Measuring maps graphical density via digital image processing method on the example of city maps

• Autorzy: Ciołkosz-Styk A. , Styk A.

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie metody cyfrowego przetwarzania obrazów do wyznaczania gęstości graficznej opracowań kartograficznych na przykładzie planów miast

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

During the centuries the main problem on mapping was to obtain the sufficient and reliable source data; presently, an appropriate selection of the desired information from the deluge of available data is a problem. An availability of large amount of data induces to transfer the possibly rich information by means of map. It often results in overloading the cartographic documents, that is why they become less communicative and difficult to read. This situation is well illustrated by the example of city maps which are the most commonly used and thus the most frequently published cartographic products. Many user groups with different needs as well as preparation to read maps use these high volume publications. Therefore, the maps communication effectiveness problem is of particular importance. The city maps are the most complex cartographic presentations, because the presented areas are the places with the greatest concentration of different kinds of objects and forms of human activity arising from the civilization development. Conveying these specific features on the city maps leads to the problem of selecting the most relevant elements of content in terms of user's needs, since presenting all objects and their characteristics is impossible if the city map readability is to be kept. Although complexity has been the cartographers' object of interest for many years, because it exerts an impact on readability and effectiveness of cartographic documents, none of the measures used so far may be applied for automatic determination of complexity of such graphically complicated objects as city maps. Therefore a novel approach was needed for these applications. For that purpose digital image processing techniques have been proposed and successfully applied by the authors. The analysis of the spatial distribution of the objects' edges on the map surface, calculated using continuous wavelet transform, is the basis of the proposed measure. The method allows for comparison of complexity of city maps loaded by different type of graphical elements (point signatures, lines, text, etc.). Extended analyses of selected cartographic materials proved the usability of the method for quantitative estimation of city map complexity via formal index.

PL

Przez wieki głównym problemem przy opracowaniu map było uzyskanie wystarczających i wiarygodnych danych źródłowych, natomiast obecnie problemem stał się odpowiedni wybór pożądanej informacji z zalewu dostępnych danych. Dostępność dużej ilości danych skłania do przekazania za pomocą mapy możliwie bogatej informacji. Skutkuje to często przeładowaniem opracowań kartograficznych, przez co stają się one mało komunikatywne i trudne w odbiorze. Tę sytuację dobrze ilustruje przykład planów miast, które należą do najczęściej wykorzystywanych, a przez to również najczęściej wydawanych publikacji kartograficznych. Z tych wysokonakładowych opracowań korzysta wiele grup użytkowników o zróżnicowanych potrzebach i przygotowaniu do czytania map, dlatego też problem efektywności przekazu informacji za ich pośrednictwem jest szczególnie istotny. Plany miast należą do najbardziej złożonych prezentacji kartograficznych, ponieważ obszary, które prezentują są miejscami największej koncentracji różnego rodzaju obiektów i form działalności człowieka, wynikających z rozwoju cywilizacji. Oddanie tej specyfiki na planie miasta stawia problem wyboru najbardziej istotnych z punktu widzenia potrzeb użytkownika elementów treści, bowiem przedstawienie wszystkich obiektów i ich charakterystyk jest niemożliwe, jeżeli ma być zachowana czytelność planu. Chociaż złożoność od wielu lat jest przedmiotem zainteresowania kartografów, ponieważ wywiera wpływ na czytelność i efektywność opracowań kartograficznych, to jednak żadna z dotychczas stosowanych w kartografii miar złożoności nie pozwala na jej automatyczne określanie w przypadku tak graficznie skomplikowanych opracowań jak plany miast. Konieczne było więc zaproponowanie nowej metody, pozwalającej na wyznaczanie złożoności graficznej tych opracowań. W tym celu zastosowane zostały techniki cyfrowego przetwarzania obrazów. Zaproponowana metoda zapewnia porównywalność map, obciążonych różnymi elementami (sygnaturami punktowymi, liniowymi, napisami etc.). Na podstawie analizy wybranych materiałów kartograficznych można stwierdzić, iż metoda ta pozwala na ilościową ocenę obciążenia graficznego planów miast przy pomocy sformalizowanego wskaźnika.

Słowa kluczowe

EN

city maps; maps complexity; complexity measures; digital image processing; wavelet transformation

PL

plany miast; złożoność; gęstość graficzna; cyfrowe przetwarzanie obrazów; transformacja falkowa

• Wydawca: Instytut Geodezji i Kartografii
• Czasopismo: Geoinformation Issues
• Rocznik: 2011
• Tom: Vol. 3, no. 1(3)
• Strony: 61--76
• Opis fizyczny: Bibliogr. 43 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Ciołkosz-Styk A.

autor

Styk A.

• Institute of Geodesy and Cartography, 27 Modzelewskiego St., 02-679 Warsaw, Poland,

Bibliografia

• [1] Bertin J., (1967): Semiologie graphique. Les diagrammes, les reseaux, les cartes, La Haye-Paris, Mouton et Gouthier–Villar, 2 ed. 1973.
• [2] Bjørke J. T., (1996): Framework for entropy-based map evaluation, Cartography and GIS, Vol. 23, No 2, pp. 78–95.
• [3] Bjørke J. T., (1997): Map generalization: an information theoretic approach to feature elimination, Proc. Intern. Cartographic Conf., Stockholm, pp. 480–486.
• [4] Bjørke J. T., (2003): Generalization of road networks for mobile map services: an information theoretic approach, Proc. Intern. Cartographic Conf., Durban, South Africa, pp. 127–135.
• [5] Bonham-Carter G. F., (1994): Geographic information systems for geoscientists: modelling with GIS, Pergamon, Oxford.
• [6] Burrough P., McDonnell R., (1998): Principles of geographical information systems, Clarendon Press, Oxford.
• [7] Castner H. W., Eastman J. R., (1985): Eye-movement parameters and perceived map complexity, The American Cartographer, Vol. 12, pp. 29–40.
• [8] Ciołkosz-Styk A., (2010): Differentiation of the range of contents presented on European city maps (in Polish), Polish Cartographical Review, T. 42, No 3, pp. 227–241.
• [9] Conveney P., Highfield R., (1995): Frontiers of complexity, Faber &Faber, London.
• [10] Daubechies I., (1992): Ten lectures on wavelets, SIAM, Philadelphia.
• [11] Dietzel P. P., (1983): Measuring complexity on topographical maps, Proc. ACSM-ASP Fall Convention, Salt Lake City, pp. 45–49.
• [12] Ebi N., Lauterbach B., Besslich P., (1992): Automatic data acquisition from topographic maps using a knowledge-based image analysis system, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, XXIX part B4, pp. 655–663.
• [13] Egenhofer M. J., Clementini E., Di Felice P., (1994): Evaluating inconsistencies among multiple representations, Proc. 6th Intern. Symp. on Spatial Data Handling, Edinburgh, UK, pp. 901–919.
• [14] Fairbairn D., (2006): Measuring map complexity, The Cartographic Journal, Vol. 43, No 3, pp. 224–238.
• [15] Forsythe A., (2009): Visual complexity: Is that all there is?, Engineering Psychology and Cognitive Ergonomics, LNCS, Springer, pp. 158–166.
• [16] Gatrell A. C., (1974): On the Complexity of Maps, Penn State Papers in Geography, No 11.
• [17] Gatrell A. C., (1977): Complexity and redundancy in binary maps, Geographical Analysis, Vol. 9, No 3, pp. 29–41.
• [18] Gonzales R. C., Woods R. E., (2002): Digital image processing, Prentice Hall, New Jersey.
• [19] Gröchenig K., (2001): Foundations of time-frequency analysis, Birkhauser, Boston.
• [20] Grygorenko W., (1973): Numerical criteria of cartographic images value evaluation (in Polish), Polish Cartographical Review, T. 5, No 3, pp. 117–126.
• [21] Haralick R. M., Shapiro L. G., (1985): Survey: image segmentation techniques, CVGIP, Vol. 29, pp. 100–132.
• [22] He Z., Zhu G., Pang X., (1997): A study of cartographic information theory used in map-making, Proc. Intern. Cartographic Conf. (ICA), Stockholm, pp. 2249–2261.
• [23] Hetmański M., (2003): Knowledge and information in civil society (in Polish), in: Internet and new technologies, T. Zasępa and R. Chmura (Eds.), Edycja Świętego Pawła, Częstochowa.
• [24] Ilg M., (1990): Knowledge based understanding of road maps and other line images, Proc. 10th Intern. Conf. on Pattern Recognition, Atlantic City, New Jersey, pp. 282–284.
• [25] Knopfli R., (1983): Communication theory and generalization, Graphic communication and design in contemporary cartography, (ed.) D.R.F Taylor, John Wiley, Chichester.
• [26] Li Z., Huang P., (2002): Quantitative measures for spatial information of maps, International Journal of Geographical Information Science, Vol. 16, No 7, pp. 699–709.
• [27] MacEachren A. M., (1982): Map complexity: comparison and measurement, The American Cartographer, Vol. 9, No 1, pp. 31–46.
• [28] MacEachren A. M., (1991): The role of maps in spatial knowledge acquisition, The Cartographic Journal, Vol. 28, pp. 152–162.
• [29] McCabe T., (1976): A complexity measure, IEEE transactions on software engineering, Vol. 2, No 4, pp. 308–320.
• [30] Mersey J., (1990): Colour and thematic map design: the role of colour scheme and map complexity in choropleth map communication, Cartographica, Vol. 27, No 3, pp. 1–157.
• [31] Midzio J., (1972): Potential of quantitative assessment of map information based on the information theory (in Polish), Polish Cartographical Review, T. 4, No 2, pp. 99–72.
• [32] Monmonier M. S., (1974): Measures of pattern complexity for choropleth maps, The American Cartographer, Vol. 1, pp. 159–169.
• [33] Muller J.-C., 1976, Objective and subjective comparison in choroplethic mapping, The Cartographic Journal, Vol. 13, pp. 156–166.
• [34] Murray J. X., Liu Y., (1994): A software engineering approach to assessing complexity in network supervision tasks, Proc. IEEE Conf. on Systems, Man and Cybernetics, San Antonio, pp. 25–29.
• [35] Neumann J., (1994): The topological information content of a map: an attempt at a rehabilitation of information theory in cartography, Cartographica, Vol. 31, No 1, pp. 26–34.
• [36] Pratt W. K., (2001): Digital image processing, John Wiley & Sons, New York.
• [37] Russ J. C., (2007): The image processing handbook, 5th edition, Taylor&Francis, Boca Raton.
• [38] Shannon C., Weaver W., (1949): A mathematical model of communication, University of Illinois Press.
• [39] Sukov V. I., (1967): Information capacity of a map entropy, Geodesy and aerophotography, Vol. 10, No 4, pp. 212–215.
• [40] Sukov V. I., (1970): Application of information theory in generalization of map contents, International Yearbook of Cartography, Vol. 10, pp. 41–47.
• [41] Taylor D. R. F., (1991): Cartography for knowledge, action and development: retrospective and prospective, The Cartographic Journal, Vol. 31, No 1, pp. 52–55.
• [42] Wingert E. A., (1974): Frequency concept in cartographic design, Proc. of Amer. Congr. Surv. Mapp., Vol. 34, pp. 151–164.
• [43] Żyszkowska W., (1993): Complexity as characteristic of cartographic images (in Polish), Polish Cartographical Review, T. 25, No 3, pp. 116–124.