Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  Clarity environment
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Zagadnieniu automatyzacji generalizacji danych przestrzennych poświęcono wiele miejsca w literaturze, analizując jego teoretyczne oraz praktyczne aspekty. W wielu instytucjach naukowych oraz komercyjnych prowadzone są badania zmierzające do pełnej automatyzacji procesu generalizacji, jednakże jak dotąd zostały one uwieńczone jedynie częściowym sukcesem. Obecnie najbardziej zaawansowanym systemem do automatycznej generalizacji map i danych przestrzennych jest system Clarity. Środowisko to zostało opracowane w rezultacie badań prowadzonych w ramach europejskiego projektu AGENT. Badania nad prototypem systemu prowadzone były w latach 1997-2000 przez jednostki naukowe: Krajowy Instytut Geograficzny oraz Instytut Geograficzny Politechniki w Grenoble (Francja), Uniwersytet w Edynburgu, Uniwersytet w Zurychu oraz firmę komercyjną 1Spatial z Wielkiej Brytanii. W wielu krajach (m. in. we Francji, Danii czy w Wielkiej Brytanii) Clarity wykorzystywane jest obecnie do produkcji map topograficznych. Celem prowadzonych badań jest określenie możliwości oraz ograniczeń automatyzacji generalizacji danych przestrzennych w wymienionym systemie, jak również propozycja rozszerzenia systemu o nowe narzędzia analiz przestrzennych oraz nowe algorytmy generalizacji. Podstawowym założeniem jest opracowanie zestawu czynności generalizacyjnych, w postaci bazy wiedzy kartograficznej, stanowiącej elementy podstaw metodycznych procesu. Zakres prowadzonych badań obejmuje generalizację sieci dróg i osadnictwa Bazy Danych Ogólnogeograficznych (BDO) ze skali 1:250 000 do skal mniejszych. W artykule zaproponowano aparat badawczy w postaci sekwencji czynności generalizacyjnych oraz jego implementację w środowisku Clarity. Wykorzystano w tym celu dostępne funkcje systemu, jak również opracowano (przy użyciu języka programowania Java) własne narzędzia analiz przestrzennych pozwalające na uzyskanie bardziej poprawnych, z kartograficznego punktu widzenia, wyników generalizacji. Weryfikacja zaproponowanego aparatu badawczego w omawianym środowisku programowym pozwoliła na sformułowanie następujących wniosków: W systemie Clarity, stanowiącym środowisko otwarte, w którym możliwe jest zaprogramowanie własnych algorytmów generalizacji oraz narzędzi analiz przestrzennych w większym stopniu możliwa jest kontrola procesu generalizacji oraz jego dostosowanie do potrzeb generalizacji danych przestrzennych małoskalowych.- Opracowanie narzędzia (tzw. link w źródłowej bazie danych) pozwoliło na wzbogacenie struktury bazy przez powiązanie ze sobą dwóch generalizowanych warstw tematycznych (sieci dróg oraz osadnictwa), a w konsekwencji na uzyskanie bardziej spójnych i poprawnych wyników generalizacji. - Zastosowanie narzędzi cluster settlements oraz action poligon erode pozwoliło na uzyskanie bardziej poprawnych efektów agregacji części miejscowości przedstawionych w postaci konturów w stosunku do poprzednich etapów badawczych. Wykonane badania pozwoliły na określenie możliwości oraz ograniczeń generalizacji wybranych elementów BDO, wskazanie zakresu przydatności systemu Clarity do generalizacji opracowań małoskalowych oraz zebranie zestawu czynności generalizacyjnych, w formie bazy wiedzy kartograficznej, stanowiącej elementy podstaw metodycznych procesu.
EN
SUMMARY: The automation problem of spatial data generalization is widely considered in a literature from both theoretical and practical perspective. Numerous scientific centers as well as commercial enterprises have been involved in researches aimed on a full automation of generalization process however, until now such works were only partially successful. Nowadays, the most advanced system for automatic generalization of maps and spatial data is Clarity by 1Spatial. Such environment was discovered in the result of researches conducted within European project ‘AGENT’. The prototype of the above mentioned system were performed within years 1997 – 2000 by: National Geographical Institute both with Geographical Institute of the Polytechnic in Grenoble (France), University of Edinburgh, University of Zurich and commercial company 1Spatial from the United Kingdom. In many countries (ex. France, Denmark or in the UK) the Clarity software has been used in a production of topographic maps. The main purpose of the researches presented in the paper is defining possibilities and limitations of automation of spatial data generalization in the above mentioned software. Furthermore, there was also presented a proposition of modifying the system by adding new tools for spatial analyses both with new generalization algorithms. The basic assumption was to create a set of generalization steps in form of cartographical knowledge base which is crucial for methodical principles of the process. The scope of conducted researches covers generalization of roads network and a settlement in the General Geographic Database (GGD) from the scales of 1:250 000 to minor scales. In the article an approach has been proposed defined as sequences of generalization procedures and their implementation in the Clarity environment. To achieve this aim many available functions as well as new self-developed tools for spatial analysis (developed in Java programming language) were used. Such new tools make it possible to obtain significantly improved results - more correct from the cartographical point of view. Verification of such approach in the presented software leads to the following conclusions: - In the Clarity system - which is an open environment - it is possible to create selfdeveloped generalization algorithms and tools. It is also possible to check the generalization process in a more efficient way as well as its adjusting to demands of a spatial small-scale data generalization. - Discovering of a new tool (so called ‘link in source database’) made it possible to enrich the database’s structure by combining together two generalized thematic layers (road networks and settlement) and – in the consequence – to obtain more coherent and correct results of the generalization. - The use of cluster settlements and action polygon erode tools made it possible to get more correct aggregation effect of some settlements presented as contours comparing to the previous researches. The presented researches made it possible to define the possibilities and limitations of selected GGD elements, describing a level of usefulness of the Clarity system for small-scale generalization and finally, to collect sets of generalization procedures in the form of a cartographic knowledge base. It can be considered as the elements of methodical principles of the process.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.