alisatie:
odem
Automatische Generalisatie
2013-10 I Geo-lnfo
31
Het ontwikkelen van
Automatische Generalisatie
Er zijn twee belangrijke succesfactoren voor
het ontwikkeltraject van Autogen: de samen
stelling van het ontwikkelteam en de iteratieve
aanpak waarbij na de ontwikkelfase geheel
Nederland automatisch wordt geproduceerd,
gevolgd door een gebruikersevaluatie.
Het automatische generalisatieproces is uitge
voerd door de GEO-ICT champions league van
het Kadaster.
De ontwikkelaars hebben geen kartografïsche
achtergrond, maar zijn geselecteerd op hun
"out of the box" mentaliteit en een volhar
dende instelling.
Het ontwikkelteam heeft het proces van
kartografïsche generalisatie vertaald in digitale
modellen. Zij hebben alle beoordelingsstap
pen van de kartograaf in kaart gebracht en
deze vertaald naar een vorm van artificiële
intelligentie. Een kartograaf heeft parallelle
denkpatronen en kan daardoor heel snel
afwegingen maken en besluiten nemen over
het behouden van de topografische werkelijk
heid op een kleinere schaal. Deze denk- en
werkwijze vertalen naar een complex input-
proces-output processchema, was een enorme
uitdaging. Resultaat was een model met
ongeveer 400 processtappen op verschillende
niveaus. Vier hoofdmodellen zijn met standaard
generalisatietools gebouwd en ingebouwd in
het ArcGIS-platform. Hierbij loopje onherroepe
lijk aan tegen de eindige mogelijkheden van de
modelbuildertool van het ArcGIS-platform.
Automatische generalisatie in stappen
Het proces ziet er globaal als volgt uit:
In model 1 wordt informatie in TOP10NL geop
timaliseerd voor het automatische proces.
Dit proces heeft een doorlooptijd van 2 weken
waarbij bijvoorbeeld het hoofdspoor in het
spoorwegnetwerk wordt onderscheiden in
een landelijke partitie en de overige objecten
verdeeld over 480 partities die verderop in het
proces parallel kunnen worden opgepakt.
In model 2 vindt de datageneralisatie plaats.
Hierbij worden vooral filtering-en aggrega-
tietools ingezet om de 20 miljoen TOP10NL-
objectgeometrieën terug te brengen naar
ongeveer 9 miljoen.
In model 3 worden de kartografïsche conflic
ten opgelost.
Hier vinden de verplaatsingen plaats die nodig
zijn omdat objecten elkaar door schaal gerela
teerde visualisaties gaan overlappen, en wordt
de uiteindelijke kaart gerepresenteerd.
Model A wordt gebruikt voor de generalisatie
van deTOPioNL-gegevens naar een multi-
schaal database
Deze multi-schaal database met 15 datalagen
op verschillende schalen wordt samen met
een SLD, waarin de presentatie is gedefinieerd,
aan PDOK aangeboden. PDOK creëert de
benodigde tiles om de BRT-achtergrondkaart
als WMTS-services aan te kunnen bieden.
We hebben gebruik gemaakt van het scale
master concept van Cynthia A. Brewer, Profes
sor of Geography van de Pennsylvania State
University VS. ScanMaster is een gestructu
reerd schema voor het ontwerpen van een
multischaal kaart waarin selectiecriteria en
generalisatie beslissingen zijn opgenomen.
Dit ontwerpschema is gebruikt om de het
generalisatiemodel te bouwen in ArcGIS.
Continu verbeteren
Een senior-kartograaf is onderdeel van het team
dat het automatische generalisatieproces runt
en het eindproduct maakt.Tijdens de ontwikkel
iteraties heeft de kartograaf het ontwikkelteam
van kartografïsche feedback voorzien.
Na elke ontwikkeliteratie is de geheleTOP10NL
telkens opnieuw automatisch omgezet in een
1:50.000 schaal voor geheel Nederland. Het resul
taat is intern beoordeeld en diverse keren aan de
gebruikers voorgelegd. De tussentijdse fouten
die we vonden, vonden soms hun oorsprong
in de modellen, maar vaak ook in de brondata
van TOP10NL. Elke technische of inhoudelijke
onvolkomenheid inTOPioNL kan leiden tot
ongewenst resultaat in de 1:50.000 schaal.
De gevonden datafouten worden teruggemeld
aan het team dat verantwoordelijk is voor de
TOP10NL -productie.Technische fouten glip
pen soms door de controle software van het
TOP10NL productproces. Daarom hebben we
deTUDelft gevraagd mee te kijken. Op regel
matige basis monitort deTU de kwaliteit van de
TOP10NL GML en meldt de gevonden fouten
terug aan het Kadaster. Dit heeft de kwaliteit
van de TOP10NL enorm verbeterd. Dat hebben
ook de BRT gebruikers gemerkt!
Test in de praktijk
In juni 2013 was het na vier ontwikkelitera-
ties tijd voor een praktijktest. Het Kadaster,
D-Geo en de commando-opleiding hebben
in Amersfoort een fieldtest gedaan met een
automatisch vervaardigde 1:50.000 kaart.
De oorspronkelijke 1:50.000 kaart (ook wel
stafkaart genoemd) is een militair product en
moet voldoen aan NAVO-standaarden. Het
Kadaster hecht dan ook grote waarde aan
de acceptatie van het nieuwe product door
Defensie. De commando-opleiding infanterie
in Amersfoort heeft twee weken geoefend
in Limburg en Brabant en daarbij de kaart
intensief gebruikt. De soldaten waren goed te
spreken over de kaart en waren vooral heel blij
met de verhoogde actualiteit.
Na deze succesvolle test is het product
TOPsoraster in september live gegaan en is
aan te vragen via Kadaster.nl. Op dit moment
optimaliseren we het proces zo dat dat de
MODEL3
MODEL 1
MODELA
BRT AG
De meest recente versie van TOPioNL dient als inputdata.TOPioNL wordt 5 keer per jaar geüpdate in
een twee-jarenactualiteit. Het automatische generalisatieproces sluit aan op het data-warehouse van
waaruit TOPioNL wordt geleverd. Model 1,2,3 worden gebruikt voor de realisatie van de discrete kaart-
schalen 1:50.000 en 1:100.000. Model A realiseert de Multi Scale database.
