Het omgaan met verschillende kaartschalen (detailniveaus) of het afleiden van een gegenerali
seerde representatie uit een detail-representatie, is een onderwerp dat bijna even oud is als de
productie van de eerste geografische kaart. Er is in de praktijk veel behoefte aan consistente series
kaartweergaven met verschillende detailniveaus en er is dan ook al veel onderzoek gedaan naar
dit onderwerp. In dit artikel beschrijven we een generalisatie-aanpak die het mogelijk maakt de
zelfde geo-informatie op verschillende schalen/detailniveaus weer te geven en te gebruiken, zon
der dat het nodig is die informatie ook meerdere keren (op verschillende schalen) op te slaan.
e overgang naar digitale geo-informatie was een be
langrijke stimulans om te trachten het generalisatie
proces te formaliseren en vervolgens te automatiseren. Hoe
wel er goede vooruitgang is geboekt, kan nog steeds niet
worden geclaimed dat het probleem is opgelost. Echter, de
behoefte aan automatische generalisatie neemt alleen
maar toe. Dit komt ook door het toenemend belang van in-
ternet-GIS: het wordt mogelijk om gegevens van verschillen
de bronnen, en mogelijk met verschillende bronschalen,
met elkaar te combineren. Dit is alleen zinvol indien verge
lijkbare schalen worden gecombineerd. Om snel te kunnen
visualiseren, is het bovendien gewenst om geen onnodige
details over te sturen want dat maakt de internet-GIS-toe-
passing onnodig traag. Voor mobiele internet-GIS-toepassin-
gen geldt bovendien nog eens dat de schermpjes vrij be
perkt zijn en dus de behoefte aan generalisatie groot is.
In dit artikel wordt een structuur beschreven die het moge
lijk maakt de geo-informatie alleen op het meest gedetail
leerde niveau op te slaan, maar op elke gewenste schaal/de
tailniveau te bevragen. De structuur werkt als een soort
(luxe) 'index': een gebruiker geeft het gewenste gebied en
de schaal op en de structuur zorgt dat de informatie snel
lean worden gevonden en opgehaald. Afhankelijk van de
toepassing zouden meerdere van dergelijke indexen op de
zelfde brondata gedefinieerd kunnen worden zodat er toe-
passingsspecifielc wordt gegeneraliseerd. De naam van de
structuur (of 'index') is de topologische GAP-structuur of
wel tGAP-structuur (GAP generalized area partition, te ver
talen als gegeneraliseerde vlakken partitie). Het doel van de
tGAP-structuur is om ruimtelijke data éénmaal op te slaan,
zonder redundantie van geometrie, om hier vervolgens op
verzoek 'on the fly' verschillende representaties van te kun
nen afleiden op elk gewenst detailniveau. Dit artikel be
spreekt de volgende twee aspecten van het gebruik van de
tGAP-structuur: hoe het progressief (eerst grof, daarna ver
fijningen) oversturen van vectordata van webserver naar
cliënt mogelijk kan worden gemaakt én hoe geleidelijke
zoom kan worden gerealiseerd, bij voorkeur in de vorm van
een animatie in kleine stappen ('smooth zooming'). Hoewel
Ir. BM. Meijers,
Koninklijke Dirk
zwager te Maas
sluis, co-auteurs
drs. M.E. de Vries
en prof.dr.ir. P.J.M.
van Oosterom,
sectie GlS-tech-
nologie, OTB,
TU Delft.
de tGAP-structuur oorspronkelijk ont
worpen is voor vlalcpartities, zijn er
geen principiële redenen waarom de
zelfde structuur ook niet kan worden
toegepast voor lijn- en puntobjecten.
Variabele schaal en
progressieve data overdracht
Voor een interactief GIS waarmee ruim
telijke gegevens kunnen worden be
werkt en bevraagd, zijn zoom-operaties
(in- en uitzoomen) en het verschuiven
van het getoonde gebied (pannen) ele
mentaire operaties. Deze operaties stel
len echter wel eisen aan de opgeslagen
ruimtelijke data, als de snelheid een be
langrijke factor is. Het is van belang dat
er structuren binnen de database aan
wezig zijn om snel te kunnen selecte
ren welke informatie precies te presen
teren aan de eindgebruiker. Veelal wor
den hier indexering-mechanismen voor
toegepast, waarbij hiërarchische struc
turen ('grafen' en 'bomen') worden ge
bruikt om de opslag volgens een be
paald principe te realiseren.
Datastructuren die zulk interactief ge
bruik van data op meerdere schalen
ondersteunen, zijn nog steeds zeld
zaam. Een 'oplossing' is om data op
meerdere schaalniveaus op te slaan in
MRDBs (multiple resolution databa
ses). Om consistentie te kunnen leve
ren tijdens het gebruik van de data,
proberen deze datastructuren een ex
pliciete relatie tussen de objecten op
verschillende schaalniveaus op te
slaan. Nadeel hierbij is dat deze struc
turen redundante data opslaan (dezelf-
GEO-INFO 2006-12
Geo-informatie op variabele schaal voor
mobiel internet-GIS
