3. de dikte van de tekenpen (in de volgende tests
0, 3 mm.
4. als belangrijkste component de toe te passen
generaliseringsmethode waardoor een lijnstuk
meer of minder vervormd of verplaatst kan wor
den.
Uit deze vier punten kan men concluderen dat er een
maximaal verantwoorde nauwkeurigheid bestaat wan-
neer men een kaart structureel generali seerd.
Men blijft binnen de nauwkeurigheidsgrens wanneer
men stelt dat het coördinatenbestand bij generalise-
ring uitgedund moet worden met een factor X/Y,
waarbij X de publicatieschaal voorstelt en Y de uit-
gangsschaal.
De method en
Structurele generalisering met de Computer kan op
drie verschillende manieren plaatsvinden:
1. Het kaartbeeld in de publikatieschaal projecteren
op een beeldscherm en vervolgens de wijzigingen
met een zgn. "liehtpotlood" op het beeldscherm
aanbrengen.
2. De Computer eerst het gegevensbestand laten be-
werken volgens een bepaalde methode en vervol
gens methode 6dn toepassen.
3. De Computer een kompleet generaliseringspro-
gramma uit laten voeren.
Tot op heden geeft de tweede methode de beste resul-
taten. De Computer is hierbij echter slechts tot een
verlengstuk van de hand van de tekenaar geworden.
Methode drie zou de ideale oplossing bieden, maar
men is er tot nog toe niet in geslaagd om tot bevredi-
gende resultaten te komen.
In dit artikel wil ik een paar programma's bespreken
en vergelijken, die volgens de derde methode werken.
Zou men een goed programma ontwikkelen, dat vol
gens de derde methode werkt, dan zouden in de toe-
komst kartografische gegevensbestanden op öönduidige
en objectieve wijze gegeneraliseerd kunnen worden.
De literatuur over automatische structurele generali
sering blinkt uit in vaagheid en onduidelijkheid. Voor
een deel wel begrijpelijk, men wil de programma's
niet zo maar prijs geven, maar deze houding is niet
bevorderlijk als men ooit vooruitgang wil maken in
het onderzoek naar de automatisering van de generali
sering. Er wordt vaak kwistig met kaartjes gestrooid,
maar de programmatuur houdt men achterwege,
waardoor onderlinge vergelijking van de methoden
onmogelijk wordt.
De werk wijze
Voordat een gegevensbestand bewerkt wordt door een
generaliseringsprogramma wordt er gei'nterpoleerd
tussen de opeenvolgende punten van een bestand indien
hun onderlinge afstand groter is dan een bepaalde
grenswaarde (0,1 mm. in de door mij gedane tests).
Zodoende wordt er een homogeen bestand verkregen,
wat noodzakelijk is omdat er anders niet overal in de-
zelfde mate gegeneraliseerd wordt.
Alle vijf generaliseringsprogrammas kregen hetzelf-
de bestand te verwerken: de zuidwestkust van Groot-
Brittanie, waardoor onderlinge vergelijking mogelijk
gemaakt is. Vier generaliseringsprogramma's werken
volgens reeds bekende principes. Het vijfde is door
mij zeit ontwikkeld.
De programma's
1. ZWAPU.
In dit programma wordt van N opeenvolgende coördi-
naten van het eerste, middelste en laatste punt een
driehoek geconstrueerd waarvan het zwaartepunt bere-
kend wordt. Dit zwaartepunt vervangt de N punten.
Deze methode is afgeleid van de grafische vereffening
in een foutendriehoek. Het nadeel van deze methode is
dat een lijnstuk een grote verplaatsing kan krijgen na
generalisering. Bovendien blijven de karakteristieken
niet altijd gehandhaafd. AI met al een simpele metho
de, die echter zelden bruikbaar zal zijn (zie figuur
2a, b, c).
2. MAXLO.
Van N opeenvolgende punten wordt de zgn. basislijn,
gevormd door het eerste en laatste punt, berekend.
Vervolgens wordt van alle tussenliggende punten een
loodlijn op deze basislijn neergelaten. De punten onder
en boven de basislijn die de grootste afstand tot die
basislijn hebben, worden meegenomen, samen met het
beginpunt, in het nieuwe bestand.
Bij dit programma kunnen de kleinere details wegval-
len, terwijl het geheel een wat hoekige indruk kan
geven (zie figuur 3a, b, c).
3. GLIJD.
Dit programma werkt volgens het principe van het
voortschrijdend gemiddelde. Van een serie van N op
eenvolgende coördinaten wordt het gemiddelde bepaald
en dit gemiddelde vormt het nieuwe punt Nx. Vervol
gens wordt het eerste punt uit de oorspronkelijke reeks
weggelaten en 6dn nieuw punt ingelezen. Van deze
serie N coördinaten wordt weer het gemiddelde bepaald.
Dit wordt het nieuwe punt Nx+1 etc.
Het resultaat van dit programma is dat een lijnstuk
"gesmoothed" wordt. Puntige karakteristieken worden
afgerond weergegeven. Worden er veel punten per
cyclus ingelezen, dan vervlakt het lijnstuk geheel.
Een ander nadeel is dat er geen punten uit het bestand
verdwijnen. Men blijft dus met grote bestanden zitten.
(zie figuur 4a, b, c).
4. ALPHA.
Van een serie van N opeenvolgende coördinaten wordt
een driehoek geconstrueerd bestaande uit het eerste,
middelste en laatste punt. Vervolgens wordt de groot-
te van de hoek bij het eerste punt berekend en verge-
leken met een aangenomen waarde alpha. Is de bere-
kende waarde kleiner dan alpha dan blijft alleen het
eerste en het laatste punt van de reeks gehandhaafd.
Is de berekende waarde groter dan alpha (dus een
karakteristiek van het lijnstuk), dan worden alle
punten in het nieuwe bestand gehandhaafd.
De uitkomst van dit programma is moeilijk te voor-
spellen omdat men de werking van de twee variabelen,
het aantal ingelezen punten per keer en alpha niet kan
voorzien. Bovendien kan men alleen proefondervinde-
lijk vaststellen welke waarde deze variabelen moeten
hebben, hetgeen zeer kostbaar en tijdrovend kan zijn
(zie figuur 5a, b, c).
5. GENER.
Geen van de voorgaande programma's voldoet aan alle
eisen, die men stelt aan structurele generalisering.
Het belangrijkste tekort is, dat de weergave van de
karakteristieken onvoldoende is. Daarom heb ik ge
bracht een programma te ontwikkelen dat wöl aan alle
eisen voldoet: het programma GENER.
8
KT 1980. VI. 3
