Date Log
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Digital Cartographic Generalization – Study of Its Thresholds and Stages in Example of Cartographic Line
Corresponding Author(s) : Szczepan Budkowski
Geomatics and Environmental Engineering,
Vol. 17 No. 6 (2023): Geomatics and Environmental Engineering
Abstract
Digital generalization of spatial data has been the goal of the research in many research centers around the world. This article presents the evolution of cartographic generalization, drawing the reader’s attention to the change of its nature from analog to digital. Despite the passage of time and developing technologies, scientists have unfortunately yet to develop a uniform automatic generalization algorithm. One of the factors that hinder this process is the high complexity and complication of the whole process. The article is an attempt to answer this problem and addresses the issue of digital cartographic generalization by creating a proposal of thresholds and stages of cartographic generalization depending on the ratios of the numbers of points of generalized objects. The publication attempts to examine the possibility of applying an objective criterion of drawing recognition by examining digital generalization algorithms and setting its thresholds. The practical aim of the publication is to present generalization thresholds on the example of Chrobak’s algorithm. The proposal to make the selection of generalization thresholds dependent on the percentage share of points is a solution that is as simple to use as it is to implement. The method of defining intervals based on the three-sigma rule is a solution that guarantees that the obtained results will be characteristic of the probability density function of the normal distribution, which will define individual intervals most objectively.
Keywords
Download Citation
Endnote/Zotero/Mendeley (RIS)BibTeX
- Raus A.: Map Generalization. [in:] Shekhar S., Xiong H. (eds.), Encyclopedia of GIS, Springer, Boston 2008, pp. 631–632. https://doi.org/10.1007/978-0-387-35973-1_743.
- Jiang B., Liu X., Jia T.: Scaling of geographic space as a universal rule for map generalization. Annals of the Association of American Geographers, vol. 103(4), 2013, pp. 844–855. https://doi.org/10.1080/00045608.2013.765773.
- Chrobak T.: Podstawy cyfrowej generalizacji kartograficznej. Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne AGH, Kraków 2007.
- Müller J.-C.: GIS, Multimedia und Zukunft der Kartographie. KN – Journal of Cartography and Geographic Information, vol. 47(2), 1997, pp. 41–51. https://doi.org/10.1007/BF03548789.
- Budkowski S., Litwin U., Gniadek J.: Kataster wielowymiarowy – nowoczesny sposób opisu przestrzeni. Wydawnictwo Uniwersytetu Rolniczego w Krakowie, Kraków 2022.
- Eckert M.: Die Kartenwissenschaft: Forschungen und Grundlagen zu einer Kartographie als Wissenschaft. 2 Bad. Walter de Gruyter & Co., Berlin – Leipzig 1925.
- McMaster R.B.: A statistical analysis of mathematical measures for linear simplification. The American Cartographer, vol. 13(2), 1986, pp. 103–116. https://doi.org/10.1559/152304086783900059.
- Buttenfield B., McMaster R. (eds.): Map Generalization: Making Rules for Knowledge Representation. Longman, Harlow 1991.
- Sirko M.: Teoretyczne i metodyczne aspekty obiektywizacji doboru osiedli na mapach: Studium na przykładzie Polski Środkowo-Wschodniej. Rozprawy Wydziału Biologii i Nauk o Ziemi – Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Rozprawy Habilitacyjne, 32, UMCS, Lublin 1988.
- Szostak M.: Organizacja struktury bazy danych topograficznych do automatycznej generalizacji kartograficznej. Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie, Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska, Kraków 2007 [Ph.D. thesis].
- Steward H.J.: Cartographic Generalisation: Some Concepts and Explanation. Cartographica Monograph, 10, University of Toronto Press, Toronto 1974.
- Perkal J.: Próba obiektywnej generalizacji. Geodezja i Kartografia, t. VI(2), 1958, pp. 130–142.
- Tobler W.R.: Numerical Map Generalization. Michigan Inter-Universities Community of Mathematical Geographers, Discussion Paper, no. 8, University of Michigan, Ann Arbor 1966.
- Lang T.: Rules for robot draughtsman. The Geographical Magazine, vol. 42(1), 1969, pp. 50–51.
- Perkal J.: On the length of empirical curves. Michigan Inter-University Community of Mathematical Geographers, Discussion Paper, no. 10, University of Michigan, Ann Arbor 1966.
- Vanzella L.: Computer assisted map generalization in Alberta. Euro Carto 7, Enschede, The Netherlands 1988.
- Muller J.-C.: Generalization of Spatial Databases. [in:] Maguire D.J., Goodchild M.F., Rhind D.W. (eds.), Geographical Information Systems: Volume 1: Principles, Longman, Harlow, pp. 457–475.
- Stoter J., van Altena V., Post M., Burghardt D., Duchene C.: Automated generalization within NMAs in 2016. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. XLI-B4, 2016, pp. 647–652. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLI-B4-647-2016.
- Li Z.: Digital map generation at the age of the enlightemment: A review from the first forty years. The Cartographic Journal, vol. 44(1), 2007, pp. 80–93. https://doi.org/10.1179/000870407X173913.
- McMaster R.B., Shea K.S.: Generalization in Digital Cartography. Association of American Geographers, Washington 1992.
- Kozioł K.: Algorytm upraszczania linii z wykorzystaniem interpolacji [A line simplification algorithm using interpolation]. Roczniki Geomatyki – Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej, t. 11(3), 2013, pp. 45–59.
- Ratajski L.: Rozważania o generalizacji kartograficznej. Część 2. Polski Przegląd Kartograficzny, t. 5(3), 1973, pp. 103–110.
- Brassel K.E., Weibel R.: A review and conceptual framework of automated map generalization. International Journal of Geographical Information Systems, vol. 2(3), 1988, pp. 229–244. https://doi.org/10.1080/02693798808927898.
- Chrobak T., Lupa M., Szombara S., Dejniak D.: The use of cartographic control points in the harmonization and revision of MRDBs. Geocarto International, vol. 34(3), 2017, pp. 260–275. https://doi.org/10.1080/10106049.2017.1386721.
- Courtial A., El Ayedi A., Touya G., Zang X.: Exploring the potential of deep learning segmentation for mountain roads generalisation. ISPRS International Journal of Geo-Information, vol. 9(5), 2020, 338. https://doi.org/10.3390/ijgi9050338.
- Liu Y., Li W.: A new algorithms of stroke generation considering geometric and structural properties of road network. ISPRS International Journal of GeoInformation, vol. 8(7), 2019, 304. https://doi.org/10.3390/ijgi8070304.
- Zeng J., Gao Z., Ma J., Shen J., Zhang K.: Deep graph convolutional networks for accurate automatic road network selection. ISPRS International Journal of Geo-Information, vol. 10(11), 2021, 768. https://doi.org/10.3390/ijgi10110768.
- Jepsen S.T., Jensen C.S., Nielsen D.: Relation Fusion Networks: Graph Convolutional Networks for road networks. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 23, 2022, pp. 418–429. https://doi.org/10.1109/TITS.2020.3011799.
- Weibel R.: Three essential building blocks for automated generalization. [in:] Lagrange J.-P., Weibel R., Muller J.-C. (eds.), GIS and Generalisation: Methodology and Practice, CRC Press, Boca Raton 2020, pp. 56–69.
- Barańska A., Bac-Bronowicz J., Dejniak D., Lewiński S., Krawczyk A., Chrobak T.: A unified methodology for the generalisation of the geometry of features. ISPRS International Journal of Geo-Information, vol. 10(3), 2021, 107. https://doi.org/10.3390/ijgi10030107.
- GIS Support: Generalizer3. 16.10.2020. https://gis-support.pl/baza-wiedzy-2/wtyczki-do-qgis/generalizer/ [access: 13.01.2023].
- Kozioł K.: Porównanie wybranych algorytmów upraszczania linii na przykładzie reprezentatywnego obszaru testowego [Comparison of selected simplification algorithms on the example of a representative test area]. Roczniki Geomatyki – Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej, t. 9(1), 2011, pp. 49–57.
- DeGroot M., Schervish M.: Probability and Statistics. 3rd ed. Pearson, 2001.
- Chrobak T., Kozioł K.: Cyfrowa generalizacja kartograficzna warstwy budynków w tworzeniu danych topograficznej bazy danych [Digital cartographic generalization of the building layer in the creation of topographic database data]. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, vol. 19, 2009, pp. 59–69.
- McMaster R.B.: Automated line generalization. Cartographica: The International Journal for Geographic Information and Geovisualization, vol. 24(2), 1987, pp. 74–111. https://doi.org/10.3138/3535-7609-781G-4L20.
References
Raus A.: Map Generalization. [in:] Shekhar S., Xiong H. (eds.), Encyclopedia of GIS, Springer, Boston 2008, pp. 631–632. https://doi.org/10.1007/978-0-387-35973-1_743.
Jiang B., Liu X., Jia T.: Scaling of geographic space as a universal rule for map generalization. Annals of the Association of American Geographers, vol. 103(4), 2013, pp. 844–855. https://doi.org/10.1080/00045608.2013.765773.
Chrobak T.: Podstawy cyfrowej generalizacji kartograficznej. Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne AGH, Kraków 2007.
Müller J.-C.: GIS, Multimedia und Zukunft der Kartographie. KN – Journal of Cartography and Geographic Information, vol. 47(2), 1997, pp. 41–51. https://doi.org/10.1007/BF03548789.
Budkowski S., Litwin U., Gniadek J.: Kataster wielowymiarowy – nowoczesny sposób opisu przestrzeni. Wydawnictwo Uniwersytetu Rolniczego w Krakowie, Kraków 2022.
Eckert M.: Die Kartenwissenschaft: Forschungen und Grundlagen zu einer Kartographie als Wissenschaft. 2 Bad. Walter de Gruyter & Co., Berlin – Leipzig 1925.
McMaster R.B.: A statistical analysis of mathematical measures for linear simplification. The American Cartographer, vol. 13(2), 1986, pp. 103–116. https://doi.org/10.1559/152304086783900059.
Buttenfield B., McMaster R. (eds.): Map Generalization: Making Rules for Knowledge Representation. Longman, Harlow 1991.
Sirko M.: Teoretyczne i metodyczne aspekty obiektywizacji doboru osiedli na mapach: Studium na przykładzie Polski Środkowo-Wschodniej. Rozprawy Wydziału Biologii i Nauk o Ziemi – Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Rozprawy Habilitacyjne, 32, UMCS, Lublin 1988.
Szostak M.: Organizacja struktury bazy danych topograficznych do automatycznej generalizacji kartograficznej. Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie, Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska, Kraków 2007 [Ph.D. thesis].
Steward H.J.: Cartographic Generalisation: Some Concepts and Explanation. Cartographica Monograph, 10, University of Toronto Press, Toronto 1974.
Perkal J.: Próba obiektywnej generalizacji. Geodezja i Kartografia, t. VI(2), 1958, pp. 130–142.
Tobler W.R.: Numerical Map Generalization. Michigan Inter-Universities Community of Mathematical Geographers, Discussion Paper, no. 8, University of Michigan, Ann Arbor 1966.
Lang T.: Rules for robot draughtsman. The Geographical Magazine, vol. 42(1), 1969, pp. 50–51.
Perkal J.: On the length of empirical curves. Michigan Inter-University Community of Mathematical Geographers, Discussion Paper, no. 10, University of Michigan, Ann Arbor 1966.
Vanzella L.: Computer assisted map generalization in Alberta. Euro Carto 7, Enschede, The Netherlands 1988.
Muller J.-C.: Generalization of Spatial Databases. [in:] Maguire D.J., Goodchild M.F., Rhind D.W. (eds.), Geographical Information Systems: Volume 1: Principles, Longman, Harlow, pp. 457–475.
Stoter J., van Altena V., Post M., Burghardt D., Duchene C.: Automated generalization within NMAs in 2016. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol. XLI-B4, 2016, pp. 647–652. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLI-B4-647-2016.
Li Z.: Digital map generation at the age of the enlightemment: A review from the first forty years. The Cartographic Journal, vol. 44(1), 2007, pp. 80–93. https://doi.org/10.1179/000870407X173913.
McMaster R.B., Shea K.S.: Generalization in Digital Cartography. Association of American Geographers, Washington 1992.
Kozioł K.: Algorytm upraszczania linii z wykorzystaniem interpolacji [A line simplification algorithm using interpolation]. Roczniki Geomatyki – Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej, t. 11(3), 2013, pp. 45–59.
Ratajski L.: Rozważania o generalizacji kartograficznej. Część 2. Polski Przegląd Kartograficzny, t. 5(3), 1973, pp. 103–110.
Brassel K.E., Weibel R.: A review and conceptual framework of automated map generalization. International Journal of Geographical Information Systems, vol. 2(3), 1988, pp. 229–244. https://doi.org/10.1080/02693798808927898.
Chrobak T., Lupa M., Szombara S., Dejniak D.: The use of cartographic control points in the harmonization and revision of MRDBs. Geocarto International, vol. 34(3), 2017, pp. 260–275. https://doi.org/10.1080/10106049.2017.1386721.
Courtial A., El Ayedi A., Touya G., Zang X.: Exploring the potential of deep learning segmentation for mountain roads generalisation. ISPRS International Journal of Geo-Information, vol. 9(5), 2020, 338. https://doi.org/10.3390/ijgi9050338.
Liu Y., Li W.: A new algorithms of stroke generation considering geometric and structural properties of road network. ISPRS International Journal of GeoInformation, vol. 8(7), 2019, 304. https://doi.org/10.3390/ijgi8070304.
Zeng J., Gao Z., Ma J., Shen J., Zhang K.: Deep graph convolutional networks for accurate automatic road network selection. ISPRS International Journal of Geo-Information, vol. 10(11), 2021, 768. https://doi.org/10.3390/ijgi10110768.
Jepsen S.T., Jensen C.S., Nielsen D.: Relation Fusion Networks: Graph Convolutional Networks for road networks. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 23, 2022, pp. 418–429. https://doi.org/10.1109/TITS.2020.3011799.
Weibel R.: Three essential building blocks for automated generalization. [in:] Lagrange J.-P., Weibel R., Muller J.-C. (eds.), GIS and Generalisation: Methodology and Practice, CRC Press, Boca Raton 2020, pp. 56–69.
Barańska A., Bac-Bronowicz J., Dejniak D., Lewiński S., Krawczyk A., Chrobak T.: A unified methodology for the generalisation of the geometry of features. ISPRS International Journal of Geo-Information, vol. 10(3), 2021, 107. https://doi.org/10.3390/ijgi10030107.
GIS Support: Generalizer3. 16.10.2020. https://gis-support.pl/baza-wiedzy-2/wtyczki-do-qgis/generalizer/ [access: 13.01.2023].
Kozioł K.: Porównanie wybranych algorytmów upraszczania linii na przykładzie reprezentatywnego obszaru testowego [Comparison of selected simplification algorithms on the example of a representative test area]. Roczniki Geomatyki – Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej, t. 9(1), 2011, pp. 49–57.
DeGroot M., Schervish M.: Probability and Statistics. 3rd ed. Pearson, 2001.
Chrobak T., Kozioł K.: Cyfrowa generalizacja kartograficzna warstwy budynków w tworzeniu danych topograficznej bazy danych [Digital cartographic generalization of the building layer in the creation of topographic database data]. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, vol. 19, 2009, pp. 59–69.
McMaster R.B.: Automated line generalization. Cartographica: The International Journal for Geographic Information and Geovisualization, vol. 24(2), 1987, pp. 74–111. https://doi.org/10.3138/3535-7609-781G-4L20.