Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Kontekstowa generalizacja konturów zabudowy z wykorzystaniem narzędzi morfologii matematycznej

Karsznia I., Leszczuk M.

Roczniki Geomatyki

|

2017

|

T. 15, z. 2(77)

187--200

PL

Celem pracy jest próba formalizacji i implementacji zasad generalizacji osadnictwa oraz sieci dróg bazy danych obiektów topograficznych w skali 1:10 000 do skali 1:50 000 zgodnie z obowiązującymi przepisami. Implementację opracowanej kartograficznej bazy wiedzy przeprowadzono w środowisku QGIS, rozszerzając jego funkcjonalność poprzez autorską wtyczkę, w której zaimplementowano narzędzia morfologii matematycznej oraz zmodyfikowano do bieżących potrzeb inne istniejące narzędzia. Do wybranych czynności wykorzystano również środowisko ArcGIS firmy Esri. Proponowany sposób implementacji zasad generalizacji zakłada półautomatyczny tryb pracy, w celu umożliwienia kartografowi stałej kontroli nad przebiegiem procesu. Na podstawie przeprowadzonych prób generalizacji można stwierdzić, że implementacja opracowanych zasad w programie QGIS nie jest w pełni możliwa. Ponadto automatyzacja tego procesu jest bardzo czasochłonna i nie daje wystarczająco dobrych efektów. Konieczna jest manualna interwencja kartografa. Uzyskane rezultaty generalizacji są jednak w znacznym stopniu zadowalające.

EN

The goal of this paper was an attempt to formalize and implement the principles of settlements and a road network generalization from a 1:10 000 source map to 1:50 000 scale, in accordance with appropriate legal regulations. Implementation of the cartographic knowledge base was carried out with QGIS by expanding its functionality through a plug-in which implements mathematical morphology operations and some existing generalization algorithms with further modifications. For several operations Esri ArcGIS software was also used. The proposed methodology of implementing the generalisation principles assumes a semi-automatic mode, in order to enable the cartographer to control the entire process. Based on the reported attempts, it can be concluded that the automation of required cartographic rules in QGIS software is not fully possible. Furthermore, the automation of generalisation process is very time-consuming and inefficient. Thus, manual intervention is still necessary. However, the obtained results of map generalisation are in most cases acceptable.

2

The influence of the data analysis scale on the estimated size of ecosystem services

Lupa P., Mizgajski A.

Ekonomia i Środowisko

|

2014

|

nr 4

125--136

PL

Określanie wielkości świadczeń ekosystemów (ES) odbywa się często na podstawie wtórnych źródeł informacji, dlatego istotne jest rozpoznanie wpływu stopnia generalizacji danych źródłowych na dokonywane szacunki. Celem badań było określenie wpływu stopnia generalizacji danych wejściowych na szacowane wielkości wybranych ES na terenie gminy Krajenka. Kwantyfikacji poddano lokalne walory rekreacyjne i estetyczne środowiska przyrodniczego, należące do grupy świadczeń kulturowych oraz produkcję płodów rolnych w agroekosystemach jako przykład świadczeń zaopatrujących. W pracy wykorzystano zestaw opracowań kartograficznych i baz danych przestrzennych różniących się poziomem szczegółowości treści. Przy testowaniu hipotez badawczych wykorzystano techniki geoinformacyjne (GIS) i statystyczne, a wśród nich test ANOVA rang Kruskalla-Wallisa i test U Manna-Whitneya. Wykazano istotny statystycznie wpływ stopnia generalizacji danych wejściowych na wyniki kwantyfikacji świadczeń estetycznych oraz świadczeń zaopatrujących związanych z produkcją płodów rolnych.

3

Generalizacja danych topograficznych w obiektowo zorientowanym środowisku Clarity

Karsznia I., Abu Daoud J J

Roczniki Geomatyki

|

2013

|

T. 11, z. 5(62)

33--41

PL

Celem prowadzonych prac jest próba generalizacji budynków i dróg poprzez opracowanie i implementację zasad generalizacji w postaci bazy wiedzy w jednym z najbardziej zaawansowanych programów wspomagających automatyczną generalizację danych przestrzennych –Radius Clarity firmy 1Spatial. Przedmiot badań stanowią zarówno analizy zmierzające do formalizacji i implementacji bazy wiedzy dotyczącej generalizacji opracowań w skalach topograficznych, jak również ich weryfikacja w postaci eksperymentów generalizacji w środowisku Radius Clarity. Zakres prezentowanych prac badawczych obejmuje próbę generalizacji budynków i dróg w skalach topograficznych przeprowadzoną przez I.Karsznia we współpracy z Politechniką w Hajfie (J. Abu Daoud) oraz firmą 1Spatial. Badania te obejmują generalizację budynków oraz dróg wchodzących w skład izraelskiej podstawowej bazy danych przestrzennych z poziomu szczegółowości 1:10 000 do poziomu szczegółowości 1:25 000. W celu weryfikacji prowadzonych prac badawczych, uzyskane wyniki generalizacji porównano z modelem generalizacji zaimplementowanym w środowisku MATLAB i zaproponowanym przez naukowców z Politechniki w Hajfie. Prace wykonane w ramach niniejszych badań przyczynią się do zmniejszenia subiektywności procesu generalizacji danych przestrzennych wykorzystywanych do opracowań. Opracowanie metod automatycznej generalizacji jest również bardzo istotne w celu usprawnienia procesu redakcji i generalizacji map.

EN

The aim of this work is an attempt at generalizing buildings and roads through development and implementation of generalization principles in the form of a knowledge base revealed in one of the most advanced programs supporting automatic generalization of spatial data – ‘Radius Clarity’ by 1Spatial. The research and the analysis are both aimed at building the knowledge base referred to the generalization of topographic (large) scales elaborations as well as their further verifying in the form of generalization experiments in ‘Radius Clarity’. The scope of the presented research includes an attempt of buildings and roads generalization based on the data derived from topographic database. The experiments were prepared within cooperation between the Warsaw University and the Technical University of Haifa (‘TECHNION) with the support of 1Spatial company. These studies include generalization of buildings and roads which are part of Israeli spatial reference database from the detail level of 1:10,000 to 1:50,000. In order to verify the research, the generalization results were compared with the generalization model implemented in MATLAB environment. The work prepared within the framework of this study will help to reduce subjectivity of the generalization process of spatial data. Development of automatic generalization framework is also very important in the process of improving map editing and their generalization.

4

Algorytm upraszczania linii z wykorzystaniem interpolacji

Kozioł K.

Roczniki Geomatyki

|

2013

|

T. 11, z. 3(60)

45--59

PL

W publikacji autor przedstawia nowy algorytm upraszczania, dokonujący zamiany łamanej pierwotnej na krzywą poprzez proces interpolacji. W wyniku działania algorytmu punkty na krzywej rozmieszczane są zależnie od skali mapy tworząc łamaną uogólnioną. Dodatkowo w rozmieszczaniu uwzględnia się: punkty ekstremalne krzywej zgodne z normą rozpoznawalności rysunku oraz punkty charakterystyczne. Nowy algorytm porównano z najczęściej stosowanymi algorytmami upraszczania: Douglasa - Peukera, Visvalinghama i Whyatta, Wanga oraz Chrobaka. W porównaniach badano: liczbę wierzchołków łamanych po uproszczeniu, strzałki jako najkrótsze odległości od wierzchołków usuniętych łamanej pierwotnej do boków łamanej uproszczonej oraz różnicę pomiędzy długością łamanej pierwotnej z długościami po uproszczeniu łamanych. Porównanie wykazało, że wyniki nowego algorytmu cechują się: najmniejszą liczbą usuwanych wierzchołków, najkrótszymi strzałkami, najmniejszą różnicą długości pierwotnej do długości uproszczonych, najmniejszymi średnimi błędami strzałek łamanej po upraszczaniu oraz największymi rozstępami skali pierwotnej do uogólnianej. Cechy nowego algorytmu zwiększają procent automatyzacji procesu upraszczania, a zwiększenie rozstępu skal ma szczególne znaczenie w Wielorozdzielczych/ Wieloreprezentacyjnych Bazach Danych.

EN

The paper presents a new line simplification algorithm for converting the original polyline into a curve. The arrangement of points on the curve depends on the scale of the map. The critical points of the curve, according to the recognisability norm were also taken into consideration. The proposed algorithm is compared to the most widely used simplification algorithms. As it has been proven in the comparison, the results of the new algorithm show the smallest number of deleted vertices, the shortest bows, and the smallest difference between the lengths of the original polygonal curve and the simplified curve. Those features increase the automation of the simplification process.

5

Loading the database of topographic objects BDOT10k with the data from public registers, supported by digital generalization

Zieliński J.

Geoinformatica Polonica

|

2013

|

T. 12

7--16

EN

The article presents legal and technological conditions of creating and maintaining the database of topographic objects (baza danych obiektów topograficznych - BDOT10k). A particular attention in paid on the adjustment (harmonization) of a new base from already existing public registers. The stage of harmonization considers the selection and definition of proper operators of quantitative and qualitative generalization for individual objects and their attributes. Also technologies for the up-dating of the topographic database in the whole country was taken into account.

PL

W artykule przedstawiono prawne i technologiczne uwarunkowania tworzenia i prowadzenia bazy danych obiektów topograficznych (BDOT10k). Szczególną uwagę zwracając na dostosowanie (harmonizację) nowej bazy zjuż istniejącymi rejestrami publicznymi. Etap harmonizacji uwzględnia dobór i określenie właściwych operatorów generalizacji ilościowej ijakościowej dla poszczególnych obiektów i ich atrybutów. A także technologie dla aktualizacji bazy danych topograficznej w całym kraju.

6

Database of topographical objects as a ground for creation the spatial development study in polish communes

Medyńska-Gulij B.

Geoinformatica Polonica

|

2013

|

T. 12

45--52

EN

In connection with the duty of municipalities to create land use plans, the present article has presented opportunities for adapting BDOT. According to the proposed assumptions and methods of procedure, the author has shown the structure of the base STUDIUMBDOT, which following the necessary operations on the attributes and geometries of objects, has become the basis for cartographic visualisation.

PL

Ze względu na obowiązek gmin do tworzenia studium uwarunkowań i kierunków zagospodarowania przestrzennego w tym artykule zostały przedstawione możliwości adaptacji BDOT. Według zaproponowanych założeń i sposobu postępowania wskazano konstrukcję bazy STUDIUMBDOT, która po niezbędnych operacjach na atrybutach i geometrii obiektów stała się podstawą do wizualizacji kartograficznej.

7

Wyznaczenie punktów stałych obiektów przestrzennych na drodze automatycznej

Kozioł K., Szombara S., Knecht J.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2012

|

Vol. 23

179--186

PL

W pracy zaprezentowano algorytm służący do wyznaczania punktów stałych obiektów przestrzennych na przykładzie fragmentu linii brzegowej obszaru Wielkiej Brytanii. Punkty stałe (osnowa kartograficzna) zostały wyznaczone, jako atrybut obiektu liniowego, do jego upraszczania w procesie cyfrowej generalizacji kartograficznej. Punkty stałe nadają hierarchię obiektom przestrzennym, a co za tym idzie mogą powodować zwiększenie zaufania do wyników upraszczania. Wyznaczenie punktów stałych może poprzedzać proces upraszczania przeprowadzany metodami jednoznacznymi/obiektywnymi (zależnymi tylko od skali opracowywanej mapy, ang. scale-driven generalization), a także algorytmami redukcji punktów (ang. point reduction). Wyznaczenie punktów stałych odbywa się w ramach przegotowania danych do ich implementacji w modelu topograficznym/ numerycznym modelu krajobrazu (ang. Digital Landscape Model) w wielorozdzielczej/wieloreprezentacyjnej bazie danych (przestrzennych) (ang. Multi Resolution/Multi Representation Data Base). Wyniki z procesu wyznaczania punktów stałych wskazują, że atrybut ten można wyznaczać w sposób automatyczny dla linii łamanych otwartych lub zamkniętych.

EN

In this paper the algorithm for determining invariant points of spatial objects was presented as implemented on the data of Great Britain’s coastline. Invariant points (cartographic warp) were determined as a linear object feature for its simplification in a process of digital cartographic generalisation. Invariant points provide spatial objects with hierarchy and, consequently, can increase trust towards the simplification results. Determination of the invariant points can be preceded by a simplification process carried with the unambiguous/objective methods depending only on the scale of a processed map (scale-driven methods) as well as with use of point reduction algorithms. Determination of the invariant points is proceeded during the process of preparation of the data to its implementation in a Digital Landscape Model (DLM) in a Multi Resolution/Multi Representation Data Base (MRDB). The results of the process of determination of the invariant points show, that this feature can be determined in an automatic way for the open or closed polylines.

8

Resolving of internal graphic conflicts of broken lines, which shape is subject to simplification

Żukowska M.

Geomatics and Environmental Engineering

|

2009

|

Vol. 3, no. 1

61-68

EN

One of elements of cartographic generalization automation is objects shape simplification. Most of existing algorithms, that serve automation of this process, is not free from appearing graphic conflicts. Using a recognizability buffer, which construction is based on the Perkal’s theory of objective generalization and Chrobak’s theory of elementary triangle allows exploring and furthermore also resolving of graphic conflicts, particularly internal conflicts of broken lines. Such process of graphic conflicts resolving should be realized in precisely defined groups and be based on hierarchy and topology of map objects. Carried out tests allow to believe, that presented in the paper algorithm, that is based on mentioned above values and conditions, can solve the problem of internal graphic conflicts to a great degree.

PL

Jednym z elementów automatyzacji procesu generalizacji kartograficznej jest uproszczenie kształtu obiektów. Większość z istniejących algorytmów służących automatyzacji tego procesu nie jest wolna od pojawiających się konfliktów graficznych. Zastosowanie bufora rozpoznawalności, którego konstrukcja oparta jest na teorii obiektywnej generalizacji Perkala, oraz teorii trójkąta elementarnego Chrobaka umożliwia badanie istnienia, a w dalszej kolejności również rozwiązywanie konfliktów graficznych, w szczególności konfliktów wewnętrznych łamanych. Proces rozwiązywania konfliktów powinien przebiegać w ściśle zdefiniowanych grupach oraz opierać się na hierarchii i topologii upraszczanych obiektów mapy. Przeprowadzone testy pozwalają sądzić, iż przedstawiony w artykule algorytm, oparty na wspomnianych wielkościach i warunkach, w dużej mierze rozwiązuje poruszony problem konfliktów wewnętrznych.

9

Cyfrowa generalizacja kartograficzna warstwy budynków w tworzeniu danych topograficznej bazy danych

Chrobak T., Kozioł K.

Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji

|

2009

|

Vol. 19

59--69

PL

Proces cyfrowej generalizacji kartograficznej w ostatnich latach jest przedmiotem wzmożonych prac badawczych na potrzeby MRDB (ang. multiresolution/multirepresentation Data Base). Pomimo to proces ten nadal charakteryzuje się interaktywnością operatora. Cyfrowy proces automatycznej generalizacji kartograficznej jest możliwy jedynie przy zastosowaniu metod obiektywnych. Zdefiniowanie rozpoznawalności rysunku jako miary weryfikującej dane geometryczne do prezentacji na mapie zależnej od skali jest czynnikiem umożliwiający wprowadzenie automatyzacji procesu generalizacji w zakresie upraszczania, agregacji i eliminacji (Chrobak 1999, 2007, Kozioł 2006 ). Funkcjonowanie topograficznych wielorozdizelczych/wieloreprezenatcyjnych baz danych – WBDT jest związane nie tylko z ich tworzeniem, ale także z ciągłą ich aktualizacją, możliwą gdyż funkcjonujące systemy ewidencji gruntów i budynków (EGiB) czy mapy zasadniczej są zasobami ciągle aktualizowanymi. Przedmiotem badań autorów jest zastosowanie operatorów cyfrowej generalizacji kartograficznej opartych na metodzie obiektywnej do zasilania i aktualizacji WBDT w szczególności warstwy budynków z EGiB. W badaniach jest uwzględnione dodatkowo funkcjonowanie osnowy kartograficznej, bez której aktualizacja WBDT z zastosowaniem generalizacji jest niemożliwa. Jako przedmiot testów autorzy wybrali warstwę budynków EGiB w obszarze, obejmującym zabudowę typu: zwartego, luźnego oraz rozproszonego.

EN

The process of digital cartographic generalization has in recent years been an object of intensified research works for the purposes of MRDB. Yet this process still is characterized by an interactivity of the operator. The digital process of the automatic cartographic generalization is possible only with the application of objective methods. Defining the recognizability of the picture as the means of verifying geometrical data for the presentation on the map dependent on the scale is a factor, which allows to implement the automation of the generalization process as regards simplifying, aggregating, and eliminating (Chrobak 1999, 2007, Kozioł 2006). The functioning of topographical multiresolution/multirepresentation databases (MRDB) is associated not only with generating them, but also with their constant updating. The updating is possible, since the land and building registry systems or base map systems constitute resourses, which are kept constantly updated. The object of reserach conducted by the authors is the applictaion of the operators of digital cartographic generalization based on the objective method to feed and update the MRDB, and in particular the layer of buildings in the land and building registry. The research additionally includes the functioning of the cartographic network, without which the MRDB updating with the use of generalization would be impossible. As the subject of tests, the authors chose the layer of buildings in the land and building registry in the area, which included compact, loose and dispersed building development.

10

Automatyzacja procesu generalizacji kartograficznej i jej wyników prezentowanych na mapie

Chrobak T.

Geodezja / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

|

2006

|

T. 12, z. 2/1

125-138

PL

W artykule przedstawiono zastosowanie modelu formalnej struktury danych Molenaara w bazie danych typu MRDB do automatycznego eliminowania i upraszczania obiektów, gdy zmieniają się skala oraz metody wizualizacji tych obiektów. W rozwiązaniu przyjęto obiektywne kryteria do procesu generalizacji i wizualizacji wyników. W procesie eliminacji wykorzystano hierarchie klas i obiektów w klasie oparte na teorii grafów. Proces upraszczania oparto na hierarchii punktów opisujących obiekt wyznaczonych na podstawie ekstremów lokalnych. Weryfikację obu procesów (eliminacji, upraszczania) przeprowadzono przy wykorzystaniu kryterium rozpoznawalności rysunku. W metodzie wizualizacji wyników procesu upraszczania obiektów wykorzystano własności rozkładu normalnego oraz kryterium rozpoznawalności rysunku, do ustalania się progów generalizacji (upraszczanych obiektów). Progi służą do ustalenia przedziałów skal dla metod wizualizacji wyników po generalizacji.

EN

This paper shows the application of the Molenaar formal data structure model in a MRDB--type database meant to objects automated elimination and simplification while scale changing and those objects visualization methods. Generalization process and visualization results objective criterions are established in the solution. In the elimination process there are classes and objects hierarchies used, which are based on the graph theory. The simplification process is based on the hierarchy of points describing the object, established using relative extrema. Both these processes verification is based on the drawing recognizability criterion. In the object simplification results visualization methods there are normal distribution's properties and drawing recognizability criterion used to establish so called generalization thresholds (of the simplified objects). The thresholds are used to establish the scales ranges for the generalization results visualization methods.

11

Realizacja operatora odsunięcia kartograficznego za pomocą aktywnych funkcji sklejanych - test metody

Borkowski A., Lipski R.

Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum

|

2006

|

Vol. 5, nr 1-2

3-15

PL

Jednym z operatorów graficznej generalizacji kartograficznej jest operator odsunięcia, wykorzystywany do rozwiązywania na mapie sytuacji konfliktowych, w których obiekty nie są dostatecznie rozróSnialne bądź zachodzą na siebie. Konflikty te można rozwiązać w oparciu o zasadę minimalizacji energii, na której bazują aktywne modele krzywych. W pracy przedstawiono sposób implementacji operatora odsunięcia za pomocą algorytmu snakes. Oceny jakościowej i ilościowej rezultatów dokonano z wykorzystaniem istniejących map topograficznych. Określono różnice w położeniu i kształcie geometrycznym obiektów względem ich odpowiedników na mapach topograficznych.

EN

One of the graphical generalization operators is displacement operator applied in solving proximity conflicts on maps where objects are not explicitly distinguished or where the objects overlap. Such conflicts may be solved on the strength of energy minimization rule on which active curve models are based. In this paper the method of displacement operator implementation by means of snakes algorithm has been presented. Results quality and quantity evaluation was made by using existing topographic maps. Geometrical shape and location between objects and their equivalents on topographic maps were discriminated.

12

Komputerowa redakcja kartograficzna wspomagana automatyczną generalizacją

Chrobak T.

Geoinformatica Polonica

|

2005

|

T. 7

7-14

PL

W generalizacji spowodowanej zmianą skali, wyróżnione etapy pośrednie upraszczania krzywych prezentowanych na mapie, L. Ratajski (1989) nazwał progami generalizacji. Tematem artykułu jest określenie parametrów dla upraszczanych krzywych, które dla redagowanej mapy w dowolnej skali określą progi generalizacji, jakimi są: upraszczanie krzywej łamanej, upraszczanie krzywej z wygładzaniem, symbolizacja lub eliminacja. W uzyskaniu odpowiedzi wykorzystano: obiektywną metodę do upraszczania krzywych oraz własności statystyki matematycznej.

EN

In the paper there are discussed open and closed curves simplifying process, while the map scale is changing in optional scale interval (from greater scale to smaller). The method uses vertices hierarchy, relative extrema and the drawing recognizability, that is user dependent factors. Parameters defined in the simplifying process are scale and value 0.5 or 0.6, depending on the results presentation method (that is computer map or screen). The results presentation after generalization, thanks to specified generalization thresholds, is set automatically. Moreover, the method preserves after-generalization data accuracy, which GUGiK trade standards require.

13

Nieliniowa generalizacja numerycznego modelu terenu z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych

Olszewski R., Żyła A.

Polski Przegląd Kartograficzny

|

2004

|

T. 36, nr 2

82-91

PL

W artykule omówiono wybrane współczesne koncepcje generalizacji numerycznego modelu rzeźby terenu. Przedstawiono także podstawowe własności sztucznych sieci neuronowych. Szczególną uwagę zwrócono na możliwość zastosowania sieci neuronowych jako narzędzia nieliniowego uogólniania modelu danych przestrzennych na przykładzie generalizacji NMT.

EN

The article discusses selected contemporary concepts of generalization of a digital model of terrain relief. Basic properties of artificial neural networks are also presented. Special attention is paid to the possibility of application of neural networks as a tool for non-linear approximation of a spatial data model on the example of ganeralization of a digital tarrain model (DTM). Contemporary understanding of the concept of spatial data generalization differentiates between two models of spatial data connected to two types of generalization: cartographic generalization, linked to digital cartographic model (DCM) and model generalization linked to digital landscape model (DLM). Generalization of a terrain relief model (understood as DTM generalization, representing DLM model, and not as generalization of contour map - DCM model) requires one of three methods: global filtration, local filtration (usually multi-stage) or heuristic approach. Proper generalization of a digital terrain model is especially vital for powering of geographic information systems (GIS). In order to conduct credible spatial analyses it is essential to preserve the actual location of key terrain forms. Generalization of DLM model should therefore be applied, rather than cartographic generalization. Automatization of large scale DTM modeling understood this way requires local filtration. It should be noted that the question of source data selection from base model is only one of the aspects of DTM generalization. Interpolation methods applied have more complex impact on the resulting model. Classic methods of statistical surface creation usually base on linear interpolation. The article discusses non-linear methods of DTM interpolation using artificial neural networks. In mathematical modeling of physical surface of the Earth - in interpolation of digital terrain model - especially good results can be achieved with the use of regression networks. Generalized Regression Neural Networks (GRNN), due to the modification of the amoothing coefficient of radial function, permit fluent control of the level of executed generalization. Networks of this type can be used to refine and smooth DTM, preceding the stage of automatic generation of contours.Neural networks of the Radial Basis Function (RBF) type can be used as a tool for complex generalization of terrain relief model (the more radial neurons the lower generalization level).

14

Generalizacja danych topograficznych o szczegółowośći 1:10 000 do skali 1:50 000. Cz. 2

Iwaniak A., Chybicka I., Ostrowski W., Paluszyński W.

Polski Przegląd Kartograficzny

|

2004

|

T. 36, nr 4

266--273

PL

W pierwszej części artykułu omówiono znaczenie generalizacji w procesie budowy Krajowego Systemu Informacji Geograficznej oraz teoretyczne zasady generalizacji sieci dróg i zabudowy dla skali 1:50 000. W drugiej części opisano narzędzia informatyczne do automatyzacji procesu generalizacji oraz implementacje bazy wiedzy dotyczącej reguł generalizacji w środowisku programowym DynaGEN. Poprawność opracowanej bazy wiedzy zweryfikowano przez przeprowadzenie dwóch eksperymentów. Pierwszy eksperyment dotyczył generalizacji warstw tematycznych Bazy Danych Topograficznych (BDT) sieci transportowej i zabudowy w obrębie podwar-szawskiej miejscowości Łomianki. Drugi eksperyment polegał na generalizacji warstwy tematycznej sieci transportowej w okolicach Kowalewa Pomorskiego.

EN

The most advanced software for generalization of digital data available on the market today is that by Laser Scan. The company participated in the AGENT The most advanced software project, which was described in the first part of the article. What resulted from the project was Clarity, a very advanced map generalization system. What differentiated Laser Scan from then contemporary software, was the fact that it accounted for the contextuality of generalization, i.e. the same objects can be generalized differently depending on the objects surrounding them. It was possible because of application of a unique object technology, where each object could be generalized in many ways depending on the context. The DynaGEN system by Intergraph is an alternative generalization software. It is less expensive and has significantly more practical applications. It uses the same generalization algorithms, but cannot do alternative operations. Therefore one can either generalize small areas in an interactive way, or generalize automatically with later manual corrections. Similarly to Laser Scan, it requires software configuration and also the construction of knowledge base. The second part of the article presents an implementation of the knowledge base containing the rules of generalization in DynaGEN environment. The accuracy of the arranged knowledge base had been verified by two experiments. The first one involved generalization of thematic levels of Topographic Database of the road network and buildings within the town of Łomianki near Warsaw. The second one consisted in generalization of the road network in the area of Kowalewo Pomorskie in Northern Poland. The knowledge base prepared in DynaGEN system contained two sets of rules. The first one included the rules applied automatically and which, in limited sequence, are used for the initial preparation of data. The second set contained the rules describing basic types of interactive generalization processes supervised by a cartographer, which were vital for the application sequence. The generalization of a road network consists of two stages. The first one involves an analysis and initial data processing. Its range includes a construction of a hierarchical model of a road network and the connection of road segments within the whole area. The second, main stage of the generalization of a road network involves selection and simplification of paved roads, dirt roads and paths. Generalization of built-up areas is performed in one step, without initial data processing. The prepared knowledge data describes the process of generalization of topographic data from 1:10000 into 1:50 000. It provides universal material which can be implemented in various software environments.

15

Generalizacja danych topograficznych o szczegółowości 1:10 000 do skali 1:50 000

Iwaniak A., Ostrowski W., Paluszyński W.

Polski Przegląd Kartograficzny

|

2004

|

T. 36, nr 3

177-186

PL

W pierwszej części artykułu opisano i zilustrowano reguły generalizacji sieci drogowej i zabudowy przy opracowywaniu mapy topograficznej 1:50 000 na podstawie mapy 1: 10 000. W drugiej części artykułu zostanie zaprezentowana implementacja bazy wiedzy na podstawie zdefiniowanych reguł w środowisku programowym Dynagen oraz przykłady praktycznego wykorzystania tej implementacji do generalizacji Bazy Danych Topograficznych.

EN

Due to the development of geographic information systems, in the developed countries more than 70% of decisions in public administrations are taken basing on spatial data. Particular regions have their own databases with various levels of detail, usually corresponding to standard topographic scales (1:10 000, 1:25 000, 1:50 000 etc.). The question is whether it would be possible to keep just one, detailed topographic database and generate cartographic presentations in different scales from it, using automatic generalization of spatial data. This problem is particularly vital in Poland, because the National Geographic Information System (KSIG), which is being implemented at the moment, consists of, among other units, a Topographic Database (BDT) with the level of detail corresponding to the map in 1:10 000 and a Level 2 Vector Map (VMAP 2) with the level of detail corresponding to the scale of 1:50 000. Since 2002 the Faculty of Environmental Engineering and Geodesy of Agricultural University of Wroclaw together with the Warsaw University Chair of Cartography have been working on a research project "Automatization of the process of generalization of topographic maps from the scale of 1:10 000 into 1:50 000". In the first stage of the research attempts were made to elaborate a system of automatic genera-lization of road network and buildings with the use of DynaGen software. In the first part of the article the rules of generalization of these two components are presented and illustrated. Criteria and rules for the choice of streets and lower road categories are established (criteria of density, length, functionality and spatial relations). Generalization of buildings presented in the scale of 1:10 000 can be conducted in two ways: either with symbols of separate buildings or by replacing them with a symbol of a built-up area. In the first case we are dealing with the following types of generalizations: generalization of qualitative features, substitution of a collective symbol for separate symbols, choice of buildings, replacement of building outlines with symbols, building simplification, combining and changing of building location. In the second case separate objects (buildings) are replaced with a collective symbol (built-up area), the shape of which is further simplified, extended and combined.

16

Tworzenie struktury bazy danych przestrzennych na potrzeby generalizacji kartograficznej

Szostak M.

Geodezja / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

|

2004

|

T. 10, z. 2

167-176

PL

W artykule przedstawiono strukturę bazy danych przestrzennych pozwalającą na uproszczenie i eliminację tych danych w sposób automatyczny, gdy zmniejsza się skala mapy. Omówiono podstawowe warunki dla tej struktury oraz wyszczególniono formalną strukturę danych (FDS) Molenaara. Zwrócono szczególną uwagę na hierarchię i topologię obiektów. FDS jest modelem spełniającym wymagania procesu uogólniania danych przestrzennych zapisanych w bazie danych. Następnie omówiono etapy generalizacyjne występujące w procesie upraszczania krzywych. Zostały one określone przez Chrobaka. Są nimi: 1. Podobieństwo. 2. Upraszczanie. 3. Schematyzacja. 4. Symbolizacja. Przedstawiono warunki dla struktury bazy danych, umożliwiającej zbadanie etapów generalizacji dla procesu tworzenia przedstawień kartograficznych przeznaczonych dla różnych celów i rożnych skal. Prowadzi to do zastosowania na drodze automatycznej właściwej metody prezentacji poszczególnych obiektów. Na zakończenie przedstawiono sposób tworzenia modelu danych dla wybranych kategorii bazy danych topograficznych. Dokonano analizy kryteriów do wyboru struktury bazy danych przestrzennych. Zweryfikowano powyższe kryteria dla sieci drogowej, rzecznej oraz budynków. Ogólne założenia tej struktury mogą być wykorzystane do tworzenia innych baz danych, w których obiekty liniowe i powierzchniowe będą upraszczane i eliminowane.

EN

The article presents a structure of 3-dimensional data base which makes it possible to simplify and eliminate data automatically when map scale is diminished. Main requirements for this structure were discussed and the Molenaar's Formal Data Structure (FDS) were specified. There were taken notice of a hierarchy and a topology of futures. FDS is a model that fulfilled the conditions for generalization of 3-dimensional data, which are recorded in data base. Then generalization's stages, which occur in linear simplification, were discussed. They were defined by Chrobak and they were: similarity, simplification, collapse, symbolization. Conditions for the data base structure, which provides a study of generalization's stage for creating a cartographic representation for multiple-purposes and at multiple-scales, were described. This leads to use in an automatic way the right presentation method for each future. In the end, a way of creating data model for the chosen category of topographic data base was described. Conditions, for structure of 3-dimensional data base choice, were studied. These conditions were verified for system of roads, rivers and buildings. The general conditions for this structure can be used for creating another data base in which linear or areal features will be simplified and eliminated.

17

Algorytmy a metoda upraszczania krzywych

Szostak M.

Geodezja / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

|

2004

|

T. 10, z. 1

61-70

PL

W artykule przedstawiono istotę generalizacji kartograficznej z szerszym omówieniem procesu upraszczania krzywych. Określono zasady i cele przeprowadzania tego procesu, a następnie dokonano klasyfikacji istniejących algorytmów upraszczania krzywych. Wyróżniono pięć głównych kategorii tych algorytmów: niezależne algorytmy punktowe; procedury przetwarzania lokalnego; procedury warunkowego rozszerzonego przetwarzania lokalnego; procedury bezwarunkowego rozszerzonego przetwarzania lokalnego; procedury globalne. Każda z wyszczególnionych grup algorytmów została zbadana pod względem możliwości wykorzystania jej w procesie generalizacji kartograficznej. Dokonano ogólnej charakterystyki kolejnych kategorii algorytmów, a następnie wskazano zalety i wady ich stosowania w procesie upraszczania krzywych. Jednocześnie dla każdej z tych grup przedstawiono szczegółowo działanie wybranych algorytmów. Na koniec omówiono algorytm, który spełnia warunki dla metody upraszczania krzywych, czyli obiektywność wyboru punktów, powtarzalność procesu, zgodność dokładności danych uzyskanych po procesie z normami branżowymi.

EN

The paper presents general essence of cartographic generalization together with a more detailed discussion of the linear simplification. The rules and the main aims of the process were defined and then the existing simplification algorithms were classified. There were distinguished five main categories of these algorithms: independent point routines, localized processing routines, constrained extended local processing routines, unconstrained extended local processing routines and global routines. All of these algorithm's categories were studied with regard to the possibility of using them in cartographic generalization. Main characteristics of the algorithm's categories mentioned above were presented and then advantages and disadvantage of using them for simplifying lines were shown. Simultaneously, for each of the group of algorithms, rules of chosen algorithms were described. Finally, an algorithm that fulfilled all the conditions required to be considered a method used for simplifying lines: objectivity of points choosing, recurrence of the process, accuracy of the data obtained compatible with the industry standards, were discussed.

18

Rodzaje generalizacji treści map topograficznych na przykladzie mapy 1:50 000

Ostrowski W.

Polski Przegląd Kartograficzny

|

2003

|

T. 35, nr 4

251-258

PL

Autor wyróżnia i bliżej charakteryzuje pięć rodzajów generalizacji kartograficznej, jakie zastosowano przy opracowaniu mapy topograficznej 1:50 000 na podstawie mapy 1:10 000.

EN

The article presents an analysis of a process of generalization in the preparation of topographic maps. The analysis was conducted on an exaple of a Polish topographic map in 1: 50 000 published by Survey- or General of Poland in the years 1995-2002. Most sheets were obtained through the generalization of a topographic map in 1:10 000. Generalization of a 1:10 000 map into 1:50 000 is very evident ( the area is reduced 25 times). A comparison of the contents of these two maps makes it possible to determine how topographic maps are generalized in practice. The analysis points out that there are five basic generalization types used for generalization of a medium-scale topographic map (1:50 000). They are as follows: * selection of categories for presented objects and their classification * selection of objects within each category * approximation or elimination of quantitative characteristics * replacement of area symbols with point or line symbols * simplifacation of objects' shapes After generalization the number of contents' categories on a 1:50 000 map is 15% lower than on a 1:10 000 map. It results from various generalization processes: complete elimination of several categories, generalization of qualitative features of contents, combining meaning of several symbols, substitution of separate symbols with a joint symbol, introduction of new symbols representing general issues absent from maps in larger scales. Object selection is conducted with quantitative criteria (area, length, width, depth or height, density), qualitative criteria (spatial interrelations, functional criterion, name criterion) or mixed criteria (joint criteria). Quantitative criteria on a topographic map are generalized through reduction of the number of contour lines and lower accuracy of numeric description of object and points (e.g. height points, numbers of residents). On a 1:50 000 map signatures of relief altitude are removed. Area symbols representing dimensions of particular objects are replaced with point or line symbols. These dimensions can include the area, length or width of the object. Simplification of objects' shapes relies on the elimination of minute contour details and "holes" within a marked area, joining of neighboring area and occasionally enlarging small areas and widening of thin ones. The listed types of generalization basucally represent the consecutive stages of the process. First we select object classes, then objects within a class. Next we choose a presentation method appropriate for the size of the object in scale or with symbols; objects shown with area symbols are often simplified. Description of methods and criteria of generalization of topographic maps is vital for the attempts to automate the process.

19

Automaty komórkowe a generalizacja kartograficzna

Olszewski R.

Geodeta : magazyn geoinformacyjny

|

2003

|

nr 6

30--32

20

Generalisation of a coast line - a multi-fractal approach

Olszewski R.

Geodezja i Kartografia

|

2002

|

T. 51, z. 4

191-211

EN

Simplitication of a shape of a coastline is one of the best-described issues of quantitative generalisation. Schematisation of a coastline shape is a process, which may be re1ative1y easily described by means of an algońthmic fonnu1a. However, the majority of algorithms consider on1y geometrie aspects and ńver and road networks are generalised by means of the same parameters. Many descńbed methods of direct transfer of subjective ways of manual generalisation to computer systems have turned out to be ineffective. App1ieation of fracta! analysis is an attempt aiming at objective imp1ementation of a process of automated cartographic generalisation by means of selection of parameters of algońthms of simplification of lines, preceded by analysis of 10cal geometrie features of modelled objects. The, so-called mono-fractal dimension of objects, common1y used in cartometric analysis, Df, specifies the averaged 1evel of filling of available space only. The multi-fractal dimension of analysed objects, as, for example of a coastline, determined by means of a method proposed by the author, specifies the multi-fractal spectrum of dimensions, D(q). The range of obtained values of the parameter Df< 1.05 + 1.42) al10ws for assumption that the coastline has mu1ti-fractal properties. In this paper the author proposes deve10pment of new descriptive and research too1s, which may be used for investigation of 10cal geometrie features of objects presented on a map, as well as for simplification of shapes of objects in the process of cartographic generalisation.

PL

Upraszczanie kształtu linii należy do najlepiej opisanych zagadnień generalizacji ilościowej. Schematyzacja kształtu linii jest procesem, który stosunkowo łatwo można ująć w postaci formuły algorytmicznej. Większość algorytmów uwzględnia jedynie aspekt czysto geometryczny, generalizując sieć rzeczną i drogową wykorzystując identyczne parametry. Wiele opisanych w literaturze sposobów bezpośredniego przeniesienia subiektywizacji procesu automatycznej generalizacji kartograficznej poprzez dobór parametrów algorytmów upraszczania linii, poprzedzony analizą lokalnych własności geometrycznych modelowanych obiektów. Powszechnie stosowany w analizie kartometrycznej tzw. wymiar monofraktalny obiektów - Dr' określa jedynie uśredniony stopień wypełnienia dostępnej przestrzeni. Wymiar multifraktalny analizowanych obiektów, np. linii brzegowych wyznaczany zaproponowaną przez autora metodą, określa multifraktalne spektrum wymiarów - D( q). Rozpiętość uzyskanych wartości parametru Dr (1,05 + 1,42) pozwala sądzić, iż linia brzegowa ma własności multifraktalne. Autor zaproponował opracowanie nowych narzędzi opisowych i badawczych, służących zarówno badaniu lokalnych własności geometrycznych prezentowanych na mapie obiektów, jak i upraszczaniu ich kształtu w procesie generalizacji kartograficznej.