Een variabele-schaal structuur voor
IMGeoenTopioNL
Onderzoek topografische gegevens van Almere en Rotterdam
Dit artikel is gepresenteerd op de ICA International Workshop on Generalization, 20-21 juni 2008, Montpellier (Frankrijk)
Automatische generalisatie is voor de meeste producenten van geo-informatie een manier om
het productieproces binnen de organisatie te verbeteren. Het zou mogelijk moeten zijn om
de gegevens alleen voor de grootste schaal in te winnen en hier dan automatisch de kleinere
schalen van af te leiden. Nederlandse gemeenten produceren zowel een grootschalige basiskaart
(terrestrisch) alsook midden- en kleinschalige topografische kaarten (op basis van luchtfoto's).
Dit is niet efficiënt, want de werkelijkheid is steeds dezelfde en het automatisch afleiden
van de kleinere schalen levert een hogere efficiëntie en gegarandeerde consistentie op.
Het onderzoek is uitgevoerd in het kader van een TU
Delft MSc Geomatics afstudeeropdracht hij de ge
meente Rotterdam. De grootschalige gegevens betreffen de
1:1.000 IMGeo en de middenschalige gegevens zijn afkom
stig uit de 1:10.000 ToplONL. In de literatuur zijn verschil
lende oplossingen beschreven voor het omgaan met het
generalisatieprobleem, waarbij de zogeheten Multipele
Representatie DataBases (MRDB) een prominente rol inne
men. Daar tegenwoordig gebruik van geo-informatie vaak
via webservices plaatsvindt op veelal willekeurige schalen,
willen we geen oplossing, gebaseerd op vaste kaartschalen
zoals bij de MRDB. In plaats hiervan kiezen we voor de con
strained tGAP [Haunert et al., 2008], ontwikkeld in de inter
nationale top-up van het project RGI-233 MobiMaps: 'Usable
and well scaled mobile maps'. De constrained tGAP wordt
gebruikt voor de IMGeo-gegevens, waarbij de geldigheids
condities van ToplONL worden afgeleid.
Constrained tGAP
De constrained tGAP is een uitbreiding van de tGAP-structuur
[Van Oosterom en Schenkelaars, 1995 en Van Oosterom, 2005],
De tGAP-structuur is bedoeld voor een vlakkenpartitie; dat
wil zeggen, de objecten overlappen elkaar niet en er zijn ook
geen gaten in het domein. De tGAP is
een structuur die redundante geome-
trieopslag voorkomt door het opslaan
van de generalisatiekennis via verwijzin
gen. De generalisatiekennis wordt in de
voorbewerking expliciet gemaakt (hier
bij kan rekening worden gehouden met
geavanceerde criteria zoals contextuele
informatie). Gedurende het generalisa
tieproces worden kleinschaligere objec
ten gevormd door het aggregeren van
grootschaligere objecten. Het basisidee
is om alleen de geometrie voor de groot
schalige objecten op te slaan en voor de
kleinschaligere objecten, dat wil zeggen
objecten gecreëerd door het generalise
ren, verwijzingen naar de samenstellen
de objecten op te slaan. De tGAP mini
maliseert geometrische redundantie op
twee manieren: ten eerste door als basis
op de grootste schaal een topologische
structuur te gebruiken en voor klein
schaligere objecten verwijzingen. De re
sulterende structuur kan dan efficiënt
bevraagd worden door het selecteren en
samenstellen van de gewenste objecten
voor de gewenste schaal.
De generalisatie voorbewerking, dat wil
zeggen het bouwen van de initiële tGAP-
structuur, gebeurt in iteraties. In elke
iteratie wordt het minst belangrijke ob
ject samengevoegd met de beste buur op
basis van de compatibiliteit tussen beide
klassen en de importantie van de buur,
en mogelijk ook de lengte van de geza
menlijke grens, waarbij dan een nieuw
object gevormd wordt (voor een kleinere
r, P, van Oosterom (ÖTB,IÜ üi'ifi), n. A Plof mem (logica Nederland PipWijk),
dr.-Ai Dilo (0TB, TU Delft}, ir. N. Bprkens (Gemeentewerken Botterdam)
GEO-INFO 2008-11
