- •3. Автоматизированное обобщение линейных объектов. Этапы и алгоритмы.
- •4. Фракталы. Использование фрактальной геометрии при автоматизированной картографической генерализации. Современные направления генерализации.
- •5. Семантическая автоматизированная картографическая генерализация. Генерализация точечных, линейных и площадных объектов.
- •7. Исследования по отбору картографических объектов (густота и нагрузка речной сети)
- •8. Исследование по отбору картографических объектов (густота и нагрузка дорожной сети).
- •9. Методика автоматизированного отбора объектов.
- •10. Технология формирования картографической базы данных.
- •11. Методика автоматизированного создания тематических карт ( на примере создания социально-экономических карт).
- •12. Методика автоматизированного расчета масштаба картографирования.
- •13. Методика автоматизированного выбора картографической проекции.
- •14. Методика автоматизированной разработки макета компоновки.
- •Масштабы макетов компоновки
- •Общая графическая нагрузка
- •16. Картографические автоматизированные системы. Картографические информационные системы. Картографический банк данных.
- •17. Формирование цифровой картографической информации «Границы»
- •18. Формирование цифровой картографической информации «Элементы гидрографии»
- •19. Формирование цифровой картографической информации «Населенные пункты»
- •20. Формирование цифровой картограф. Информации «Пути сообщения»
- •21. Определение густоты и графической нагрузки нп
- •23.Определение густоты и графической нагрузки дс(пример).
- •24. Автоматизированный отбор нп(пример).
- •25.Автоматизированный отбор рек и дорог (пример).
- •26.Создание карты людности.
- •30. Автоматизированное построение карт.Сетки
- •31. Формирование отчетов для печати
- •32. Особенности создания текстовых объектов.
1.Концепция камерального геоинформационного картографирования.
формирование КБД
преобразование содержания КБД
использование КБД
формирование БД целесообразно выполнить в технологическом процессе создания картогр. Продукции – типовых картографических основ.
Первонач-й состав информации : гидрография, НП, Пути сообщения, границы-> создание типовых картографических основ.
Многофункциональный хар-р: использование разнообразных источников -> автоматизир-е технологических процессов созд-я карт и информационных процессов использования карт.
Принцип формирования : политико-административные.
Преобразование содержания КБД осуществляется с целью картографирования в заданной математической и картографической основе.
2.1. математич. Основа
-масштаб
-Проекция
-компановка
-картографическая сетка
2.2. карт-я основа:
- границы
- эл-ты гидрографии
- НП
-пути сообщения
2.1. Этапы автоматизированного проектирования матосновы.
Расчет масштаба карты в зависимости от густоты карт. Объектов
Оптимальный выбор картографической проекции
Проектирование макета компоновки
Создание картографической сетки
Использование КБД. Предназначена для автоматизации технологических процессов создания тематических карт и информационных процессов обновления цифровой картографической информации.
2.Концепция автоматизированной картографической генерализации.
ГОСТ: генерализация – отбор и обобщение изображаемых на карте объектов в зависимости от назначения, масштаба карты и особенностей картографируемой территории.
С развитием копируемых технологий и внедрением средств автоматизации в картографии возникла необходимость объективизации формализации этого трудоемкого процесса.
В н.в. проблема стала особенно актуальной благодаря активному процессу формирования и использования единой многофункциональной КБД и необходимостью преобразования ее содержания в заданном масштабе.
Теоретической основой автоматизированной карт. генерализации(АКГ) является общая теория картографической генерализации:
Необходимо заметить, что АКГ имеет существенную специфику: для полной автоматизации процесса генерализации необходимо применять не вербальный метод, а метод математической обработки картогр. Информации, учитывающий все многообразие факторов картографирования.
По Висмуту для реализации этого метода необходимо создать модель КГ, т.е. систему логических и математических правил для пространственного абстрагирования и содержательного обобщения картограф. инф-ии.
В н.в. делаются попытки создания математической модели формализации этого процесса путем моделирования отдельных операций.
С позиции цифровой картографии АКГ – математическая обработка ЦКИ в автоматическом (программном) и автоматизированном (диалоговом) режимах с целью отбора и обобщения объектов цифровых карт в соответствие с ее назначением и масштабом, а также особенностями картографируемой территории.
КГ выделяют геометрическую (пространственную) и семантическую стороны.
3. Автоматизированное обобщение линейных объектов. Этапы и алгоритмы.
Этапы:
сегментация – разделение на части линейного объекта с разным рисунком
упрощение – исключение минимальной детальности контура (фильтрация тоже)
сглаживание – перенос и сдвиг точек линии для выравния и сокращения основной формы.
смещение – сдвиг 2-х объектов и точек для изображения их слияния или наложения.
утрирование – дополнение деталями уже упрощенного комплекта данных.
Сегментация разделение линий на основе показателя кривизны и некоторых производных от него величин. Этот этап предлагается применять для линий разной кривизны.
Упрощение
Алгоритмы : Дугласа-Пейкера (1973), Мак-Мастера, Свентэка Ю.В., Сербенюк С.Н.
Алгоритм Дугласа-Пейкера:
0 - первая точка оцифрованной линии остается неподвижной, а последняя движется.
1 - выбирается коридор (полоса допуска) по обе стороны от прямой линии, соединяющей начальные и конечные точки.
2 - анализируются все точки кривой на основании длины перпендикуляра от каждой точки к прямой линии.
3 - все точки попадающие внутри коридора исключаются
- точка с наибольшим удалением от прямой становится новой плавающей точкой и устанавливается новый коридор.
4 - алгоритм продолжается пока не останется вершин вне коридора.
Основные выводы:
- учесть изменения масштаба можно меняя величину допуска
- довольно логичный и простой алгоритм, но имеет недостатки, т.к. учитывает только геометрию, а не географию точек суши
- важность точки зависит от ее положения относительно текущей плавающей линии
Алгоритм Мак-Мастера:
Идея метода:
1)рассматриваются одновременно 3 соседние точки – они заключаются в «прямоугольное окно», которое движется вдоль кривой;
2) удаляются те точки, кот. находятся слишком близко к соседним точкам или имеют маленький угол между векторами.
Алгоритм Свентэка ( по величине медианы)
упрощение линии по величине медианы.
Идея метода:
Исследование значимости некоторой точки линии (Т) с помощью величины медианы (М), опущенной из этой точки в треугольнике, где вершины у основания - это соседние точки.
Сглаживание .
МакМастер: разделение алгоритмов на след. группы:
средневзвешенное сглаживание (скользящее среднее)
эпсилон - фильтрация
математическая аппроксимация (кубические сплайны, В-сплайны и кривые Безье).
Смещение.
Геометрические конфликты
точка к точке
точка к линии
Некоторые участки пересекаются или накладываются друг на друга.
Случай «точка к точке» можно преодолеть путем смещения векторов. Этот случай имеет место, когда ближайшим графическим элементом точки является другая точка, отличная от непосредственных соседей точки.
Случай «точка к линии» имеет место между точкой и отрезком с конечными точками, кот. обязательно отличны от точек в упорядоченном наборе точек, описывающих линию. Можно преодолеть путем смещения точки вдоль перпендикуляра к линейному отрезку.
Утрирование.
А) интерактивный режим
Б) автоматизация на основе фрактальной геометрии.
Принцип алгоритма Патона заключается на основании того, что все линейные объекты обладают самоподобием и имеют дробленую фрактальную размерность, не зависящую от масштаба. Зная ее можно вычислить и построить цифровую линию, более детальную, чем исходная. 9алгоритм Г. Патона 1981г.)