georeferencyjnych baz danych przestrzennych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents the least admissible dimensions of lines of spatial object images, according to Saliszczew, adjusted to the needs of database generalization. It is pointed out, that the adjusted dimensions are in agreement with the cartographic norm included in the National Map Accuracy Standards, and their application to the generalization (processes: simplification and elimination of linear and surface objects, creation of regions, rectangularization of objects, joining of objects, determination of the "Ratajski" generalization thresholds) will allow, for any map scale, the determination of the: - value of the scale-dependent parameter of the generalization process, without user action; - measure of recognizability of the shortest linear section on the map, what helps to obtain unique results of line generalization; - measure of recognizability of lines in the image - using a standard (elementary triangle) - helpful in obtaining unique result of line simplification, and an assessment of the process; - recognizability distance between lines of close buildings, securing unique aggregation of them; - verification of spatial object image lines visualization. The new solutions were tested with the Douglas-Peucker (1973) generalization algorithm, modified by the author, which treats the minimal dimensions as geometric attributes, while object classes and their data hierarchy as descriptive attributes. This approach secures uniqueness of results on any level of generalization process, in which data of spatial objects in the DLM model are transformed to conform with the requirements for the DCM model data.

PL

W artykule przedstawiono minimalne wymiary linii rysunku obiektów przestrzennych, wg Saliszczewa, dostosowane do potrzeb generalizacji baz danych. Wykazując, że dostosowane wymiary są zgodne z normą kartograficzną ustaloną przez National Map Accuracy Standards, a ich zastosowania w generalizacji (procesy: upraszania i eliminowania obiektów liniowych i powierzchniowych, tworzenia regionów, prostokątowania obiektów, łączenia obiektów, ustalania progów generalizacji "Ratajskiego") pozwolą w dowolnej skali mapy, określić: - wartość parametru procesu generalizacji zależnego od skali, bez udziału użytkownika; - miarę rozpoznawalności najkrótszego odcinka linii rysunku mapy, pomocnej w otrzymywaniu jednoznacznych wyników generalizacji linii; - miarę rozpoznawalności kształtu linii rysunku - z użyciem wzorca (trójkąta elementarnego) - pomocnej w uzyskaniu jednoznacznego wyniku procesu upraszczania linii i ocenie procesu; - odległość rozpoznawalności pomiędzy liniami sąsiadujących budynków, pomocnej w jednoznacznym ich łączeniu; - weryfikację wizualizacji linii rysunku obiektów przestrzennych. Nowe rozwiązania testowano zmodernizowanym przez autora algorytmem generalizacji Dauglas-Peuckera, w którym są uwzględnione minimalne wymiary jako atrybuty geometryczne, a klasy obiektów i hierarchię ich danych jako atrybuty opisowe. Pozwala to na jednoznaczność wyniku dowolnego uogólnienia danych przestrzennych obiektów modelu DLM, przekształcanego dla potrzeb danych modeli DCM.

Słowa kluczowe

EN

cartographic generalization; databases - MRDB; informatics; statistics

PL

bazy danych przestrzennych; baza danych georeferencyjnych; statystyka; algorytm generalizacji Dauglas-Peuckera

• Wydawca: Komitet Geodezji PAN
• Czasopismo: Geodesy and Cartography
• Rocznik: 2010
• Tom: Vol. 59, no 2
• Strony: 99--120
• Opis fizyczny: Bibliogr. 27 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Chrobak T.

• Department of Geomatics AGH University of Science and Technology in Krakow 30 Mickiewicza Al., 30-059 Krakow, Poland,

Bibliografia

• Aslanikaschvili A.F., (1974): Cartography. Main Problems (in Polish), Tbilisi.
• Bertin J., (1971): Graphics (in Polish), The Review of the Foreign Literature on Geography, Institute of Geography PAS, Warsaw, z. 1-2.
• Brassel K., Weibel R., (1988): A review and conceptual framework of automated map generalization, International Journal of Geographical Information Systems, Vol. 2, No 3, pp. 229-244.
• Chrobak T., (1999): An Investigation of Elementary Triangle Usefulness for Computer Cartographic Generalization (in Polish), Publishing House of the University of Mining and Matallurgy, Krakow.
• Chrobak T., Kozioł K., Szostak M., Żukowska M., (2007): Fundamentals of digital cartographic generalization (in Polish), Publishing House of the University of Mining and Matallurgy, Krakow.
• Douglas D.H., Peucker T.K., (1973): Algorithms for the reduction of the number of points required to represent a digitized line or its caricature, The Canadian Cartographer, 10(2), pp. 112-122.
• Grunreich D., Powitz B.M., Schmidt C., (1992): Research and Development in Computer-Assisted Generalization of Topographic Information at the Institute of Cartography, Hanover University, Proceedings of GIS Symposium, Munich, Germany, Vol. l, pp. 36-42.
• Grunreich D., (1995): Development of Computer-Assisted Generalization on the Basis of Cartographic Model Theory, in: GIS and Generalization - Methodology and Practice, Great Britain, Taylor&Francis, London, pp. 47-55.
• Hake G., (1973): Kartographie und Kommunikation, Kartographische Nachrichten, Jg. 23, H. 4, pp. 137-148.
• Kozioł K., (2006): Elimination of linear objects with the use of structural regions on the example of a road network, Annals of Geomatics, Vol. IV, No 3, pp. 109-117.
• Kulikowski J.L., (1986): Outline of graph theory. Applications of the technique (in Polish), Publishing House PWN SA, Warsaw.
• Longley P.A., Goodchild M.F., Maguire D.J., Rhind D.W., (2006): GIS and Science, Publishing Mouse PWN SA Warsaw.
• Mackaness W., Ruas A., Sarjakoski T, (eds.) (2007): Generalisation of geographic information: cartographic modeling and application, Elsevier.
• Molenaar M., (1996): The role of topologic and hierarchical spatial object models in database generalization, Netherlands Geodetic Commission, New Series, No 43, Delft, pp. 13-35.
• Morrison J., (1974): A theoretical framework for cartographic generalization with emphasis on the process of symbolization, International Yearbook of Cartography 14, pp. 115-127.
• Nickerson B.G., Freeman H., (1986): Development of rule-based system for automatic map generalization, Proceedings of the 2nd International Symposium on Spatial Data Handling. Seattle, Washington, pp. 537-556.
• Olszewski R., (2009): Cartographic modelling of terrain relief with the use of computational intelligence methods (in Polish), Publishing House Warsaw University of Technology, Warsaw.
• Ostrowski W., (2008): Semiotic Basis for Designing of Topographic Maps on the Example of Urban Areas (in Polish), Publishing House the Warsaw University of Technology, Warsaw.
• Piątkowski F., (1969): Cartography, Editing of cartographic maps and their reproduction (in Polish), Publishing House PWN SA Warsaw.
• Preparata F.P., Samos M.I., (1985): Computational Geometry. Introduction (in Polish), Publishing Mouse Helion, Gliwice.
• Ratajski L., (1989): Methodology of mapping the socio-economics (in Polish), Publishing House, PPWK, Warsaw, pp. 198-214.
• Richardson D.E., (1993): Automatic spatial and thematic generalization using a context transformation model, PhD Thesis, Wagering Agriculture University. Ottawa, Canada.
• Saalfeld A., (1999): Topologically Consistent Line Simplification with the Douglas - Peucker Algorithm, Cartography and Geographic Information Science, Vol. 26, No 1, pp. 7-19.
• Saliszczew K.A., (1998): General Cartography (in Polish), Publishing House PWN SA Warsaw.
• Shea K.S, McMaster R.B., (1989): Cartographic generalization in a digital environment: When and How to generalize, Proceedings Auto Carto 9 - 9th International Symposium on Computer-Assisted Cartography, Baltimore, Maryland, pp. 56-67.
• Strahler A.N., (1964): Quantitative geomorphology of drainage basins and channel networks, in: V.T. Chow (ed.), Handbook of applied hydrology, New York, McGraw-Hill, pp. 39-76.
• Weibel R., (1995): Map generalization in the context of digital systems, Cartography and GIS, Vol. 22, No 4, pp. 56-65.