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PUSH -- Automatische Kartographische Verdrängung mittels Optimierung

Bearbeitung:Sester, Thiemann
Bild PUSH -- Automatische Kartographische Verdrängung mittels Optimierung

Inhalt

Mit diesem Ansatz lassen sich sowohl punktförmige, linienhafte, als auch flächenförmigeObjekte bearbeiten. Als Unbekannte werden die Koordinaten der Objektpunkte eingeführt.

Im funktionalen Modell werden verschiedene Beobachtungen eingeführt:

  • Eine Klasse von Beobachtungen charakterisiert die Objekte selbst und beschreibt die Form der Objekte über die einzelnen Objektseiten, die Objektwinkel, sowie die Objektorientierung.
  • Die zweite wichtige Beobachtungsklasse sind die Abstände zwischen den Objekten. Liegen die Abstandswerte unterhalb der vorgegebenen Minimaldistanz, so wird als Sollwert die Minimaldistanz ein-gesetzt. Hierdurch entstehen dann die Zwänge, die ausgeglichen werden müssen
  • Die Koordinatenunbekannten werden schließlich als zusätzliche Beobachtungen eingeführt.

Das stochastische Modell beschreibt die Genauigkeitssituation: die objektspezifischen Beobachtungen werden hoch gewichtet, die Abstände erhalten in Abhängigkeit ihrer Größe entweder hohe (falls Minimalabstand erzwungen werden muss) oder geringe Gewichte (falls genügend großer Abstand vorliegt). Die Koordinaten werden i.a. gering gewichtet, womit eine beliebige Verschiebung der Objekte erreicht wird. Wichtig ist jedoch die Möglichkeit, Objekte aufgrund ihres Typs zu gewichten und damit zu generalisieren. Auf diese Weise lassen sich Objekte als deformierbar oder steif (geringes bzw. hohes Gewicht der objektspezifischen Parameter), bzw. als verschiebbar oder fix (geringes bzw. hohes Gewicht der Objektkoordinaten) spezifizieren. Diese Festlegungen lassen sich bezüglich Objektklassen, aber auch auf der Objektebene durchführen.

Zur Bestimmung der Nachbarschaft der Objekte, wird eine Triangulierung aller Objekte gerechnet, wobei erzwungen wird, dass die Objektkanten gleichzeitig Dreieckskanten darstellen (Constrained Delaunay-Triangulation). Objekte sind benachbart, wenn sie ein gemeinsames Dreieck besitzen, womit die Nachbarschaft sehr leicht ermittelt werden kann. Wichtigster Steuerparameter im Gesamtprozess ist der minimale Objektabstand. Ferner kann zusätzlich angegeben werden, ob Objekte deformierbar oder fix sein sollen.

a.)b.)

c.)d.)

e.)f.) 

 

Beispiel für die Verdrängung von Gebäuden und Strassen: a) Originalsituation, b) Constrained Triangulation, c) Überlagerung von Originalsituation und Ergebnis nach der Verdrängung (min. Distanz = 7m), d) maximale Deformation in den Gebäudeseiten (in m; je dunkler, desto stärker), e), starke Verdrängung: min. Distanz = 15m, Strassen sind fix: maximale Deformationen in den Gebäudeseiten, f) Verdrängung: min. Distanz = 15m, Strassen sind verschiebbar: deutlich geringere maximale Deformationen in den Gebäudeseiten.

Typische Generalisierungssituation: ein Fluss, flankiert von Straßen und Eisenbahnen soll in kleinerem Maßstab darstellt werden. Das Optimierungsverfahren erlaubt eine automatische Verdrängung der Objekte gegeneinander.

 Ausgangssituation vor der Generalisierung

 

 Situation nach der Optimierung

Integration von ALK-Daten und ATKIS-Daten

Aufgrund der unterschiedlichen Maßstäbe der beiden Datenquellen (1:500 vs. 1:25.000) kann eine Integration nicht lediglich durch eine bloße Überlagerung erfolgen. Daher werden die Gebäude zunächst generalisiert. Anschließend erfolgt eine Verdrängung der Objekte gegeneinander, wobei das Straßennetz als fix angenommen wird. Untenstehende Animation zeigt das Ergebnis der Generalisierung.

  Ausgangssituation einer bloßen Überlagerung

 

 Das Gesamtbild ist vereinfacht und die Gebäude sind in deutlichem Abstand von der Straße bzw. voneinander gesetzt worden. 

 

Beispiel: Kartographische Generalisierung des DLM50

Mit PUSH ist es möglich, die graphischen Konflikte in modellgeneralisierten DLM-Daten automatisch aufzulösen.

 

 Modellgeneralisiertes DLM50

 Einfache Signaturierung des DLM - graphische Konflikte z.B. verschwinden Feldwege unter Autobahnen

 Ergebnis der Verdrängung mit PUSH: graphische Konflikte sind aufgelöst; Objekte entsprechend ihrer Signaturbreiten freigestellt.

Publikationen

M. Sester (2005): Optimizing Approaches for Generalization and Data Abstraction, International Journal of Geographic Information Science, vol. 19 Nr. 8-9, pp. 871-897

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