Войти
Картографическое обобщение или обобщение карты включает в себя все изменения на карте, которые получает карту меньшего масштаба карту из крупномасштабной карты или картографических данных, или наоборот. Это основная часть Картографический дизайн. Выполняется ли вручную картографом или с помощью компьютера или набора алгоритмов, обобщение стремится абстрагировать пространственную информацию при высоком уровень детализации к информации, которая может быть отображена на карте с более низким уровнем детализации. Например, у нас могут быть очертания всех тысяч зданий в регионе, но мы хотим сделать карту всего города шириной не более нескольких дюймов. Вместо того, чтобы выбрасывать информацию о здании или пытаться отобразить все сразу, мы могли бы обобщить данные в некую схему урбанизированной области региона.
Картограф имеет лицензию на корректировку содержимого на своих картах для создания подходящей и полезной карты, которая передает пространственную информацию, при этом соблюдая правильный баланс между назначением карты и точными деталями отображаемого объекта. Хорошо обобщенные карты - это те, которые подчеркивают наиболее важные элементы карты, но при этом представляют мир наиболее достоверным и узнаваемым образом.
В первой половине 20-го века картографы начали серьезно думать о том, как черты, которые они рисовали, зависели от масштаба. Эдуард Имхоф, один из наиболее опытных академических и профессиональных картографов того времени, в 1937 году опубликовал исследование планов городов на картах различных масштабов, перечислив несколько форм обобщения, которые имели место, в том числе те, которые позже были названы символизация, слияние, упрощение, улучшение и смещение. Когда в 1950-х и 1960-х годах возникли аналитические подходы к географии, обобщение, особенно упрощение линий и сглаживание растров, стало целью изучения.
Обобщение, вероятно, было наиболее тщательно изученным аспектом картографии с 1970-х по 1990-е годы. Вероятно, это связано с тем, что он соответствует двум основным направлениям исследований той эпохи: картографическая коммуникация (особенно алгоритмы обработки сигналов, основанные на теории информации ) и возможности, предоставляемые технологическим прогрессом. (из-за возможности автоматизации). Ранние исследования были сосредоточены в первую очередь на алгоритмах автоматизации отдельных операций обобщения. К концу 1980-х академические картографы стали мыслить масштабнее, разработав общую теорию обобщения и изучали возможность использования экспертных систем и других зарождающихся технологий искусственного интеллекта для автоматизации всего процесса, включая решения о том, какие инструменты и когда использовать. Эти треки несколько провалились в конце 1990-х, что совпало с общей потерей веры в перспективы ИИ и ростом постмодернистской критики влияния автоматизации дизайна.
В последние годы в сообществе обобщений наблюдается возрождение, частично подпитываемое новыми возможностями ИИ. Другой недавней тенденцией было сосредоточение внимания на многомасштабном картографировании, интеграции баз данных ГИС, разработанных для нескольких целевых масштабов, сужение объема потребности в обобщении до масштабных «разрывов» между ними, более управляемого уровня автоматизации.
Обобщение часто определяется просто как удаление деталей, но оно основано на понятии, первоначально заимствованном из теории информации, об объеме информации или деталях, найденных на map, и как этот объем контролируется масштабом карты, назначением карты и целевой аудиторией. Если для данного картографического проекта существует оптимальный объем информации, то обобщение - это процесс взятия существующих доступных данных, часто называемый (особенно в Европе) цифровой моделью ландшафта (DLM), которая обычно, но не всегда имеет больший объем информации, чем это необходимо, и ее обработка для создания нового набора данных, часто называемого цифровой картографической моделью (DCM), с желаемым объемом.
Для понимания этого процесса было предложено много общих концептуальных моделей, часто с попытками запечатлеть процесс принятия решений мастером-картографом. Одна из самых популярных моделей, разработанная Макмастером и Ши в 1988 г., разделяет эти решения на три этапа: философские цели, общие причины, по которым обобщение желательно или необходимо, и критерии для оценки его успеха; Картометрическая оценка - характеристики данной карты (или объекта на этой карте), требующие обобщения; и Пространственные преобразования и преобразования атрибутов, набор операторов обобщения, доступных для использования на заданном объекте, слое или карте. На первом, наиболее концептуальном этапе Макмастер и Ши показывают, как обобщение играет центральную роль в решении часто противоречащих друг другу целей картографического дизайна в целом: функциональность против эстетики, информационное богатство против ясности и желание делать больше против ограничений технологии и среды. Эти конфликты можно свести к базовому конфликту между потребностью в большем количестве данных на карте и потребностью в меньшем, используя обобщение как инструмент для их уравновешивания.
Одна из проблем, связанных с подходом теории информации к обобщению, состоит в том, что он основан на измерении количества информации на карте до и после процедур обобщения. Можно представить себе карту, количественно определяемую ее плотностью информации на карте, средним числом "битов" информации на единицу площади на карте (или его следствием, разрешением информации, средним расстоянием между битами) и плотностью наземной информации. или разрешение, те же меры на единицу площади на Земле. 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, подсчет общего количества объектов на карте или количества вершин в одной строке (возможно, уменьшенного до количества выступающих вершин); такая прямолинейность объясняет, почему они были ранними объектами обобщающих исследований. Однако это проблема для карты в целом, при которой 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 кривой в каждом персонаже, как если бы они были особенностями каждой области? " Каждый вариант может быть актуален в разное время.
Это измерение дополнительно осложняется ролью символов карты, которые могут влиять на кажущуюся плотность информации. Карта с сильной визуальной иерархией (т. Е. С подчиненными менее важными слоями, но все еще присутствующими) несет эстетику «ясности», потому что 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», потому что первое впечатление - это то, что она содержит больше данных, чем есть на самом деле. Поэтому создание карты для достижения желаемой эстетики гештальта - это управление кажущейся плотностью информации в большей степени, чем фактической плотностью информации. По словам Эдварда Тафте,
беспорядок и беспорядок - это недостатки дизайна, а не атрибуты информации. Итак, цель состоит в том, чтобы найти стратегии дизайна, которые раскрывают детали и сложность, а не винить данные в чрезмерном усложнении.
Недавно появилась работа, в которой признается роль символов карты, включая типологию Рота-Брюера. операторы обобщения, хотя они поясняют, что символика - это не форма обобщения, а просто партнер с обобщением в достижении желаемой кажущейся плотности информации.
Существует множество картографических методов, которые используются для настроить количество географических данных на карте. За десятилетия исследований обобщений было опубликовано более десятка уникальных списков таких операторов обобщения со значительными различиями. Фактически, существует множество обзоров, сравнивающих списки, и даже в них отсутствует несколько важных, таких как тот, который можно найти в первом учебнике Джона Кейтса (1973), который явно опередил свое время. Некоторые из этих операций были автоматизированы с помощью нескольких алгоритмов с инструментами, доступными в Географических информационных системах и другом программном обеспечении; другие оказались намного сложнее, и большинство картографов все еще выполняют их вручную.
Эта карта OpenStreetMap Оклахома показывает проблемы автоматического выбора из необработанных данных ГИС. Пробелы на автомагистралях связаны не с отсутствием данных, а с недостатками в процессе выбора. Также обратите внимание, что точка и метка для Оклахома-Сити отсутствуют, хотя включены его пригороды Норман и Эдмонд. Также называется фильтром, пропуск
Один из первых операторов, которые будут Распознанный и проанализированный, впервые появившийся в списке Кейтса 1973 года, отбор - это процесс простого удаления всех географических объектов с карты. Существует два типа выбора, которые объединены в некоторых моделях и разделены в других:
При выборе объектов выбор, какие объекты оставить или исключить, более сложен, чем может показаться. Использование простого атрибута реального размера (население города, ширина дороги или интенсивность движения, объем речного стока), который часто легко доступен в существующих данных ГИС, часто дает выбор, который чрезмерно сконцентрирован в одних областях и скуден в других. Таким образом, картографы часто фильтруют их, используя степень их регионального значения, их известность в своей местности, а не карту в целом, что дает более сбалансированную карту, но труднее 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 измерениям топографической известности, но это намного больше. сложнее для линейных объектов, чем для точек, и иногда дает нежелательные результаты (например, «проблема Балтимора», в которой города, которые кажутся важными, не учитываются).
Другой подход - вручную закодировать субъективное суждение о региональной важности в данные ГИС, которые впоследствии можно использовать для фильтрации объектов; такой подход был использован для набора данных Natural Earth, созданного картографами.
Сравнение нескольких общих алгоритмов обобщения линий. Серый: исходная линия (394 вершины), оранжевый: упрощение Дугласа-Пекера 1973 г. (11 вершин), синий: сглаживание PAEK 2002 г. (483 вершины), красный: упрощение Чжоу-Джонса 2004 г. (31 вершина). Все они были запущены с одинаковыми параметрами допуска. Еще одно раннее направление исследований по обобщению, упрощение - удаление вершин на линиях и границах областей. Было разработано множество алгоритмов, но большинство из них включает поиск по вершинам линии, удаляя те, которые меньше всего влияют на общую форму линии. Алгоритм Рамера – Дугласа – Пекера (1972/1973) - один из самых ранних и до сих пор наиболее распространенных методов упрощения линий. Большинство этих алгоритмов, особенно первые, уделяли больше внимания уменьшению размера наборов данных в дни ограниченного цифрового хранилища, чем качественному внешнему виду на картах, и часто создают линии, которые выглядят чрезмерно угловатыми, особенно на кривых, таких как реки..
1: 24 000 и 1: 100 000 (врезка) геологические карты той же территории в Национальном парке Зайон, Юта. Получение меньшего из большего потребует нескольких операций обобщения, включая выбор для устранения менее важных особенностей (например, незначительные разломы), сглаживание границ области, классификация подобных образований в более широкие категории (например, Qmsc + Qmsy>Qms), объединение небольших областей в разные, но более крупные (например, Qmt), преувеличение очень узких областей (Jms / Jks) и смещение областей, прилегающих к увеличенным областям. Фактически, обе карты были составлены независимо. Для линейных объектов (и границ областей) сглаживание похоже на упрощение, а в прошлом иногда сочеталось с упрощением. Разница в том, что сглаживание призвано упростить общую форму линии за счет удаления мелких деталей; что на самом деле может потребовать больше вершин, чем оригинал. При упрощении изогнутая линия выглядит угловатой, а при сглаживании - наоборот.
Принцип сглаживания также часто используется для обобщения растровых представлений полей, часто с использованием подхода сглаживания ядра. Фактически это был один из первых опубликованных алгоритмов обобщения, сделанный Уолдо Тоблер в 1966 году.
Также называется растворением, объединением, агломерацией или объединением
Эта операция, идентифицированная Имхофом в 1937 году, включает объединение соседних объектов в одну особенность того же типа в масштабах, где различие между ними не важно. Например, горная цепь может состоять из нескольких изолированных хребтов в естественной среде, но отображаться на карте в виде непрерывной цепи. Или же соседние здания в комплексе можно объединить в одно «здание». Для правильной интерпретации картограф должен знать, что из-за ограничений масштаба комбинированные элементы не являются идеальным отображением природных или созданных руками человека объектов. Слияние - это обычный инструмент ГИС, который используется для этой операции обобщения, но для конкретных ситуаций были разработаны дополнительные инструменты ГИС-инструменты, такие как поиск очень маленьких полигонов и их объединение в соседние большие полигоны. Этот оператор отличается от агрегации, потому что в нем нет изменения размерности (т. Е. Линии растворяются в линии, а многоугольники - на многоугольники), а исходный и конечный объекты имеют один и тот же концептуальный тип (например, здание становится зданием).
Также называется объединением или регионализацией
Агрегация - это слияние нескольких элементов в новый составной элемент, часто с увеличенным Размерностью (обычно указывает в районы). Новая функция относится к онтологическому типу, отличному от исходных индивидов, потому что она концептуализирует группу. Например, множество «зданий» можно превратить в единый регион, представляющий «городскую зону» (не «здание»), или группу «деревьев» в «лес». Некоторое программное обеспечение ГИС имеет инструменты агрегирования, которые определяют кластеры функций и объединяют их. Агрегация отличается от слияния тем, что она может работать с разными измерениями, такими как объединение точек в линии, точек в полигоны, линий в полигоны и полигонов в полигоны, а также тем, что существует концептуальная разница между источником и продуктом.
Также называется уточнением распределения
Typify - это оператор символов, который заменяет большой набор аналогичных функций меньшим числом репрезентативных символов, что приводит к более разреженному и чистому карта. Например, область с десятками мин может быть обозначена только 3 или 4 символами мин, которые не отображают фактическое расположение мин, а только общее присутствие мин в этой области. В отличие от оператора агрегирования, который заменяет многие связанные функции одной «групповой» функцией, символы, используемые в операторе typify, по-прежнему представляют отдельных лиц, просто «типичных» людей. Это снижает плотность элементов, сохраняя при этом их 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.
Также называется Symbolize
Этот оператор уменьшает Dimension объекта, например, общепринятая практика представления городов (2-мерное) как точки (0-мерные) и дороги (2-мерные) как линии (1-мерные). Часто символ карты применяется к результирующей геометрии, чтобы дать общее представление о ее исходной протяженности, например, диаметр точки для представления населения города или толщину линии для представления количества полос на дороге. Имхоф (1937) подробно обсуждает эти частные обобщения. Этот оператор часто имитирует аналогичную практику когнитивного обобщения. Например, недвусмысленное обсуждение расстояния между двумя городами подразумевает точечную концептуализацию города, а использование таких фраз, как «вверх по дороге» или «вдоль дороги» или даже уличные адреса, подразумевает линейную концептуализацию дороги.
Этот оператор в первую очередь упрощает атрибуты объектов, хотя также может возникнуть 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 уменьшить его до нескольких категории, которые гораздо проще представить, особенно если географические закономерности приводят к появлению больших регионов одной и той же категории. В качестве примера можно взять слой земного покрова со 120 категориями и сгруппировать их в 5 категорий (город, сельское хозяйство, лес, вода, пустыня), что позволит упростить пространственную карту. Для дискретных полей (также известных как категориальные покрытия или карты классов площади), представленных как векторные многоугольники, например земной покров, тип климата, тип почвы, зонирование города или геология поверхности, переклассификация часто приводит к появлению смежных полигонов с той же категорией, что требует последующей операции растворения для их объединения.
На этой карте OpenStreetMap перевал Лавленд, Колорадо, символ преувеличение толщины дороги заставили их бежать вместе. Геометрическое преувеличение крутых поворотов и смещение дорог вдоль межштатной автомагистрали необходимы для прояснения дорожной сети. Преувеличение - это частичная корректировка геометрии или символов, чтобы сделать какой-то аспект объекта больше, чем он есть на самом деле, чтобы сделать его более видимым, узнаваемым или более высоким в визуальной иерархии. Например, набор плотных обратных переключений на дороге будет соединяться вместе на мелкомасштабной карте, поэтому дорога перерисовывается с петлями больше и дальше друг от друга, чем на самом деле. Примером символов может служить рисование автомагистралей в виде толстых линий на мелкомасштабной карте, ширина которой составила бы мили, если измерять ее в соответствии с масштабом. Преувеличение часто требует последующей операции смещения, потому что преувеличенный элемент перекрывает фактическое расположение соседних элементов, что требует их корректировки.
Также называется разрешением конфликта
Может использоваться смещение когда два объекта расположены так близко друг к другу, что они будут перекрываться в меньших масштабах, особенно когда оператор преувеличения сделал два объекта больше, чем они есть на самом деле. Обычно это происходит в городах Браззавиль и Киншаса по обе стороны реки Конго в Африке. Они являются столицей своей страны, и на обзорных картах они будут отображаться с немного большим символом, чем другие города. В зависимости от масштаба карты символы будут перекрываться. Переместив их обоих от реки (и от их истинного местоположения), можно избежать наложения символов. Другой распространенный случай - это когда дорога и железная дорога идут параллельно друг другу. Китс (1973) был одним из первых, кто использовал современные термины для преувеличения и смещения и обсудил их близкие отношения, но они были признаны еще в Имхофе (1937)
Это добавление символов или других деталей на карту меньшего масштаба, чтобы конкретная особенность имела больше смысла, особенно когда такое понимание важно для цели карты. Типичный пример - добавление символа моста, чтобы подчеркнуть, что дорога находится не на уровне, а на эстакаде . В больших масштабах такой символ может не понадобиться из-за разницы в символике и увеличенного пространства, чтобы показать действительную взаимосвязь. Это добавление может показаться нелогичным, если думать об обобщении только как об удалении деталей. Это один из наименее распространенных операторов.
Поскольку ГИС развивалась примерно с конца 1960-х годов, возникла потребность в автоматических алгоритмических методах обобщения стало ясно. В идеале агентства, отвечающие за сбор и хранение пространственных данных, должны стараться сохранить только одно каноническое представление данного объекта с максимально возможным уровнем детализации. Таким образом, при изменении этой функции в реальном мире нужно обновлять только одну запись. В идеале на основе этих крупномасштабных данных можно было бы с помощью автоматизированного обобщения создавать карты и другие информационные продукты любого необходимого масштаба. Альтернативой является ведение отдельных баз данных, каждая в масштабе, необходимом для данного набора картографических проектов, каждая из которых требует внимания, когда что-то меняется в реальном мире.
В это время было разработано несколько широких подходов к обобщению:
Есть далекие больше мелких географических объектов, чем крупных на поверхности Земли, или гораздо больше мелких объектов, чем крупных на картах. Это представление о гораздо большем количестве мелких вещей, чем больших, также называется пространственной неоднородностью, которая сформулирована как закон масштабирования. Картографическое обобщение или любая картографическая практика в целом, по сути, заключается в сохранении основного масштабирования множества наименьших, очень немногих наибольших и некоторых промежуточных между наименьшим и наибольшим. Этот процесс сопоставления может быть эффективно достигнут с помощью разрывов головы / хвоста, новой схемы классификации или инструмента визуализации для данных с распределением с тяжелыми хвостами. Закон масштабирования, вероятно, заменит радикальный закон Тёпфера и станет универсальным законом для различных практик картографирования. В основе закона масштабирования лежит сдвиг парадигмы от евклидовой геометрии к фрактальной, от нерекурсивного мышления к рекурсивному мышлению.
Балтиморский феномен - это тенденция для города (или другой объект) следует исключить на картах из-за нехватки места, в то время как более мелкие города включены на ту же карту просто потому, что для их отображения доступно место. Это явление получило свое название от города Балтимор, штат Мэриленд, который, как правило, не отображается на картах из-за наличия крупных городов в непосредственной близости от Срединно-Атлантических Соединенных Штатов. Поскольку на картах появляются более крупные города возле Балтимора, меньшие и менее известные города также могут отображаться в том же масштабе просто потому, что для них достаточно места на карте.
Хотя феномен Балтимора чаще встречается на автоматизированных картографических сайтах., это происходит не во всех масштабах. Популярные картографические сайты, такие как Google Maps, Bing Maps, OpenStreetMap и Yahoo Maps, будут отображать Балтимор только при определенных уровнях масштабирования: 5-й, 6-й, 7-й и т. Д.
