Картографическая генерализация , или генерализация карты , включает в себя все изменения на карте, которые происходят, когда карта меньшего масштаба получается из карты большего масштаба или картографических данных. Это основная часть картографического дизайна . Независимо от того, выполняется ли это вручную картографом , компьютером или набором алгоритмов , генерализация направлена на то, чтобы абстрагировать пространственную информацию с высоким уровнем детализации до информации, которая может быть отображена на карте с более низким уровнем детализации.
Картограф имеет лицензию на корректировку содержимого своих карт для создания подходящей и полезной карты, передающей пространственную информацию, обеспечивая при этом правильный баланс между назначением карты и точными деталями картируемого объекта. Хорошо обобщенные карты — это те, которые подчеркивают наиболее важные элементы карты, но при этом представляют мир наиболее точным и узнаваемым образом.
В первой половине 20-го века картографы начали серьезно задумываться о том, как объекты, которые они рисуют, зависят от масштаба. Эдуард Имхоф , один из наиболее опытных академических и профессиональных картографов того времени, опубликовал в 1937 году исследование планов города на картах различных масштабов, перечислив несколько форм произошедшего обобщения, в том числе те, которые позже были названы символизацией, слиянием, упрощением, усиление и смещение. [1] Когда в 1950-х и 1960-х годах возникли аналитические подходы к географии, целью изучения было обобщение, особенно линейное упрощение и сглаживание растра. [2] [3] [4]
Обобщение было, пожалуй, наиболее тщательно изученным аспектом картографии 1970-1990-х годов. Вероятно, это связано с тем, что оно соответствует двум основным исследовательским направлениям той эпохи: картографической коммуникации (особенно алгоритмам обработки сигналов, основанным на теории информации ) и возможностям, предоставляемым технологическим прогрессом (из-за его потенциала автоматизации). Ранние исследования были сосредоточены в первую очередь на алгоритмах автоматизации отдельных операций обобщения. [5] К концу 1980-х годов академические картографы мыслили шире, разрабатывали общую теорию обобщения и изучали использование экспертных систем и других зарождающихся технологий искусственного интеллекта для автоматизации всего процесса, включая принятие решений о том, какие инструменты и когда использовать. [6] [7] Эти направления несколько зашли в тупик в конце 1990-х годов, что совпало с общей потерей веры в перспективы ИИ и ростом постмодернистской критики последствий автоматизации проектирования.
В последние годы сообщество обобщений пережило возрождение, отчасти вызванное новыми возможностями ИИ. Еще одной недавней тенденцией стал акцент на многомасштабном картографировании , интеграция баз данных ГИС , разработанных для нескольких целевых масштабов, сужение объема необходимости обобщения до масштабных «промежутков» между ними, более управляемого уровня автоматизации. [8]
Обобщение часто определяют просто как удаление деталей, но оно основано на представлении, первоначально заимствованном из теории информации , об объеме информации или деталей, обнаруженных на карте, и о том, как этот объем контролируется масштабом карты, ее назначением и предназначением. аудитория. Если для данного картографического проекта существует оптимальное количество информации, то генерализация — это процесс использования существующих доступных данных, часто называемый (особенно в Европе) цифровой моделью ландшафта (DLM), которая обычно, но не всегда, содержит больший объем информации. информации, чем 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 главным картографом-человеком. Одна из самых популярных моделей, разработанная Макмастером и Ши в 1988 году, делит эти решения на три этапа: философские цели , общие причины, почему обобщение желательно или необходимо, и критерии оценки его успеха; Картометрическая оценка — характеристики данной карты (или объекта на этой карте), требующие обобщения; Пространственные и атрибутивные преобразования — набор операторов обобщения, доступных для использования с данным объектом, слоем или картой. [7] На первом, наиболее концептуальном этапе Макмастер и Ши показывают, как обобщение играет центральную роль в решении часто противоречивых целей картографического дизайна в целом: функциональность против эстетики, информационная насыщенность против ясности и желание делать. больше против ограничений технологии и среды. Эти конфликты можно свести к базовому конфликту между необходимостью иметь больше данных на карте и потребностью в меньшем количестве данных, используя обобщение в качестве инструмента для их балансирования.
Одна из проблем подхода теории информации к обобщению заключается в том, что он основан на измерении количества информации на карте до и после процедур обобщения. [9] Можно представить карту, характеризуемую количественно плотностью ее картографической информации , средним количеством «битов» информации на единицу площади на карте (или, как следствие, информационным разрешением , средним расстоянием между битами), а также 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 конкретных случаях это несложно, например, подсчитать общее количество объектов на карте или количество вершин в одной строке (возможно, уменьшенное до количества выступающих вершин); такая прямолинейность объясняет, почему они были первыми объектами обобщающих исследований. [4] Однако это проблема для карты в целом, когда возникают такие вопросы, как «сколько графической информации содержится в метке карты: один бит (все слово), бит для каждого символа или биты для каждую вершину или кривую каждого символа, как если бы они были объектами каждой области?» Каждый вариант может быть актуален в разное время.
Это измерение еще более усложняется ролью символов карты , которые могут влиять на видимую плотность информации . Карта с четкой визуальной иерархией (т. е. с менее важными слоями, которые приглушены, но все же присутствуют) несет в себе эстетику «ясности», поскольку 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 охарактеризовать как «загроможденную», поскольку первое впечатление состоит в том, что она содержит больше данных, чем на самом деле. [10] Таким образом, разработка карты для достижения желаемой гештальт-эстетики заключается в управлении кажущейся плотностью информации в большей степени, чем фактической плотностью информации. По словам Эдварда Тафти , [11]
Путаница и беспорядок — это недостатки дизайна, а не атрибуты информации. Поэтому задача состоит в том, чтобы найти стратегии проектирования, раскрывающие детали и сложность, а не обвинять данные в чрезмерной сложности.
Недавняя работа признает роль символов карты, включая типологию операторов обобщения Рота-Брюера [12], хотя они поясняют, что символика не является формой обобщения, а просто партнером обобщения в достижении желаемой видимой плотности информации. [13]
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 , имеющих существенные различия. Фактически, существует множество обзоров, сравнивающих эти списки, [5] [12] [14] , и даже в них упускаются некоторые важные из них, например, тот, который содержится в первом учебнике Джона Китса (1973), который, очевидно, опередил свое время. [15] Некоторые из этих операций были автоматизированы с помощью нескольких алгоритмов с помощью инструментов, доступных в географических информационных системах и другом программном обеспечении; другие оказались намного сложнее, и большинство картографов по-прежнему выполняют их вручную.
Также называется фильтром, пропуском
Одним из первых операторов, которые были признаны и проанализированы, впервые появившимся в списке Китса 1973 года, [4] [15] выбор представляет собой процесс простого удаления с карты целых географических объектов. Существует два типа отбора, которые в одних моделях совмещены, а в других разделены:
При выборе функций выбор, какие функции сохранить или исключить, является более сложной задачей, чем может показаться. Использование простого атрибута реального размера (население города, ширина дороги или интенсивность движения, объем речного стока), хотя он часто легко доступен в существующих данных ГИС, часто приводит к выборке, которая чрезмерно сконцентрирована в одних областях и разрежена в других. Таким образом, картографы часто фильтруют их, используя степень региональной важности и известность в своей местности, а не карту в целом, что дает более сбалансированную карту, но ее сложнее автоматизировать. Было разработано множество формул для автоматического ранжирования региональной важности объектов, например, путем балансировки исходного размера с расстоянием до ближайшего объекта значительно большего размера, аналогично мерам топографической известности , но для линейных объектов это гораздо сложнее, чем для линейных объектов. пунктов и иногда приводит к нежелательным результатам (например, «проблема Балтимора», в которой города, которые кажутся важными, остаются в стороне).
Другой подход заключается в ручном кодировании субъективного суждения о региональной важности в данные ГИС, которые впоследствии можно использовать для фильтрации объектов; именно такой подход был использован для набора данных Natural Earth , созданного картографами.
Еще одним ранним направлением исследований по обобщению, [4] [15] упрощением является удаление вершин на линиях и границах областей. Было разработано множество алгоритмов, но большинство из них включают поиск вершин линии с удалением тех, которые меньше всего влияют на общую форму линии. Алгоритм Рамера -Дугласа-Пойкера (1972/1973) является одним из самых ранних и до сих пор наиболее распространенных методов упрощения строк. [16] Большинство этих алгоритмов, особенно первые, отдавали больший приоритет уменьшению размера наборов данных во времена ограниченности цифровых хранилищ, чем качеству отображения на картах, и часто создают линии, которые выглядят чрезмерно угловатыми, особенно на кривых. например, реки. Некоторые другие алгоритмы включают алгоритм Ванга-Мюллера (1998), который ищет критические изгибы и обычно является более точным за счет времени обработки, а также алгоритм Чжоу-Джонса (2005) и алгоритм Висвалингама-Уайатта (1992), которые используют свойства треугольники внутри многоугольника, чтобы определить, какие вершины следует удалить. [17]
Для линейных объектов (и границ областей) сглаживание похоже на упрощение и в прошлом иногда сочеталось с упрощением. Разница в том, что сглаживание предназначено для упрощения общей формы линии за счет удаления мелких деталей; для чего на самом деле может потребоваться больше вершин, чем в оригинале. Упрощение имеет тенденцию придавать изогнутой линии угловатый вид, тогда как сглаживание имеет тенденцию делать противоположное.
Принцип сглаживания также часто используется для обобщения растровых представлений полей , часто с использованием подхода сглаживания ядра . На самом деле это был один из первых опубликованных алгоритмов обобщения Уолдо Тоблера в 1966 году . [3]
Также называется растворением, амальгамацией, агломерацией или объединением.
Эта операция, описанная Имхофом в 1937 году [1] , предполагает объединение соседних объектов в один объект одного типа в масштабах, где различие между ними не важно. Например, горная цепь может состоять из нескольких изолированных в естественной среде хребтов, но на карте небольшого масштаба отображаться как непрерывная цепь. Или соседние здания комплекса можно объединить в одно «здание». Для правильной интерпретации читатель карты должен осознавать, что из-за ограничений масштаба объединенные элементы не являются идеальным изображением природных или искусственных объектов. [18] «Слияние» — это распространенный инструмент ГИС, который используется для этой операции обобщения, [19] , но дополнительные инструменты ГИС-инструменты были разработаны для конкретных ситуаций, таких как поиск очень маленьких полигонов и объединение их с соседними более крупными полигонами. Этот оператор отличается от агрегации, поскольку при этом не происходит изменения размерности (т. е. линии растворяются в линиях, а многоугольники в многоугольники), а исходный и конечный объекты относятся к одному и тому же концептуальному типу (например, здание становится зданием).
Также называется объединением или регионализацией.
Агрегация — это объединение нескольких объектов в новый составной объект, часто увеличенного размера (обычно указывает на области). Новая особенность имеет онтологический тип, отличный от исходных индивидов, поскольку она концептуализирует группу. Например, множество «зданий» можно превратить в единый регион, представляющий «городскую зону» (а не «здание»), или группу «деревьев» в «лес». [16] Некоторые программы ГИС содержат инструменты агрегирования, которые идентифицируют кластеры объектов и объединяют их. [20] Агрегация отличается от слияния тем, что она может работать в разных измерениях, например объединять точки в линии, точки в полигоны, линии в полигоны и полигоны в полигоны, а также наличие концептуальной разницы между источником и продуктом.
Также называется уточнением распределения.
Typify — это оператор символов, который заменяет большой набор похожих объектов меньшим количеством репрезентативных символов, в результате чего карта становится более разреженной и чистой. [21] Например, район с десятками мин может быть обозначен всего лишь 3 или 4 символами мин, которые не отражают фактическое расположение мин, а лишь общее наличие мин в этом районе. В отличие от оператора агрегирования, который заменяет множество связанных признаков одним «групповым» признаком, символы, используемые в операторе типизации, по-прежнему обозначают отдельных лиц, просто «типичных» индивидуумов. Это уменьшает плотность элементов, сохраняя при этом 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.
Также называется символизировать
Этот оператор уменьшает размерность объекта, например, общепринятая практика представления городов (2-мерных) в виде точек (0-мерных), а дорог (2-мерных) в виде линий (1-мерных). Часто к результирующей геометрии применяется символ карты , чтобы дать общее представление о ее исходной протяженности, например, диаметр точки для обозначения численности населения города или толщина линии для обозначения количества полос на дороге. Имхоф (1937) подробно обсуждает эти конкретные обобщения. [1] Этот оператор часто имитирует аналогичную практику когнитивного обобщения. Например, однозначное обсуждение расстояния между двумя городами подразумевает точечную концептуализацию города, а использование таких фраз, как «вверх по дороге» или «вдоль дороги» или даже уличных адресов, подразумевает линейную концептуализацию дороги.
Этот оператор в первую очередь упрощает атрибуты объектов, хотя результатом может быть и геометрическое упрощение. 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 данного масштаба, и свести его к нескольким категориям, которые гораздо проще представить. представляют собой, особенно если географические закономерности приводят к образованию больших регионов одной и той же категории. В качестве примера можно взять слой растительного покрова со 120 категориями и сгруппировать его в 5 категорий (город, сельское хозяйство, лес, вода, пустыня), что упростит карту в пространственном отношении. Для дискретных полей (также известных как категориальные покрытия или карты классов территорий), представленных в виде векторных полигонов , таких как земной покров , тип климата , тип почвы , зонирование города или геология поверхности , реклассификация часто приводит к созданию соседних полигонов одной и той же категории, что требует последующая операция растворения для их объединения.
Преувеличение — это частичная корректировка геометрии или символов с целью сделать какой-либо аспект объекта больше, чем он есть на самом деле, чтобы сделать его более заметным, узнаваемым или выше в визуальной иерархии . Например, на мелкомасштабной карте несколько узких поворотов дороги будут проходить вместе, поэтому дорога перерисовывается с более крупными и расположенными дальше друг от друга петлями, чем на самом деле. Примером символики может служить рисование автомагистралей толстыми линиями на мелкомасштабной карте, ширина которой в соответствии с масштабом будет составлять несколько миль. Преувеличение часто требует последующей операции смещения, поскольку преувеличенный объект перекрывает фактическое расположение соседних объектов, что требует их корректировки. [16]
Также называется разрешением конфликтов
Смещение можно использовать, когда два объекта расположены настолько 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. Обычное место, где это происходит, — города Браззавиль и Киншаса по обе стороны реки Конго в Африке. Они оба являются столицей своей страны, и на обзорных картах они будут отображаться с символом немного большего размера, чем другие города. В зависимости от масштаба карты символы будут перекрываться. Сместив их оба от реки (и от их истинного местоположения), можно избежать перекрытия символов. Другой распространенный случай — когда автомобильная и железная дороги проходят параллельно друг другу. Китс (1973) был одним из первых, кто использовал современные термины для обозначения преувеличения и смещения и обсуждал их тесную связь, но они были признаны еще Имхофом (1937) [ 1] [15]
Это добавление символов или других деталей на карту меньшего масштаба, чтобы сделать конкретный объект более понятным, особенно когда такое понимание важно для цели карты. Типичным примером является добавление символа моста, чтобы подчеркнуть, что пересечение дороги происходит не на уровне земли, а по эстакаде . В большом масштабе такой символ может не понадобиться из-за другой символики и увеличенного пространства для отображения фактической взаимосвязи. Это добавление может показаться нелогичным, если рассматривать обобщение только как исключение деталей. Это один из наименее часто упоминаемых операторов. [12]
По мере развития ГИС примерно с конца 1960-х годов стала очевидна необходимость в автоматических алгоритмических методах обобщения. В идеале агентства, ответственные за сбор и хранение пространственных данных, должны стараться сохранять только одно каноническое представление данного объекта на максимально возможном уровне детализации. Таким образом, при изменении этой функции в реальном мире будет обновляться только одна запись. [5] На основе этих крупномасштабных данных в идеале должно быть возможно посредством автоматизированного обобщения создавать карты и другие информационные продукты в любом требуемом масштабе. Альтернативой является ведение отдельных баз данных в масштабе, необходимом для определенного набора картографических проектов, каждая из которых требует внимания, когда что-то меняется в реальном мире.
Примерно в это же время было разработано несколько широких подходов к обобщению:
На поверхности Земли гораздо больше мелких географических объектов, чем крупных, или на картах гораздо больше мелких объектов, чем крупных. Это представление о том, что мелких вещей гораздо больше, чем больших, также называется пространственной неоднородностью и сформулировано как закон масштабирования. [22] Картографическое обобщение или любая картографическая практика в целом, по сути, заключается в сохранении основного масштабирования множества наименьших, очень небольшого числа самых крупных и некоторых промежуточных между наименьшим и самым большим. [23] Этот процесс сопоставления может быть эффективно и действенно достигнут с помощью разрывов головы и хвоста , [24] [25] новой схемы классификации или инструмента визуализации для данных с тяжелым хвостовым распределением. Закон масштабирования, вероятно, заменит радикальный закон Тёпфера и станет универсальным законом для различных картографических практик. В основе закона масштабирования лежит сдвиг парадигмы от евклидовой геометрии к фракталу, от нерекурсивного мышления к рекурсивному мышлению. [26]
Феномен Балтимора представляет собой тенденцию исключать город (или другой объект) из карт из-за нехватки места, в то время как более мелкие города включаются на одну и ту же карту просто потому, что для их отображения имеется место. Это явление обязано своим названием городу Балтимор, штат Мэриленд , который, как правило, не отображается на картах из-за присутствия более крупных городов в непосредственной близости в Среднеатлантических Соединенных Штатах. Поскольку на картах появляются более крупные города вблизи Балтимора, меньшие и менее известные города также могут отображаться в том же масштабе просто потому, что на карте для них достаточно места. [ нужна цитата ]
Хотя феномен Балтимора чаще встречается на сайтах автоматизированных карт, он не встречается в каждом масштабе. Популярные картографические сайты, такие как Google Maps, Bing Maps, OpenStreetMap и Yahoo Maps, начнут отображать Балтимор только при определенных уровнях масштабирования: 5-м, 6-м, 7-м и т . д .