Automatische generalisatie van
TOP10NL naarTOPsoNL haalbaar?
Het nieuwe TOPioNL-bestand is objectgericht. Dit lijkt de
ideale uitgangssituatie voor automatische generalisatie naar
kleinere schalen. Maar is dit ook zo? Momenteel vervaardigt het
Kadaster de kleinere schalen (zoals TOPsovector) door middel
van handmatige generalisatie. Dit gebeurt op basis van een
set vastgestelde generalisatievoorschriften en met behulp van
luchtfoto's. De vraag is of deze voorschriften eenvoudig kunnen
worden geconverteerd naar computerregels. Aan de hand van
een aantal experimenten waarbij generalisatievoorschriften
voorTOP50vector zijn geautomatiseerd zal dit artikel
laten zien dat de interpretatie van kartografen, die op
dit moment wordt toegepast bij de generalisatie van
TOP10NL, nog niet eenvoudig is te automatiseren.
In het kader van het RGI-project 'DURP Ondergronden'
(www.durpondergronden.nl) zijn ITC, Kadaster, ESRI Inc.
en ESRI Nederland bezig met een deelproject waarin de
mogelijkheden voor geautomatiseerde generalisatie van
TOPIONL naar TOP50NL worden onderzocht. In het project
is het handboek generalisatievoorschriften TOP50vector
(Kadaster, 2006) bestudeerd en is gekeken hoe deze regels
te automatiseren zijn met behulp van ESRI ArcGIS tools.
Tussenresultaten zijn beoordeeld door deze te vergelijken
met de huidige topografische kaart op de schaal 1:50.000.
Hierdoor is het mogelijk om te kijken of de automatische
bewerking ook werkelijk doet wat er met de generalisatie
voorschriften wordt beoogd. Op basis van deze tusseneva
luatie is de automatische generalisatie verbeterd door bij
voorbeeld meer informatie aan het proces toe te voegen.
Het doel van de experimenten was niet zozeer om inzicht
te krijgen in de technische 'tools' met betrekking tot auto
matische generalisatie, maar meer om inzicht te krijgen in
wat automatische generalisatie betekent voor het Kadaster,
uitgaande van huidige gegevensmodellen, producten en ge
neralisatievoorschriften.
De experimenten richtten zich met name op de generali
satie van gebouwen en wegen. De reden hiervoor is dat dit
de meest voorkomende objectklassen zijn en dat voor deze
klassen de meeste generalisatiehandelingen moeten wor
den verricht. Automatische generalisatie van deze twee ob
jectklassen zou al een aanzienlijke efficiëntieverbetering
opleveren voor de productie van TOP50NL.
Dr.J.W.N. van Smaalen, ESRI Nederland
en dr. J. Stoter, ITC Enschede.
Co-auteurs: drs.N. Bakker en
dr. H. Uitermark, Kadaster, Apeldoorn
TOP50NL: database of digitale
kaart?
TOP50NL bestaat nog niet. In dit pro
ject is ervan uitgegaan dat TOP50NL
qua (informatie)inhoud en kartografie
min of meer gelijk zal zijn aan TOP-
50vector. TOP50vector is een kartogra-
fisch model, dat wil zeggen dat bij de
geometrie van punten, lijnen en vlak-
grenzen rekening is gehouden met
de symbolisatie ervan op de kaart. Op
schaal 1:10.000 veroorzaakt de symbo
lisatie vrijwel geen grafische conflic
ten en is de locatie van de geometrie in
de database vrijwel exact. Op kleinere
schalen is er daarentegen vaak sprake
van verplaatsing en vereenvoudiging
van de geometrie om grafische conflic
ten van gesymboliseerde geometrieën
te voorkomen. Zo wordt een hoofdweg
op de 1:50.000 kaart afgebeeld met een
lijndikte van 1,5 mm. Dit komt overeen
met 75 meter in werkelijkheid. Hier
door is het mogelijk dat een gesymbo
liseerde weg aanliggende gebouwen
overlapt. Om dit te voorkomen zijn
gebouwen en wegen al in TOP50vector
verplaatst. Als TOP50vector wordt ge
bruikt voor GIS-analyses of in een GPS,
moet rekening worden gehouden met
het feit dat zowel de grootte als de lo
catie van objecten niet exact overeen
komen met de werkelijkheid. Voor het
vervaardigen van de kaart kan echter
worden volstaan met het simpelweg
uitvoeren van symbolisatie van TOP-
50vector (fig. 1).
GEO-INFO 2008-2
