Картографическое обобщение

Картографическая генерализация , или генерализация карты , включает в себя все изменения на карте, которые происходят, когда меньшего масштаба карта получается из карты большего масштаба или картографических данных. Это основная часть картографического дизайна . Независимо от того, выполняется ли это вручную картографом , компьютером или набором алгоритмов , генерализация направлена ​​на то, чтобы абстрагировать пространственную информацию с высоким уровнем детализации до информации, которая может быть отображена на карте с более низким уровнем детализации.

Картограф имеет лицензию на корректировку содержимого своих карт для создания подходящей и полезной карты, передающей пространственную информацию, обеспечивая при этом правильный баланс между целью карты и точными деталями картируемого объекта. Хорошо обобщенные карты — это те, которые подчеркивают наиболее важные элементы карты, но при этом представляют мир наиболее точным и узнаваемым образом.

История

В первой половине 20-го века картографы начали серьезно задумываться о том, как объекты, которые они рисуют, зависят от масштаба. Эдуард Имхоф , один из наиболее опытных академических и профессиональных картографов того времени, опубликовал в 1937 году исследование планов города на картах различных масштабов, в котором перечислил несколько форм произошедшего обобщения, в том числе те, которые позже были названы символизацией, слиянием, упрощением, усиление и смещение. Когда в 1950-х и 1960-х годах возникли аналитические подходы к географии, целью изучения стало обобщение, особенно линейное упрощение и сглаживание растра.

Обобщение было, пожалуй, наиболее тщательно изученным аспектом картографии 1970-1990-х годов. Вероятно, это связано с тем, что оно соответствует двум основным исследовательским направлениям той эпохи: картографической коммуникации (особенно алгоритмам обработки сигналов, основанным на теории информации ) и возможностям, предоставляемым технологическим прогрессом (из-за его потенциала автоматизации). Ранние исследования были сосредоточены в первую очередь на алгоритмах автоматизации отдельных операций обобщения. К концу 1980-х годов академические картографы мыслили шире, разрабатывали общую теорию обобщения и изучали использование экспертных систем и других зарождающихся технологий искусственного интеллекта для автоматизации всего процесса, включая принятие решений о том, какие инструменты и когда использовать. Эти пути несколько зашли в тупик в конце 1990-х годов, что совпало с общей потерей веры в перспективы ИИ и ростом постмодернистской критики последствий автоматизации проектирования.

В последние годы сообщество обобщений пережило возрождение, отчасти вызванное новыми возможностями ИИ. Еще одной недавней тенденцией стал акцент на многомасштабном картографировании , интеграция баз данных ГИС , разработанных для нескольких целевых масштабов, сужение объема необходимости обобщения до масштабных «промежутков» между ними, более управляемого уровня автоматизации.

Теории детализации карты

Обобщение часто определяют просто как удаление деталей, но оно основано на представлении, первоначально заимствованном из теории информации , об объеме информации или деталей, обнаруженных на карте, и о том, как этот объем контролируется масштабом карты, ее назначением и предназначением. аудитория. Если для данного картографического проекта имеется оптимальное количество информации, то генерализация — это процесс использования существующих доступных данных, часто называемый (особенно в Европе) цифровой моделью ландшафта (DLM), которая обычно, но не всегда, содержит больший объем информации. информации, чем необходимо, и ее обработка для создания нового набора данных, часто называемого цифровой картографической моделью (DCM), с желаемым объемом.

Для понимания этого процесса было предложено множество общих концептуальных моделей, часто пытающихся отразить процесс принятия решений главным картографом-человеком. Одна из самых популярных моделей, разработанная Макмастером и Ши в 1988 году, делит эти решения на три этапа: философские цели , общие причины, почему обобщение желательно или необходимо, и критерии оценки его успеха; Картометрическая оценка — характеристики данной карты (или объекта на этой карте), требующие обобщения; Пространственные и атрибутивные преобразования — набор операторов обобщения, доступных для использования с данным объектом, слоем или картой. На первом, наиболее концептуальном этапе Макмастер и Ши показывают, как обобщение играет центральную роль в решении часто противоречивых целей картографического дизайна в целом: функциональность против эстетики, информационная насыщенность против ясности и желание делать больше против простоты. ограничения технологии и среды. Эти конфликты можно свести к базовому конфликту между необходимостью иметь больше данных на карте и потребностью в меньшем количестве данных, используя обобщение в качестве инструмента для их балансирования.

Одна из проблем подхода теории информации к обобщению заключается в том, что он основан на измерении количества информации на карте до и после процедур обобщения. Можно представить, что карта оценивается количественно по плотности ее картографической информации , среднему количеству «битов» информации на единицу площади на карте (или, как следствие, информационному разрешению , среднему расстоянию между битами) и ее основной плотности информации . или разрешение , те же меры на единицу площади Земли. Таким образом, масштаб будет пропорционален соотношению между ними, и изменение масштаба потребует корректировки одного или обоих из них посредством обобщения.

Но что считается «битом» картографической информации? В определенных случаях это несложно, например, подсчитать общее количество объектов на карте или количество вершин в одной строке (возможно, уменьшенное до количества выступающих вершин); такая прямолинейность объясняет, почему они были первыми объектами обобщающих исследований. Однако это проблема для карты в целом, когда возникают такие вопросы, как «сколько графической информации содержится в метке карты: один бит (все слово), бит для каждого символа или биты для каждой вершины или кривая в каждом персонаже, как если бы они были элементами каждой области?» Каждый вариант может быть актуален в разное время.

Это измерение еще более усложняется ролью символов карты , которые могут влиять на видимую плотность информации . Карта с четкой визуальной иерархией (т. е. с менее важными слоями, которые приглушены, но все же присутствуют) несет в себе эстетику «ясности», поскольку на первый взгляд кажется, что она содержит меньше данных, чем есть на самом деле; и наоборот, карту без визуальной иерархии, на которой все слои кажутся одинаково важными, можно охарактеризовать как «загроможденную», поскольку первое впечатление состоит в том, что она содержит больше данных, чем на самом деле. Таким образом, разработка карты для достижения желаемой эстетики гештальта заключается в управлении кажущейся плотностью информации, а не фактической плотностью информации. По словам Эдварда Тафти ,

Путаница и беспорядок — это недостатки дизайна, а не атрибуты информации. Поэтому задача состоит в том, чтобы найти стратегии проектирования, раскрывающие детали и сложность, а не обвинять данные в чрезмерной сложности.

Недавно была проведена работа, в которой признается роль символов карты, включая типологию операторов обобщения Рота-Брюера. хотя они поясняют, что символика — это не форма обобщения, а просто партнер генерализации в достижении желаемой кажущейся плотности информации.

Операторы

Существует множество картографических методов, которые используются для корректировки количества географических данных на карте. За десятилетия исследований обобщений более десятка уникальных списков таких операторов обобщения было опубликовано , имеющих существенные различия. На самом деле, есть несколько обзоров, сравнивающих списки, и даже они упускают несколько важных из них, например, найденные в первом учебнике Джона Китса (1973), который, очевидно, опередил свое время. Некоторые из этих операций были автоматизированы с помощью нескольких алгоритмов с помощью инструментов, доступных в географических информационных системах и другом программном обеспечении; другие оказались намного сложнее, и большинство картографов по-прежнему выполняют их вручную.

Эта OpenStreetMap карта Оклахомы показывает проблемы автоматического выбора из необработанных данных ГИС. Пробелы в автомагистралях обусловлены не отсутствием данных, а недостатками в процессе отбора. Также обратите внимание, что точка и метка Оклахома-Сити отсутствуют, хотя включены его пригороды Норман и Эдмонд.

Выбирать

Также называется фильтром, пропуском

Один из первых операторов, признанных и проанализированных, впервые появившийся в списке Китса 1973 года. выбор — это процесс простого удаления с карты целых географических объектов. Существует два типа отбора, которые в одних моделях совмещены, а в других разделены:

• Выбор слоя : (также называемый выбором класса или добавлением ) выбор слоев или тем данных, которые включать или нет (например, карта улиц, включающая улицы, но не геологию).
• Выбор функции : (иногда называемый уточнением или устранением ) выбор того, какие конкретные объекты включать или удалять во включенных слоях (например, какие 50 из миллионов городов отображать на карте мира).

При выборе функций выбор, какие функции сохранить или исключить, является более сложной задачей, чем может показаться. Использование простого атрибута реального размера (население города, ширина дорог или интенсивность движения, объем речного стока), хотя он часто легко доступен в существующих данных ГИС, часто приводит к выборке, которая чрезмерно сконцентрирована в одних областях и разрежена в других. Таким образом, картографы часто фильтруют их, используя степень региональной важности и известность в своей местности, а не карту в целом, что дает более сбалансированную карту, но ее сложнее автоматизировать. Было разработано множество формул для автоматического ранжирования региональной важности объектов, например, путем уравновешивания исходного размера с расстоянием до ближайшего объекта значительно большего размера, аналогично мерам топографической известности , но для линейных объектов это гораздо сложнее, чем для линейных объектов. пунктов и иногда приводит к нежелательным результатам (например, «проблема Балтимора», в которой города, которые кажутся важными, остаются в стороне).

Другой подход заключается в ручном кодировании субъективного суждения о региональной важности в данные ГИС, которые впоследствии можно использовать для фильтрации объектов; именно такой подход был использован для набора данных Natural Earth , созданного картографами.

Упрощать

Основная статья: Сглаживание

Сравнение нескольких алгоритмов генерализации общих линий. Серый: исходная линия (394 вершины), оранжевый: упрощение Дугласа-Пейкера 1973 года (11 вершин), синий: сглаживание PAEK 2002 года (483 вершины), красный: упрощение Чжоу-Джонса 2004 года (31 вершина). Все они проводились с одинаковыми параметрами допуска.

Еще один ранний фокус исследований по обобщению, упрощение — это удаление вершин в линиях и границах областей. Было разработано множество алгоритмов, но большинство из них включают поиск вершин линии с удалением тех, которые меньше всего влияют на общую форму линии. Алгоритм Рамера-Дугласа-Пойкера (1972/1973) является одним из самых ранних и до сих пор наиболее распространенных методов упрощения строк. Большинство этих алгоритмов, особенно первые, отдавали больший приоритет уменьшению размера наборов данных во времена ограниченности цифровых хранилищ, чем качеству отображения на картах, и часто создают линии, которые выглядят чрезмерно угловатыми, особенно на кривых, таких как реки. . Некоторые другие алгоритмы включают алгоритм Ванга-Мюллера (1998), который ищет критические изгибы и обычно является более точным за счет времени обработки, а также алгоритм Чжоу-Джонса (2005) и алгоритм Висвалингама-Уайатта (1992), которые используют свойства треугольники внутри многоугольника, чтобы определить, какие вершины следует удалить.

Геологические карты масштаба 1:24 000 и 1:100 000 (врезка) той же территории в национальном парке Зайон , штат Юта . Выведение меньшего из большего потребует нескольких операций обобщения, включая отбор для исключения менее важных особенностей (например, мелких разломов), сглаживание границ площади, классификацию аналогичных формаций в более широкие категории (например, Qmsc + Qmsy > Qms) объединение , небольшие области на разнородные, но более крупные (например, Qmt), преувеличение очень узких областей (Jms/Jks) и смещение областей, прилегающих к преувеличенным областям. На самом деле обе карты были составлены независимо.

Гладкий

Основная статья: Сглаживание

Для линейных объектов (и границ областей) сглаживание похоже на упрощение и в прошлом иногда сочеталось с упрощением. Разница в том, что сглаживание предназначено для упрощения общей формы линии за счет удаления мелких деталей; для чего на самом деле может потребоваться больше вершин, чем в оригинале. Упрощение имеет тенденцию придавать изогнутой линии угловатый вид, тогда как сглаживание имеет тенденцию делать противоположное.

Принцип сглаживания также часто используется для обобщения растровых представлений полей , часто с использованием подхода сглаживания ядра . На самом деле это был один из первых опубликованных алгоритмов обобщения Уолдо Тоблера в 1966 году.

Объединить

Также называется растворением, амальгамацией, агломерацией или объединением.

Эта операция, описанная Имхофом в 1937 г., предполагает объединение соседних объектов в один объект одного типа в масштабах, где различие между ними не важно. Например, горная цепь может состоять из нескольких изолированных в естественной среде хребтов, но на карте небольшого масштаба отображаться как непрерывная цепь. Или соседние здания комплекса можно объединить в одно «здание». Для правильной интерпретации читатель карты должен осознавать, что из-за ограничений масштаба объединенные элементы не являются идеальным изображением природных или искусственных объектов. Слияние — это распространенный инструмент ГИС, который используется для этой операции обобщения. но дополнительные инструменты ГИС-инструменты были разработаны для конкретных ситуаций, таких как поиск очень маленьких полигонов и объединение их с соседними более крупными полигонами. Этот оператор отличается от агрегации, поскольку при этом не происходит изменения размерности (т. е. линии растворяются в линиях, а многоугольники в многоугольники), а исходный и конечный объекты относятся к одному и тому же концептуальному типу (например, здание становится зданием).

Совокупный

Также называется объединением или регионализацией.

Агрегация — это объединение нескольких объектов в новый составной объект, часто увеличенного размера (обычно указывает на области). Новая особенность имеет онтологический тип, отличный от исходных индивидов, поскольку она концептуализирует группу. Например, множество «зданий» можно превратить в единый регион, представляющий «городскую зону» (а не «здание»), или группу «деревьев» в «лес». Некоторые программы ГИС имеют инструменты агрегирования, которые идентифицируют кластеры объектов и объединяют их. Агрегация отличается от слияния тем, что она может работать в разных измерениях, например объединять точки в линии, точки в полигоны, линии в полигоны и полигоны в полигоны, а также наличие концептуальной разницы между источником и продуктом.

Типизировать

Также называется уточнением распределения.

Typify — это оператор символов, который заменяет большой набор похожих объектов меньшим количеством репрезентативных символов, в результате чего карта становится более разреженной и чистой. Например, район с десятками мин может быть обозначен всего лишь 3 или 4 символами мин, которые не отражают фактическое расположение мин, а лишь общее наличие мин в этом районе. В отличие от оператора агрегирования, который заменяет множество связанных признаков одним «групповым» признаком, символы, используемые в операторе типизации, по-прежнему обозначают отдельных лиц, просто «типичных» индивидуумов. Это уменьшает плотность элементов, сохраняя при этом относительное расположение и дизайн. При использовании оператора typify создается новый набор символов, он не меняет пространственные данные. Этот оператор можно использовать для точечных, линейных и полигональных объектов.

Крах

Также называется символизировать

Этот оператор уменьшает размерность объекта, например, общепринятая практика представления городов (2-мерных) в виде точек (0-мерных), а дорог (2-мерных) в виде линий (1-мерных). Часто к результирующей геометрии применяется символ карты , чтобы дать общее представление о ее исходной протяженности, например, диаметр точки для обозначения численности населения города или толщина линии для обозначения количества полос на дороге. Имхоф (1937) подробно обсуждает эти конкретные обобщения. Этот оператор часто имитирует аналогичную практику когнитивного обобщения. Например, однозначное обсуждение расстояния между двумя городами подразумевает точечную концептуализацию города, а использование таких фраз, как «вверх по дороге» или «вдоль дороги» или даже уличных адресов, подразумевает линейную концептуализацию дороги.

Реклассифицировать

Основная статья: Категоризация

Этот оператор в первую очередь упрощает атрибуты объектов, хотя результатом может быть и геометрическое упрощение. Хотя категоризация используется для самых разных целей, в этом случае задача состоит в том, чтобы взять большой диапазон значений, который слишком сложен для отображения на карте данного масштаба, и свести его к нескольким категориям, которые гораздо проще представить. представляют собой, особенно если географические закономерности приводят к образованию больших регионов одной и той же категории. В качестве примера можно взять слой растительного покрова со 120 категориями и сгруппировать его в 5 категорий (город, сельское хозяйство, лес, вода, пустыня), что упростит карту в пространственном отношении. Для дискретных полей (также известных как категориальные покрытия или карты классов территорий), представленных в виде векторных полигонов , таких как земной покров , тип климата , тип почвы , зонирование города или геология поверхности , реклассификация часто приводит к созданию соседних полигонов одной и той же категории, что требует последующая операция растворения для их объединения.

Преувеличивать

На этой OpenStreetMap карте Лавленд-Пасс , штат Колорадо , символы преувеличенной толщины дорог заставили их слиться. Для уточнения дорожной сети необходимо геометрическое преувеличение крутых поворотов и смещение дорог вдоль межгосударственной автомагистрали.

Преувеличение — это частичная корректировка геометрии или символов с целью сделать какой-либо аспект объекта больше, чем он есть на самом деле, чтобы сделать его более заметным, узнаваемым или выше в визуальной иерархии . несколько узких поворотов Например, на мелкомасштабной карте дороги будут пересекаться вместе, поэтому дорога перерисовывается с более крупными и расположенными дальше друг от друга петлями, чем на самом деле. Примером символики может служить рисование автомагистралей толстыми линиями на мелкомасштабной карте, ширина которой в соответствии с масштабом будет составлять несколько миль. Преувеличение часто требует последующей операции смещения, поскольку преувеличенный объект перекрывает фактическое расположение соседних объектов, что требует их корректировки.

Сместить

Также называется разрешением конфликтов

Смещение можно использовать, когда два объекта расположены настолько близко друг к другу, что они могут перекрываться в меньших масштабах, особенно когда оператор преувеличения сделал два объекта больше, чем они есть на самом деле. Обычное место, где это происходит, — города Браззавиль и Киншаса по обе стороны реки Конго в Африке. Они оба являются столицей своей страны, и на обзорных картах они будут отображаться с символом немного большего размера, чем другие города. В зависимости от масштаба карты символы будут перекрываться. Сместив их оба от реки (и от их истинного местоположения), можно избежать перекрытия символов. Другой распространенный случай — когда автомобильная и железная дороги проходят параллельно друг другу. Китс (1973) был одним из первых, кто использовал современные термины для обозначения преувеличения и смещения и обсуждал их тесную связь, но они были признаны еще Имхофом (1937).

Усиливать

Это добавление символов или других деталей на карту меньшего масштаба, чтобы сделать конкретный объект более понятным, особенно когда такое понимание важно для цели карты. Типичным примером является добавление символа моста, чтобы подчеркнуть, что пересечение дороги происходит не на уровне земли, а по эстакаде . В большом масштабе такой символ может не понадобиться из-за другой символики и увеличенного пространства для отображения фактической взаимосвязи. Это добавление может показаться нелогичным, если рассматривать обобщение только как исключение деталей. Это один из наименее часто упоминаемых операторов.

ГИС и автоматизированная генерализация

По мере развития ГИС примерно с конца 1960-х годов стала очевидна необходимость в автоматических алгоритмических методах обобщения. В идеале агентства, ответственные за сбор и хранение пространственных данных, должны стараться сохранять только одно каноническое представление данного объекта на максимально возможном уровне детализации. Таким образом, при изменении этой функции в реальном мире будет обновляться только одна запись. На основе этих крупномасштабных данных в идеале должно быть возможно посредством автоматизированного обобщения создавать карты и другие информационные продукты в любом требуемом масштабе. Альтернативой является ведение отдельных баз данных в масштабе, необходимом для определенного набора картографических проектов, каждая из которых требует внимания, когда что-то меняется в реальном мире.

Примерно в это же время было разработано несколько широких подходов к обобщению:

• Представление , ориентированное на представление, фокусируется на представлении данных в разных масштабах, что относится к области баз данных с несколькими представлениями (MRDB).
• Процессно -ориентированный взгляд фокусируется на процессе обобщения.
• Лестничный подход представляет собой поэтапное обобщение, при котором каждый производный набор данных основан на другой базе данных следующего большего масштаба.
• Звездный подход заключается в том, что полученные данные по всем масштабам основаны на единой (крупномасштабной) базе данных.

Закон масштабирования

На поверхности Земли гораздо больше мелких географических объектов, чем крупных, или на картах гораздо больше мелких объектов, чем крупных. Это представление о том, что мелких вещей гораздо больше, чем больших, также называется пространственной неоднородностью и сформулировано как закон масштабирования. Картографическое обобщение или любая картографическая практика в целом, по сути, заключается в сохранении основного масштабирования множества наименьших, очень небольшого количества самых крупных и некоторых промежуточных между наименьшим и самым большим. Этот процесс сопоставления может быть эффективно и действенно достигнут путем разрыва головы и хвоста . новая схема классификации или инструмент визуализации данных с тяжелым хвостовым распределением. Закон масштабирования, вероятно, заменит радикальный закон Тёпфера и станет универсальным законом для различных картографических практик. В основе закона масштабирования лежит сдвиг парадигмы от евклидовой геометрии к фракталу, от нерекурсивного мышления к рекурсивному мышлению.

«Феномен Балтимора»

Феномен Балтимора , или эффект Балтимора — это тенденция исключения города (или другого объекта) из карт из-за нехватки места, в то время как более мелкие города включаются на одну карту просто потому, что для их отображения имеется место. Это явление обязано своим названием городу Балтимор, штат Мэриленд , который, как правило, не отображается на картах из-за присутствия более крупных городов в непосредственной близости в Среднеатлантических Соединенных Штатах, а именно Вашингтона, округ Колумбия , столицы Соединенных Штатов . И наоборот, поскольку на картах появляются более крупные города возле Балтимора, меньшие и менее известные города, такие как Алис-Спрингс и Юлара в Австралии, также могут отображаться в том же масштабе просто потому, что для них достаточно места на карте.

Хотя феномен Балтимора чаще встречается на сайтах автоматизированных карт, он не встречается в каждом масштабе. Популярные картографические сайты, такие как Google Maps, Bing Maps, OpenStreetMap и Yahoo Maps, начнут отображать Балтимор только при определенных уровнях масштабирования: 5-м, 6-м, 7-м и т. д.

См. также

• Картографическая цензура

Дальнейшее чтение

• Баттенфилд, Б.П., и Макмастер, РБ (ред.). (1991). Обобщение карты: создание правил представления знаний . Нью-Йорк: Джон Уайли и сыновья.
• Харри, Л. (2003). Установление весов и оценка качества при одновременной графической генерализации. Картографический журнал , 40(3), 221–233.
• Лонерган М. и Джонс CB (2001). Итеративный метод смещения для разрешения конфликтов при генерализации карт. Алгоритмика , 30, 287–301.
• Ли, З. (2006). Алгоритмические основы многомасштабного пространственного представления . Бока-Ратон: CRC Press.
• Ци Х. и Жалой Л. (2004). Прогресс в исследованиях по автоматизированной генерализации кластеров пространственных точек. Письма IEEE о дистанционном зондировании , 2994, 2841–2844.
• Бурдзей Дж., Гаврисяк П. (2012) Использование веб-майнинга для обнаружения пространственных закономерностей и горячих точек для пространственной генерализации. В: Чен Л., Фельферниг А., Лю Дж., Рас З.В. (ред.) Основы интеллектуальных систем. ISMIS 2012. Конспекты лекций по информатике, том 7661. Springer, Берлин, Гейдельберг.
• Цзян Б. и Инь Дж. (2014), Ht-индекс для количественной оценки фрактальной или масштабной структуры географических объектов, Анналы Ассоциации американских географов , 104 (3), 530–541.
• Цзян Б., Лю С. и Цзя Т. (2013), Масштабирование географического пространства как универсальное правило генерализации карт, Анналы Ассоциации американских географов , 103 (4), 844–855.
• Хробак Т., Сомбара С., Козиол К., Лупа М. (2017), Метод оценки точности обобщенных данных с проверкой разрешения линейных объектов, Geocarto International , 32(3), 238–256.

Внешние ссылки

• Комиссия МКА по обобщению