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

Znaleziono wyników: 3

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available Operatory generalizacji warstwy zabudowy
PL
Regulacje prawne w zakresie funkcjonowania zasobu danych przestrzennych w Polsce implikują działania na rzecz interoperacyjności, harmonizacji oraz automatyzacji procesów. Zakładana automatyzacja procesów dotyczy także cyfrowej generalizacji modelu DLM, która ma zapewnić wieloreprezentację tej bazy danych. W przypadku GBDOT generalizacja jest również wykorzystywana podczas procesów pozyskiwania i aktualizacji danych. Założenie wysokiego stopnia automatyzacji generalizacji cyfrowej jest możliwe przy spełnieniu warunków: uporządkowania danych, ich klasyfikacji, hierarchizacji oraz zapewnienia jednoznaczności procesu. Badania autora dotyczą automatyzacji procesu generalizacji, polegającej na określaniu algorytmów dla operatorów generalizacji, z uwzględnieniem normy rozpoznawalności rysunku. Badane operatory to: upraszczanie, eliminacja, prostokątowanie, przesuwanie, łączenie, typyfikacja. Stosowanie normy rozpoznawalności rysunku eliminuje dotychczas definiowany przez użytkownika parametr w operatorach generalizacji, co pozwala na zachowanie jednoznaczności procesu oraz jego weryfikację.
EN
The legal regulations as regards functioning of the spatial data resources in Poland entail interoperability, harmonisation and automation of processes. The assumed automation concerns, among others, the digital generalization of DLM, which should allow multirepresentation of data. In the case of Georeference Database of Topographic Objects GBDOT the generalisation process is also employed during collection and updating of data. It is possible to satisfy the requirement of high automation level if the conditions of data orderliness, classification and hierarchisation are fulfilled and unambiguity of the process is ensured. The author’s research focuses on automation of the generalisation process. It consists in defining the algorithms for generalisation operators, taking into account the drawing recognisability norm. The following operators were examined: simplification, elimination, rectangularisation, shifting, joining and typification. The use of the drawing recognisability norm eliminates the parameter, which has been hitherto determined by the user for the generalisation operators. As a result, the unambiguity of the generalisation process is preserved and its verification is possible.
PL
Wieloletnie badania autora nad algorytmami stosowanymi w procesie generalizacji cyfrowego modelu krajobrazu pozwalają autorowi na określenie niezbędnych elementów do jego automatyzacji, do których należy przede wszystkim zaliczyć: uporządkowanie danych i jednoznaczność procesów. W niniejszym artykule autor przedstawia wyniki analiz nad zastosowaniem i wpływem punktów stałych obiektów w generalizacji poprzez zbadanie zachowania się wybranych algorytmów upraszczania. Zgodnie z definicją punktów stałych powinny one pływać w zasadniczy sposób na jakość procesu upraszczania poprzez swoją niezmienność w przekształceniach oraz możliwość zastosowania jednoznacznej klasyfikacji danych w procesie. Dla uwidocznienia wpływu punktów stałych na proces upraszczania autor wybrał fragment wybrzeża Walii, a następnie poddał go procesowi upraszczania z wykorzystaniem wybranych algorytmów (Douglas-Peucker, Visvalingam-Whyatt, Wang, Chrobak). Przeprowadzony test daje czytelnikowi jednocześnie możliwość porównania wybranych algorytmów z wykorzystaniem normy rozpoznawalności.
EN
Basing on his long-term research on the algorithms used for the digital landscape model generalization, the author is able to determine the elements which are crucial for the automation of the very process. These elements are, above all, data arrangement and clarity of the processes. The author has carried out the analysis of the application and the influence which the objects’ fixed points have in the model generalization – he has investigated how particular simplification algorithms behave. In the paper he presents the results of his analysis. According to the definition, fixed points should have a significant influence on the simplification process quality. This is because they not only remain invariable in the transformations, but also let us apply the clear data classification in the process. In order to demonstrate the influence of the fixed points on the simplification process, the author chose a fragment of the Welsh coast and carried out the simplification process, using particular algorithms (Douglas-Peucker, Visvalingam, Wang, Chrobak). The test gives the reader an opportunity to compare the algorithms using the recognition standard.
PL
Norma rozpoznawalności wprowadzona do procesu upraszczania powoduje jednoznaczność otrzymanych wyników procesu upraszczania. Zastosowanie normy jest możliwe dla innych algorytmów, lecz należy je przekształcić w zależności od parametrów wymaganych przez poszczególne algorytmy. AIgorytm Chrobaka wykazał się najmniejszymi zmianami w zakresie liczby wierzchołów usuniętych z krzywej, czego efektem jest prawidłowe odzwierciedlenie rzeczywistości geograficznej. Wybrane do porównania algorytmy (Douglasa-Peuckera, Langa, Reumanna- Witkama) cechuje jedna wspólna wada jaką jest jedynie odrzucanie wierzchołków krzywej pierwotnej. Autor podaje propozycję aby określać te algorytmy mianem algorytmów "odrzucania". Pojawienie się konfliktów jest nie do uniknięcia, jednakże liczba tych konfliktów jest jedną z miar jakości przeprowadzonego procesu upraszczania. AIgorytm Chrobaka można stosować bez ograniczeń ilościowych dla danych źródłowych i powinien on stać się jednym z algorytmów stosowanych w narzędziach GIS, jako alternatywny w stosunku do zaprezentowanych algorytmów. AIgorytm Chrobaka jest algorytmem globalnym (analiza całej krzywej),jednakże jego wynik zachowuje lokalne ekstrema krzywej, dzięki czemu przebieg krzywej wynikowej jest adekwatny do faktów geograficznych.
EN
The operator of simplification is one of the most widely used in cartography, and now there are many algorithms performing this process automatically. In 1999, Chrobak developed his own algorithm based on the value of drawing recognition with the use of elementary triangle for testing curve. This algorithm does not provide the possibility of introducing any value of tolerances (linear or angular), but only the value of the target scale. In this paper, the author made attempt to compare Chrobak's algorithm and other algorithms functioning in GIS. The results are not so surprising but very interesting from the point of view of rendering geographical facts in different scales. When comparing the number of vertices, remaining after simplification of various algorithms with the result of Chrobak;s algorithm, the obtained results differed even four times. The three algorithms compared should be called rejection algorithms, because they do not fulfill the basic condition that is .similarity. in relation to the initial curve.
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.