ForschungBig Data und Machine Learning
Automatische Platzierung von Böschungsschraffen für archäologische Pläne

Automatische Platzierung von Böschungsschraffen für archäologische Pläne

Leitung:  Thiemann
Team:  Niklas Brandes
Jahr:  2015
Laufzeit:  2015
Ist abgeschlossen:  ja

Die Darstellung künstlicher Böschungen in archäologischen Karten stellt eine große Herausforderung der Kartographie dar. Insbesondere in archäologischen Plänen werden zur Höhendarstellung üblicherweise Schraffen verwendet. Die Platzierung der Schraffen auf der Karte ist eine aufwendige und häufig händisch durchzuführende Arbeit. Dies liegt an der Beschaffenheit historischer künstlicher Böschungen, welche häufig nicht gerade verlaufen, sondern durch Erosion, Zerstörung oder andere Veränderungen ihre Form verändert haben und so sehr unregelmäßig geformt sind.

Eine Automatisierung dieses Arbeitsschritts böte sowohl einen wirtschaftlichen Vorteil, da weniger Arbeitszeit aufgewendet werden müsste, als auch einen ästhetischen Vorteil, da händisch erzeugte Schraffen zuweilen nicht perfekt platziert werden können. Mit einer automatisierten Platzierung kann dieser menschliche Einfluss reduziert werden und so eine ungewollte Beeinflussung der Karte vermindert werden.

Das Ziel der Arbeit war die Erforschung des Höhen- und Steilheitseindruck von Schraffen auf den Betrachter mit Hilfe einer Evaluation, sowie die Erzeugung eines Algorithmus zur automatisierten Verteilung von Schraffen in der Programmiersprache Python. Hierfür wurde als Vorbild ein Algorithmus von Regnauld et al. verwendet aus dem Jahr 2002.

In der Evaluation wurde gezeigt, das dunkle Böschungsflächen steiler bzw. höher wirken. Außerdem wurde untersucht wie die Änderung von verschiedenen Parametern wie der Abstand oder die Breite der Schraffen deren Eindruck verändern oder wie Keil- und Linearschraffen miteinander verglichen werden können.

Der entwickelte Algorithmus bietet erste Ansätze zur Automatisierung der Schraffenverteilung. Die Schraffen werden momentan senkrecht zur Böschungsoberkante gezeichnet. Verbesserungsmöglichkeiten bestehen hier in einer Angleichung der Orientierung benachbarter Schraffen. Außerdem kann überprüft werden wie die Ergebnisse der Evaluation in den Algorithmus eingebunden werden könnten.