Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Картографическое обобщение , или обобщение карты , включает в себя все изменения на карте, которые вносятся, когда вы получаете карту меньшего масштаба из карты большего масштаба или картографических данных, или наоборот. Это основная часть картографического дизайна . Независимо от того, выполняется ли это вручную картографом , компьютером или набором алгоритмов , обобщение стремится абстрагировать пространственную информацию с высоким уровнем детализации.к информации, которая может быть отображена на карте с более низким уровнем детализации. Например, у нас могут быть очертания всех тысяч зданий в регионе, но мы хотим сделать карту всего города шириной не более нескольких дюймов. Вместо того, чтобы выкидывать информацию о здании или пытаться отобразить ее сразу, мы могли бы обобщить данные в некое подобие очертания урбанизированной территории региона.

Картограф имеет лицензию на корректировку содержимого на своих картах для создания подходящей и полезной карты, которая передает пространственную информацию, обеспечивая при этом правильный баланс между назначением карты и точными деталями отображаемого объекта. Хорошо обобщенные карты - это карты, которые подчеркивают наиболее важные элементы карты, но при этом представляют мир наиболее достоверным и узнаваемым образом.

История [ править ]

В первой половине 20-го века картографы начали серьезно задумываться о том, как нарисованные ими объекты зависят от масштаба. Эдуард Имхоф , один из наиболее опытных академических и профессиональных картографов того времени, в 1937 году опубликовал исследование планов городов на картах в различных масштабах, в котором перечислено несколько форм обобщения, в том числе тех, которые позже были названы символизацией, объединением, упрощением и т. усиление и смещение. [1] Поскольку в 1950-х и 1960-х годах возникли аналитические подходы к географии, обобщение, особенно упрощение линий и сглаживание растра, стало целью изучения. [2] [3] [4]

Обобщение было, вероятно, наиболее тщательно изученным аспектом картографии с 1970-х по 1990-е годы. Вероятно, это связано с тем, что он вписывается в оба основных направления исследований той эпохи: картографическая коммуникация (особенно алгоритмы обработки сигналов, основанные на теории информации ) и возможности, предоставляемые технологическим прогрессом (из-за его потенциала для автоматизации). Ранние исследования были сосредоточены в первую очередь на алгоритмах автоматизации отдельных операций обобщения. [5] К концу 1980-х академические картографы стали мыслить масштабнее, разработав общую теорию обобщения и исследуя использование экспертных систем и другого зарождающегося искусственного интеллекта.технологии для автоматизации всего процесса, включая решения о том, какие инструменты и когда использовать. [6] [7] Эти треки несколько затормозились в конце 1990-х, что совпало с общей потерей веры в перспективы ИИ и ростом постмодернистской критики влияния автоматизации дизайна.

В последние годы в сообществе обобщений наблюдается возрождение, частично подпитываемое новыми возможностями ИИ. Другой недавней тенденцией было сосредоточение внимания на многомасштабном картографировании , интеграции баз данных ГИС, разработанных для нескольких целевых масштабов, сужение объема потребности в обобщении до масштабных «разрывов» между ними, более управляемого уровня автоматизации. [8]

Теории деталей карты [ править ]

Обобщение часто определяется просто как удаление деталей, но оно основано на понятии, первоначально заимствованном из теории информации , об объеме информации или деталей, обнаруженных на карте, и о том, как этот объем контролируется масштабом карты, назначением карты и предназначением. аудитория. Если для данного картографического проекта существует оптимальный объем информации, то обобщение - это процесс взятия существующих доступных данных, часто называемый (особенно в Европе) цифровой моделью ландшафта (DLM), которая обычно, но не всегда имеет больший объем данных. информации, чем это необходимо, и ее обработка для создания нового набора данных, часто называемого цифровой картографической моделью (DCM), с желаемым объемом. [6]

Для понимания этого процесса было предложено множество общих концептуальных моделей, часто пытающихся отразить процесс принятия решений мастером-картографом-человеком. Одна из самых популярных моделей, разработанная Макмастером и Ши в 1988 г., разделяет эти решения на три этапа: философские цели , общие причины, по которым обобщение желательно или необходимо, и критерии для оценки его успеха; Картометрическая оценка - характеристики данной карты (или объекта на этой карте), требующие обобщения; и Пространственные преобразования и преобразования атрибутов , набор операторов обобщения, доступных для использования на заданном объекте, слое или карте. [7]На первом, наиболее концептуальном этапе Макмастер и Ши показывают, как обобщение играет центральную роль в решении часто противоречащих друг другу целей картографического дизайна в целом: функциональность против эстетики, информационное богатство против ясности и желание сделать больше против ограничения технологии и среды. Эти конфликты можно свести к базовому конфликту между потребностью в большем количестве данных на карте и потребностью в меньшем, с обобщением в качестве инструмента для их уравновешивания.

Одна из проблем, связанных с подходом теории информации к обобщению, заключается в том, что он основан на измерении количества информации на карте до и после процедур обобщения. [9] Можно представить себе карту, количественно определяемую ее плотностью информации карты , средним числом «битов» информации на единицу площади на карте (или его следствием, разрешением информации , средним расстоянием между битами) и ее плотность или разрешение наземной информации - те же меры на единицу площади Земли. Таким образом, масштаб будет пропорционален соотношению между ними, и изменение масштаба потребует корректировки одного или обоих из них посредством обобщения.

Но что считается «битом» картографической информации? В определенных случаях это несложно, например, подсчет общего количества объектов на карте или количества вершин в одной строке (возможно, уменьшенного до количества выступающих вершин); такая прямолинейность объясняет, почему они были ранними объектами обобщающих исследований. [4] Однако это проблема для карты в целом, при которой возникают такие вопросы, как «сколько графической информации содержится в метке карты: один бит (все слово), бит для каждого символа или бит для каждая вершина или кривая в каждом персонаже, как если бы они были особенностями каждой области? " Каждый вариант может быть актуален в разное время.

Это измерение дополнительно осложняется ролью символов карты , которые могут повлиять на кажущуюся плотность информации . Карта с сильной визуальной иерархией (т. Е. С подавленными, но все еще присутствующими менее важными слоями) несет эстетику «ясности», потому что на первый взгляд кажется, что она содержит меньше данных, чем есть на самом деле; и наоборот, карту без визуальной иерархии, на которой все слои кажутся одинаково важными, можно резюмировать как «загроможденную», потому что первое впечатление - это то, что она содержит больше данных, чем есть на самом деле. [10] Таким образом, создание карты для достижения желаемой эстетики гештальта - это управление кажущейся плотностью информации в большей степени, чем фактической плотностью информации. По словамЭдвард Тафти , [11]

Путаница и беспорядок - это ошибки дизайна, а не атрибуты информации. Таким образом, цель состоит в том, чтобы найти стратегии проектирования, раскрывающие детали и сложность, а не винить данные в чрезмерном усложнении.

Есть недавняя работа, которая признает роль символов карты, включая типологию операторов обобщения Рота-Брюера [12], хотя они поясняют, что символика не является формой обобщения, а просто партнером с обобщением в достижении желаемой кажущейся плотности информации. [13]

Операторы [ править ]

Существует множество картографических методов, которые используются для корректировки количества географических данных на карте. За десятилетия исследований обобщений было опубликовано более десятка уникальных списков таких операторов обобщения со значительными различиями. Фактически, существует множество обзоров, в которых сравниваются списки [5] [12] [14], и даже в них отсутствуют некоторые важные из них, например, найденный в первом учебнике Джона Китса (1973), который явно опередил свое время. [15] Некоторые из этих операций были автоматизированы с помощью нескольких алгоритмов с инструментами, доступными в географических информационных системах и другом программном обеспечении; другие оказались намного сложнее, и большинство картографов по-прежнему выполняют их вручную.

Эта карта Оклахомы OpenStreetMap показывает проблемы автоматического выбора из необработанных данных ГИС. Пробелы на автомагистралях связаны не с отсутствием данных, а с недостатками в процессе выбора. Также обратите внимание, что точка и метка для Оклахома-Сити отсутствуют, хотя его пригороды Норман и Эдмонд включены.

Выберите [ редактировать ]

Также называется фильтром, пропуском

Один из первых операторов, который был распознан и проанализирован, впервые появился в списке Кейтса 1973 года [4] [15]. Выбор - это процесс простого удаления всех географических объектов с карты. Есть два типа выбора, которые в одних моделях объединены, а в других разделены:

  • Выбор слоя : (также называемый выбором класса или добавлением [12] ) выбор, какие слои данных или темы включать или нет (например, карта улиц, включая улицы, но не геологию).
  • Выбор функций : (иногда называемый уточнением или удалением [12] ) выбор конкретных функций, которые следует включить или удалить во включенных слоях (например, какие 50 из миллионов городов показать на карте мира).

При выборе функций выбор, какие функции сохранить или исключить, более сложен, чем может показаться. Использование простого атрибута реального размера (население города, ширина дороги или интенсивность движения, объем речного стока), который часто легко доступен в существующих данных ГИС, часто дает выбор, который чрезмерно сконцентрирован в одних областях и скуден в других. Таким образом, картографы часто фильтруют их, используя степень их регионального значения , их известность в своей местности, а не карту в целом, что дает более сбалансированную карту, но труднее автоматизировать. Многие формулы были разработаны для автоматического ранжирования региональной важности объектов, например, путем уравновешивания исходного размера с расстоянием до ближайшего объекта значительно большего размера, аналогично измерениюТопографическая заметность , но это намного сложнее для линейных объектов, чем для точек, и иногда дает нежелательные результаты (например, «проблема Балтимора», в которой города, которые кажутся важными, не учитываются).

Другой подход состоит в том, чтобы вручную закодировать субъективное суждение о региональной важности в данные ГИС, которые впоследствии можно использовать для фильтрации объектов; это был подход, использованный для набора данных Natural Earth, созданного картографами.

Упростить [ править ]

Основная статья: Сглаживание
Сравнение нескольких общих алгоритмов обобщения линий. Серый: исходная линия (394 вершины), оранжевый: упрощение Дугласа-Пекера 1973 г. (11 вершин), синий: сглаживание PAEK 2002 г. (483 вершины), красный: упрощение Чжоу-Джонса 2004 г. (31 вершина). Все были запущены с одинаковыми параметрами допуска.

Еще одним ранним направлением исследований обобщения, [4] [15] упрощения является удаление вершин в линиях и границах областей. Было разработано множество алгоритмов, но большинство из них включает поиск по вершинам линии, удаляя те, которые меньше всего влияют на общую форму линии. Алгоритм Ramer-Дуглас-Peucker (1972/1973) является одним из самых ранних и до сих пор наиболее распространенных методов для линии упрощения. [16] Большинство этих алгоритмов, особенно ранние, уделяли больше внимания уменьшению размера наборов данных в дни ограниченного цифрового хранилища, чем качеству внешнего вида на картах, и часто создавали линии, которые выглядели излишне угловатыми, особенно на кривых. такие как реки.

1: 24 000 и 1: 100 000 (врезка) геологические карты той же территории в национальном парке Зайон , штат Юта . Получая меньше от большего потребуется несколько операций обобщения, в том числе выбор для устранения менее важных особенностей (например, незначительные ошибки), сглаживание границ зоны, классификации подобных образований в более широкие категории (например, Qmsc + Qmsy> УКС), слияние из небольшие области в непохожие, но более крупные (например, Qmt), преувеличение очень узких областей (Jms / Jks) и смещение областей, прилегающих к увеличенным областям. Фактически обе карты были составлены независимо.

Гладкий [ править ]

Основная статья: Сглаживание

Для линейных объектов (и границ областей) сглаживание похоже на упрощение, а в прошлом иногда сочеталось с упрощением. Разница в том, что сглаживание призвано упростить общую форму линии за счет удаления мелких деталей; что на самом деле может потребовать больше вершин, чем оригинал. При упрощении изогнутая линия выглядит угловатой, а при сглаживании - наоборот.

Принцип сглаживания также часто используется для обобщения растровых представлений полей , часто с использованием подхода сглаживания ядра . Фактически это был один из первых опубликованных алгоритмов обобщения Уолдо Тоблера в 1966 году [3].

Объединить [ править ]

Также называется растворением, объединением, агломерацией или объединением.

Эта операция, идентифицированная Имхофом в 1937 г. [1], включает объединение соседних признаков в одну особенность того же типа в масштабах, где различие между ними не имеет значения. Например, горная цепь может состоять из нескольких изолированных хребтов в естественной среде, но отображаться на карте в виде непрерывной цепи. Или же соседние здания в комплексе можно объединить в одно «здание». Для правильной интерпретации картограф должен знать, что из-за ограничений масштаба комбинированные элементы не являются идеальным отображением природных или созданных руками человека объектов. [17] Растворение - это обычный инструмент ГИС, который используется для этой операции обобщения, [18]но дополнительные инструменты Инструменты ГИС были разработаны для конкретных ситуаций, таких как поиск очень маленьких полигонов и их объединение с соседними более крупными полигонами. Этот оператор отличается от агрегирования, поскольку в нем нет изменения размерности (т. Е. Линии растворяются в линии, а многоугольники - на многоугольники), а исходный и конечный объекты имеют один и тот же концептуальный тип (например, здание становится зданием).

Агрегировать [ править ]

Также называется объединением или регионализацией

Агрегирование представляет собой объединение нескольких функций в новой композиционной функции, часто повышенной размерности ( как правило , указывает на области). Новая функция относится к онтологическому типу, отличному от исходных индивидов, потому что она концептуализирует группу. Например, множество «зданий» можно превратить в один регион, представляющий «городской район» (не «здание»), или группу «деревьев» в «лес». [16] Некоторое программное обеспечение ГИС имеет инструменты агрегирования, которые идентифицируют кластеры объектов и объединяют их. [19] Агрегация отличается от слияния тем, что она может работать с разными измерениями, такими как объединение точек в линии, точек в полигоны, линий в полигоны и полигонов в полигоны, а также тем, что существует концептуальная разница между источником и продуктом.

Введите [ редактировать ]

Также называется уточнением распределения

Typify - это оператор условных обозначений, который заменяет большой набор аналогичных функций меньшим количеством репрезентативных символов, что приводит к более разреженной и чистой карте. [20] Например, область с десятками мин может быть обозначена только 3 или 4 символами мин, которые не отображают фактическое расположение мин, а только общее присутствие мин в этой области. В отличие от оператора агрегации, который заменяет многие связанные функции одной «групповой» функцией, символы, используемые в операторе typify, по-прежнему представляют людей, просто «типичных» людей. Это снижает плотность элементов, сохраняя при этом их относительное расположение и дизайн. При использовании оператора typify создается новый набор символов, он не меняет пространственные данные. Этот оператор можно использовать для точечных, линейных и полигональных объектов.

Свернуть [ редактировать ]

Также называется символизировать

Этот оператор уменьшает размерность объекта, например, обычную практику представления городов (двухмерных) в виде точек (нулевых) и дорог (двухмерных) в виде линий (одномерных). Часто символ карты применяется к результирующей геометрии, чтобы дать общее представление о ее исходной протяженности, например, диаметр точки, чтобы представить население города, или толщину линии, чтобы представить количество полос на дороге. Имхоф (1937) подробно обсуждает эти частные обобщения. [1]Этот оператор часто имитирует аналогичную практику когнитивного обобщения. Например, недвусмысленное обсуждение расстояния между двумя городами подразумевает точечную концептуализацию города, а использование таких фраз, как «вверх по дороге» или «вдоль дороги» или даже уличные адреса, подразумевает линейную концептуализацию дороги.

Реклассифицировать [ править ]

Основная статья: Категоризация

Этот оператор в первую очередь упрощает атрибуты объектов, хотя может также привести к геометрическому упрощению. Хотя категоризация используется для самых разных целей, в этом случае задача состоит в том, чтобы взять большой диапазон значений, который слишком сложен для отображения на карте заданного масштаба, и сократить его до нескольких категорий, которые намного проще представляют, особенно если географические закономерности приводят к появлению больших регионов одной и той же категории. В качестве примера можно взять слой земного покрова со 120 категориями и сгруппировать их в 5 категорий (город, сельское хозяйство, лес, вода, пустыня), что упростит пространственную карту. Для дискретных полей (также известных как категориальные покрытия или карты классов площади), представленных в виде векторных многоугольников , таких какрастительный покров , тип климата , типа почвы , город зонирование , или поверхность геология , реклассификации часто приводит смежные полигоны с одной и той же категорией, что требует последующего растворения операции , чтобы объединить их.

Преувеличивать [ править ]

На этой карте OpenStreetMap перевала Лавленд , штат Колорадо , символическое преувеличение толщины дорог заставило их соединиться вместе. Геометрическое преувеличение крутых поворотов и смещение дорог вдоль межгосударственного шоссе необходимы для уточнения дорожной сети.

Преувеличение - это частичная корректировка геометрии или символов, чтобы сделать какой-то аспект объекта больше, чем он есть на самом деле, чтобы сделать его более заметным, узнаваемым или более высоким в визуальной иерархии . Например, набор узких развязок на дороге будет соединяться вместе на мелкомасштабной карте, поэтому дорога перерисовывается с петлями больше и дальше друг от друга, чем на самом деле. Примером символов может служить рисование автомагистралей в виде толстых линий на мелкомасштабной карте, ширина которой составила бы мили, если измерять в соответствии с масштабом. Преувеличение часто требует последующей операции смещения, потому что преувеличенный элемент перекрывает фактическое расположение близлежащих элементов, что требует их корректировки. [16]

Заменить [ править ]

Также называется разрешением конфликта

Смещение можно использовать, когда два объекта расположены так близко друг к другу, что они могут перекрываться в меньших масштабах, особенно когда оператор преувеличения сделал два объекта больше, чем они есть на самом деле. Обычно это происходит в городах Браззавиль и Киншаса по обе стороны реки Конго в Африке. Они одновременно являются столицами своей страны, и на обзорных картах они будут отображаться с немного большим символом, чем другие города. В зависимости от масштаба карты символы будут перекрываться. Смещая их обоих от реки (и от их истинного местоположения), можно избежать наложения символов. Другой распространенный случай - это когда дорога и железная дорога идут параллельно друг другу. Китс (1973) был одним из первых, кто использовал современные термины для преувеличения и замещения и обсудил их близкие отношения,но они были признаны еще в Имхофе (1937)[1] [15]

Улучшение [ править ]

Это добавление символов или других деталей на карту меньшего масштаба, чтобы конкретная функция имела больше смысла, особенно когда такое понимание важно для цели карты. Типичный пример - добавление символа моста, чтобы подчеркнуть, что дорога находится не на уровне, а на эстакаде . В крупном масштабе такой символ может не понадобиться из-за разницы в символах и увеличенного пространства, чтобы показать реальную взаимосвязь. Это добавление может показаться нелогичным, если рассматривать обобщение только как удаление деталей. Это один из наименее часто упоминаемых операторов. [12]

ГИС и автоматическое обобщение [ править ]

По мере развития ГИС примерно с конца 1960-х годов необходимость в автоматических алгоритмических методах обобщения стала очевидной. В идеале агентства, отвечающие за сбор и хранение пространственных данных, должны стараться сохранить только одно каноническое представление данного объекта с максимально возможным уровнем детализации. Таким образом, при изменении этой функции в реальном мире нужно обновлять только одну запись. [5] Из этих крупномасштабных данных в идеале должно быть возможно, посредством автоматизированного обобщения, создавать карты и другие информационные продукты любого необходимого масштаба. Альтернативой является поддержка отдельных баз данных, каждая в масштабе, необходимом для данного набора картографических проектов, каждая из которых требует внимания, когда что-то меняется в реальном мире.

Примерно в это время было разработано несколько широких подходов к обобщению:

  • Представление-ориентированный вид фокусируется на представлении данных о различных масштабах, что связано с полем Мульти-представление баз данных (MRDB). [ необходима цитата ]
  • Процесс-ориентированный вид фокусируется на процессе обобщения. [ необходима цитата ]
  • Лестничного подход является ступенчатым обобщение, в котором каждый полученный набор данных основан на другой базе данных следующего большего масштаба. [ необходима цитата ]
  • Звезда подход является производными данные по всем шкалам основана на одной (крупномасштабных) базах данных. [ необходима цитата ]

Закон масштабирования [ править ]

На поверхности Земли гораздо больше мелких географических объектов, чем крупных, или гораздо больше мелких объектов, чем крупных на картах. Это представление о гораздо большем количестве мелких вещей, чем больших, также называется пространственной неоднородностью, которая была сформулирована как закон масштабирования. [21] Картографическое обобщение или любая картографическая практика в целом, по сути, заключается в сохранении лежащего в основе масштабирования множества наименьших, очень немногих наибольших и некоторых промежуточных между наименьшим и наибольшим. [22] Этот процесс отображения может быть эффективно и действенно достигнут с помощью разрывов "голова / хвост" , [23] [24]новая схема классификации или инструмент визуализации для данных с распределением с тяжелыми хвостами. Закон масштабирования, вероятно, заменит радикальный закон Тёпфера и станет универсальным законом для различных практик картографирования. В основе закона масштабирования лежит сдвиг парадигмы от евклидовой геометрии к фрактальной, от нерекурсивного мышления к рекурсивному мышлению. [25]

«Феномен Балтимора» [ править ]

Феномен Балтимора [ необходима цитата ] - это тенденция к тому, чтобы город (или другой объект) не отображался на картах из-за нехватки места, в то время как города меньшего размера включаются на ту же карту просто потому, что для их отображения доступно место. Это явление получило свое название от города Балтимор, штат Мэриленд , который, как правило, не отображается на картах из-за наличия в непосредственной близости более крупных городов в Среднеатлантических Соединенных Штатах. Поскольку на картах появляются более крупные города возле Балтимора, меньшие и менее известные города также могут отображаться в том же масштабе просто потому, что для них достаточно места на карте. [ необходима цитата ]

Хотя феномен Балтимора чаще встречается на автоматизированных картографических сайтах, он встречается не во всех масштабах. Популярные картографические сайты, такие как Google Maps, Bing Maps, OpenStreetMap и Yahoo Maps, начнут отображать Балтимор только при определенных уровнях масштабирования: 5-й, 6-й, 7-й и т. Д. [ Необходима ссылка ]

См. Также [ править ]

  • Картографическая цензура

Ссылки [ править ]

  1. ^ a b c d Имхоф, Эдуард (1937). "Das Siedlugnsbild in der Karte (План поселения на карте)" . Объявления Цюрихского географо-этнографического общества . 37 : 17.
  2. ^ Perkal, Джулиан (1958) "ПРОБА obiektywnej generalizacji," GEODEZJA я Karografia , VII: 2 (1958), pp.130-142. Английский перевод, 1965, « Попытка объективного обобщения », материалы для обсуждения Межуниверситетского сообщества математических географов Мичигана
  3. ^ a b Тоблер, Уолдо Р. (1966). «Обобщение числовой карты» (PDF) . Документы для обсуждения Мичиганского межуниверситетского сообщества математических географов (8).
  4. ^ a b c d Töpfer, F .; Пиллевайзер, В. (1966). «Принципы отбора» . Картографический журнал . 3 (1): 10–16. DOI : 10,1179 / caj.1966.3.1.10 .
  5. ^ a b c Ли, Жилин (февраль 2007 г.). «Обобщение цифровых карт в эпоху Просвещения: обзор первых сорока лет». Картографический журнал . 44 (1): 80–93. DOI : 10.1179 / 000870407x173913 .
  6. ^ a b Brassel, Kurt E .; Вейбель, Роберт (1988). «Обзор и концептуальные основы автоматизированного обобщения карт». Международный журнал географических информационных систем . 2 (3): 229–244. DOI : 10.1080 / 02693798808927898 .
  7. ^ а б Макмастер, Роберт; Ши, К. Стюарт (1992). Обобщение в цифровой картографии . Ассоциация американских географов.
  8. ^ Mackaness, Уильям А .; Руас, Анна; Сарьякоски, Л. Тиина (2007). Обобщение географической информации: картографическое моделирование и приложения . Международная картографическая ассоциация, Эльзевир. ISBN 978-0-08-045374-3.
  9. ^ Ciołkosz-Стык, Агат; Стик, Адам (2011). «Измерение графической плотности карт методом цифровой обработки изображений на примере карт города» (PDF) . Вопросы геоинформации . 3 (1): 61–76.
  10. ^ Тоя, Гийом; Оарау, Шарлотта; Кристоф, Сидони (2016). "Беспорядок и четкость карты в автоматизированной картографии: повестка дня исследования" . Cartographica . 51 (4): 198–207. DOI : 10,3138 / cart.51.4.3132 .
  11. ^ Тафт, Эдвард (1990). Предвидение информации . Графика Press. п. 53.
  12. ^ a b c d e Рот, Роберт Э .; Брюэр, Синтия А .; Страйкер, Майкл С. (2011). «Типология операторов для поддержания четкого дизайна карт в различных масштабах» . Картографические перспективы (68): 29. DOI : 10,14714 / CP68.7 .
  13. ^ Брюэр, Синтия А .; Баттенфилд, Барбара П. (2010). «Освоение масштаба карты: балансировка рабочих нагрузок с использованием отображения и изменения геометрии в многомасштабном картографировании» . Geoinformatica . 14 : 221–239. DOI : 10.1007 / s10707-009-0083-6 .
  14. ^ Тайнер, Джудит (2010). Принципы дизайна карт . Guilford Press. С. 82–90. ISBN 978-1-60623-544-7.
  15. ^ a b c d Китс, Джон С. (1973). Картографический дизайн и изготовление . Лонгман. С. 22–28. ISBN 0-582-48440-5.
  16. ^ a b c Стерн, Борис (2014). «Обобщение картографических данных». Альянс по обучению географическим информационным технологиям : 08–11.
  17. ^ Равено, Жан (1993). "[Обзор] Монмонье, Марка (1991) Как лгать с картами. Чикаго, University of Chicago Press, 176 стр. (ISBN 0-226-53415-4)" . Cahiers de Géographie du Québec . 37 (101): 392. DOI : 10,7202 / 022356ar . ISSN 0007-9766 . 
  18. ^ «Как работает растворение (управление данными)» . ArcGIS Desktop . Проверено 13 декабря 2018 .
  19. ^ Джонс, DE; Банди, GL; Уэр, JM (1995). «Обобщение карты с триангулированной структурой данных». Картография и географические информационные системы . 22 (4): 317–331.
  20. ^ "Типология ScaleMaster: Литературный фонд" (PDF) . Проверено 20 декабря 2018 .
  21. ^ Цзян Бин (2015a). «Геопространственный анализ требует иного мышления: проблема пространственной неоднородности». GeoJournal . 80 (1): 1–13. arXiv : 1401,5889 . DOI : 10.1007 / s10708-014-9537-у .
  22. ^ Цзян Бин (2015b). «Фрактальная природа карт и картографирования». Международный журнал географической информатики . 29 (1): 159–174. arXiv : 1406.5410 . DOI : 10.1080 / 13658816.2014.953165 .
  23. ^ Цзян Бин (2015c). «Головоломки для визуализации структуры и динамики города». Города . 43 (3): 69–77. arXiv : 1501.03046 . DOI : 10.1016 / j.cities.2014.11.013 .
  24. Перейти ↑ Jiang, Bin (2013). «Разрывы головы / хвоста: новая схема классификации для данных с распределением с тяжелыми хвостами». Профессиональный географ . 65 (3): 482–494. arXiv : 1209.2801 . DOI : 10.1080 / 00330124.2012.700499 .
  25. ↑ Цзян, Бин (2017). «Масштабирование как принцип построения картографии» . Летопись ГИС . 23 (1): 67–69. DOI : 10.1080 / 19475683.2016.1251491 .

Дальнейшее чтение [ править ]

  • Баттенфилд, ВР, и Макмастер, РБ (ред.). (1991). Обобщение карты: создание правил для представления знаний . Нью-Йорк: Джон Уайли и сыновья.
  • Харри, Л. (2003). Установление веса и оценка качества при одновременном графическом обобщении. Картографический журнал , 40 (3), 221–233.
  • Лонерган, М., и Джонс, CB (2001). Метод итеративного смещения для разрешения конфликтов при обобщении карты. Алгоритмика , 30, 287–301.
  • Ли, З. (2006). Алгоритмические основы многомасштабного пространственного представления . Бока-Ратон: CRC Press.
  • Ци, Х., и Жалой, Л. (2004). Прогресс в исследованиях по автоматизированному обобщению пространственного точечного кластера. Письма IEEE по дистанционному зондированию , 2994, 2841–2844.
  • Цзян Б. и Инь Дж. (2014), Ht-индекс для количественной оценки фрактальной или масштабной структуры географических объектов, Анналы Ассоциации американских географов , 104 (3), 530–541.
  • Цзян Б., Лю X. и Цзя Т. (2013), Масштабирование географического пространства как универсальное правило для обобщения карт, Анналы Ассоциации американских географов , 103 (4), 844–855.
  • Хробак Т., Сомбара С., Козиол К., Лупа М. (2017), Метод оценки точности обобщенных данных с проверкой разрешения линейных объектов, Geocarto International , 32 (3), 238–256.

Внешние ссылки [ править ]

  • Комиссия МКА по обобщению