Novinky zeměměřické knihovny č. 4/2006

Klíčová slova: kartografie, generalizace, laserové skenování

Shrnutí: V poslední době se použilo laserového skenování při  velkém projektu generalizace pro zlepšení komerčních činností u několika státních mapovacích podniků v Německu. Současný stav a možnosti automatizace při využití současných algoritmů. Řešení Dietera Neuffera, vedoucího generalizačních produktů firmy Laser-Scan.

Podklady

Generalizace při tvorbě map a dalších produktů na základě geodat menších měřítek na základě stávajících zdrojových dat zahrnuje ta hlediska, která jsou pro daný účel významná a odstraňuje méně důležitá data. Ruční generalizace je interaktivní, namáhavá, pomalá, těžko bez chyb proveditelná a nákladná záležitost. Automatizace generalizace nebyla dosud příliš úspěšná, ale současné pokroky generalizačních technologií vytvářejí nové možnosti postupů a značné úspory nákladů.

Nové produkty automatické generalizace se získávají na základě dosud stávajících produktů. To přináší dvě výhody: snížení nákladů nižším počtem aktualizovaných souborů dat pro různá měřítka a zvýšenou četnost obnovy produktů. Při automatické generalizaci se vytváření do již stávajícího souboru dat pouze připojí a zbývající produkty se vytvářejí automaticky.

Systémy automatické výroby

Dosud se nepodařilo plně automatizovat generalizaci map na základě digitálního modelu z vysokým rozlišením. Nicméně jistého pokroku bylo v posledních létech dosaženo v oblasti automatických výrobních systémů. Při generalizaci se potřebuje využít koncepcí jak generalizace modelu, tak i kartografické generalizace. Termínem generalizace modelu se rozumí generalizace modelu dat s vysokým rozlišením na model dat s nižším rozlišením.

Takovou změnu měřítka třeba doplnit v druhém kroku kartografickou generalizací. Jedná se tu    o správné zavádění značek a umístění kartografických předmětů a popisek na mapě.

Takový dvoustupňový přístup přináší další výhody. Výsledek je svébytným produktem, požadavky na digitální data v současnosti přesahuje požadavky na dodávání map na papíře. Dalším hlediskem je rostoucí využívání jednotlivých fází generalizace odborníky co podkladů pro jejich vlastní práce.

V současnosti rostou snahy o vytvoření jediného nebo pouze málo datových modelů a vše další odvozovat generalizací. Je to efektivní přístup, nacházející příznivý ohlas u národních mapovacích služeb ve Spojeném království, Francii a Dánsku, jakož i některých německých státních mapovacích službách.

Generalizace modelu

Na rozdíl od kartografické generalizace pracuje modelová generalizace zcela na základě modelu dat. Nestará se vůbec o zobrazení nebo využití omezeného prostoru na mapě. Uskuteční redukci počtu dat na snesitelnou úroveň cílového měřítka. Sníží se tak rozsah dat, zmizí podrobnosti. V Německu zodpovídají za zdrojová data státní mapovací služby, tedy za digitální model území (DLM). Ale DLM se liší v jednotlivých spolkových státech přes to, že tu je jednotný katalog objektů.

Kartografická generalizace

Užije-li se však kartografická generalizace jako druhý krok, lze uspět. Laser-Scan užívá pro kartografickou generalizaci systém Agent. Definuje se požadovaný výstup vytvářením „mapové specifikace“. To se zásadně liší od obvyklých postupů a zahrnuje více upřesnění požadovaného výsledku než cest k jeho dosažení. Největší výhodou tohoto „otevřeného systému“ je možnost připojovat vylepšené algoritmy.

Obnova generalizace

Schopnost obnovy tvarů je nedílnou součástí systému a je to jeho nejsložitější část. Do jisté míry je tu nezbytnou součástí i manuální zpracování jako ověřování automatické generalizace.

Rozsah vlivu

Potřebnost dodatečné generalizace se určuje po oblastech (oblast vlivu, AoI, area of influence). To se děje před užitím zdrojových informací formou obousměrných odvolávek a pomocí vztahů k ostatním objektům. Iterativním postupem se dosáhne optimální AoI. Vše závisí na tom, že jeden jev může působit na mnoho okolních složitým způsobem.

Postupná automatická obnova vyžaduje mohutný systém GIS. Musí současně být schopen pojmout jak zdrojový, tak i cílový model dat v jediném souboru. A soustavně ukládat topologii, pomocí jíž lze vyhledávat rychleji než prostorovým vyhledáváním.

Aktivní činitelé

Dobrá generalizace vyžaduje kontextuální analýzu. Nelze generalizovat jeden jev na mapě izolovaně. Dobrá generalizace žádá adaptivní postup, nelze užít jediný algoritmus, ale vybrat vhodný podle okolností. Třeba též mít pohled vzad. Těžko se docílí to nejlepší řešení napoprvé.

Rané pokusy o automatickou generalizaci zahrnovaly GIS nebo aplikace digitálního mapovacího softwaru při užití geometrických algoritmů. Omezenost takového přístupu tkví v izolaci - nedostatek, který pak vyžadoval rozsáhlé manuální dopracování.

Pokrokem bylo zavedení modelů s orientací na objekty a přidružené prostorové soubory nástrojů. To umožnilo algoritmy pracující v kontextu s jevy, bylo možno upravovat okolí. Třetí generace generalizace zahrnuje již softwarové činitele. V systému Agent se aktivují jednotlivé mapové jevy jako samostatně působící softwarové složky snažící se zdokonalit svou „pohodu“. Místo toho, aby se upřesňoval algoritmus definuje uživatel meze a návazná opatření a rozhodování ponechá samotnému Agentu.

Generalizace nad samo mapování

Uplatnění generalizace mimo papírové mapy naznačuje Laser-Scan ukončením projektu Centra pro ekologii a hydrologii, kde se užilo modelové generalizace pro odvození pozemkových parcel z hlavní digitální mapy MasterMap Ordnace Survey Velké Británie. Cílem bylo zlepšit přesnost   a spolehlivost map pokrývajících celé území.

Řešení Laser-Scan

Toto řešení dává výše popsané možnosti modelové generalizace, umístění popisek a editace. Systém je otevřený pro uživatelské změny. Založen je na standardních prostředcích počítačového průmyslu a pro formáty jako XML, Javu na psaní uživatelských postupů a jako uživatelské rozhraní při generalizačních postupech.

Dvoustupňová generalizace se osvědčila a výsledný model dat je polohově správný a lze ho pořídit poměrně levně.