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TYPIFY

Bearbeitung:Sester, Thiemann
Bild TYPIFY

Inhalt

Mit Typifizierung wird der Vorgang bezeichnet, aus einer gegebebenen Objektmenge einen Teil zu reduzieren, dabei aber die räumliche Verteilung der Situation beizubehalten. Beispielsweise können in einem kleinen Maßstab nicht mehr alle Gebäude dargestellt werden - sie sind also sinnvoll zu reduzieren. Diese Reduktion kann jedoch nicht zufällig erfolgen, sondern muss die räumliche Verteilung der Objekte berücksichtigen.

Hierfür können Verfahren der Neuronale Netze eingesetzt werden, sog. Kohonen Merkmalskarten.

Die folgende Animation zeigt die iterative Adaption der reduzierten Objekte (grüne Kreise) an die ursprüngliche räumliche Situation (blaue Punkte). Im Laufe der Iterationen werden die zufällig ausgewählten Punkte so verteilt, dass sie die räumliche Dichte optimal wiedergeben.

 

Anwendung für die Gebäudegeneralisierung

Die Gebäudegeneralisierung für Maßstäbe bis ca. 1:30.000 kann durch Betrachtung von Einzelgebäuden erfolgen, indem ihre Geometrie vereinfacht wird (z.B. mit dem Pro-gramm CHANGE). Für kleinere Maßstäbe würde dies allerdings zu einer Elimination von sehr vielen Gebäuden führen, da alle Gebäudeteile unter die geforderten Mindestgrößen fallen würden.

Das Programm TYPIFY führt eine Ausdünnung des Datensatzes, gefolgt von einer grö-ßenabhängigen Symbolisierung durch: kleinere Gebäude werden durch Gebäudesym-bole (hier Quadrate) dargestellt, während größere Objekte durch ihre Originalgestalt präsentiert werden.

 
Folgende Beispiele demonstrieren die Ergebnisse des Verfahrens:

 

TYPIFY ermöglicht eine automatische Generalisierung der Gebäude für beliebige Ziel-maßstäbe: mit zunehmender Verkleinerung werden mehr und mehr Gebäude ausge-dünnt und als Quadratsymbole dargestellt. In der Abbildung wurden Gebäude aus der ALK für die Maßstäbe a) 1:25.000, b) 1:50.000 und c) 1:75.000 automatisch generalisiert.

 

  a.)

  b:)

  c.)

Publikationen

M. Sester (2008): Self-Organizing Maps for Density-Preserving Reduction of Objects in Cartographic Generalization, Self-Organising Maps, Applications in GI Science

Übersicht