zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Luận Văn - Báo Cáo

» Báo cáo khoa học

Báo cáo khoa học: "KHÁI QUÁT HOÁ BẢN ĐỒ"

Chia sẻ: Nguyễn Phương Hà Linh Linh | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:3

Báo xấu

100
lượt xem 13
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tóm tắt: Khái quát hóa bản đồ là một trong những lĩnh vực ngày càng được quan tâm trong tin học, nhất là với sự phát triển của internet. Bài báo này trình bày các vấn đề của khái quát hóa bản đồ, các vấn đề sẽ gặp khi khái quát bản đồ, cũng như các hướng nghiên cứu tiềm năng trong lĩnh vực này.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Báo cáo khoa học: "KHÁI QUÁT HOÁ BẢN ĐỒ"

KHÁI QUÁT HOÁ BẢN ĐỒ ThS. ĐỖ VĂN ĐỨC Bộ môn Khoa học máy tính Khoa Công nghệ thông tin Trường Đại học Giao thông Vận tải Tóm tắt: Khái quát hóa bản đồ là một trong những lĩnh vực ngày càng được quan tâm trong tin học, nhất là với sự phát triển của internet. Bài báo này trình bày các vấn đề của khái quát hóa bản đồ, các vấn đề sẽ gặp khi khái quát bản đồ, cũng như các hướng nghiên cứu tiềm năng trong lĩnh vực này. Summary: Map generalization is an interested area in information technology, special with the rapid growth of internet. This article presents some aspects of map generalization, some problems and some of the pressing research issues in map generalization. I. KHÁI NIỆM VỀ KHÁI QUÁT HOÁ BẢN ĐỒ CNTT-CB Thuật ngữ “khái quát hóa” (generalization) được sử dụng trong nhiều ngành khoa học và cuộc sống hàng ngày. Trong khoa học, nó thường có nghĩa là rút ra một nguyên tắc chung từ những sự kiện cụ thể, và nguyên tắc này là một lập luận khoa học trong việc nghiên cứu các vấn đề ứng dụng chung. Trong khoa học máy tính nó thường đề cập đến quá trình mô hình ngữ nghĩa của khái niệm nhóm có liên quan đến các kiểu thực thể, hoặc các lớp, lên mức cao hơn, các kiểu trừu tượng hơn, như là thành phần của một lược đồ phân loại kế thừa [1]. Trong nghiên cứu bản đồ, khái quát hóa giữ nguyên khái niệm về tính trừu tượng và kết xuất các nguyên lý chung chủ yếu cũng như việc sử dụng các nguyên lý này trong các qui tắc khác. Tuy nhiên, nó được mở rộng từ ngữ nghĩa thuần túy sang miền không gian. Trong nghiên cứu bản đồ, khái quát hóa bản đồ (map generalization) hoặc đơn giản là khái quát hóa là quá trình xuất phát từ một cơ sở dữ liệu không gian nguồn chi tiết chúng ta thu được một bản đồ hoặc cơ sở dữ liệu mà nội dung và độ phức tạp của nó được giảm đi, trong khi vẫn giữ lại các đặc điểm cấu trúc và ngữ nghĩa chủ yếu của dữ liệu nguồn phù hợp với một mục đích đặt ra [1]. Khái quát hóa thường được gắn với một việc giảm tỷ lệ biểu diễn dữ liệu, một ví dụ điển hình là việc thu được một bản đồ địa hình ở tỷ lệ 1:100.000 từ một bản đồ ban đầu ở tỷ lệ 1:50.000. Khái quát hóa bản đồ không có nghĩa chỉ là sự đơn giản hóa và giảm tỷ lệ. Mà ngược lại, nó là kết quả của một quá trình rút gọn có hiểu biết và nhấn mạnh các điều chính yếu trong
khi bỏ qua những điều không quan trọng, giữ lại tính logic và những mối quan hệ không nhầm lẫn giữa các đối tượng trong bản đồ, giữ lại tính rõ ràng của hình ảnh bản đồ, và tính chính xác nhiều nhất có thể. II. KHÁI QUÁT HOÁ BẢN ĐỒ TRONG MỘT HỆ THỐNG Trong bản đồ địa hình số và GIS, khái quát hóa bản đồ gồm hai phần chính, khái quát địa đồ (cartography generalization) và khái quát cơ sở dữ liệu hoặc mô hình (database or model generalization). Cả hai đều có những mục đích giống nhau và có thể dùng các thủ tục giống nhau trong một phạm vi rộng. Tuy nhiên, có những khác biệt quan trọng. Khái quát hóa địa đồ biểu diễn một quá trình lấy ra một kết quả đồ họa hoặc trực quan hóa từ một cơ sở dữ liệu nguồn. Do đó, nó phải giải quyết các bài toán cụ thể của các biểu tượng đồ họa. Diện tích có thể in ra của một bản đồ có tỷ lệ thu nhỏ là nhỏ hơn. Khi đó, kích cỡ của các biểu tượng bản đồ có liên quan trở nên lớn hơn, dẫn đến một sự cạnh tranh không gian khan hiếm giữa đối tượng, dẫn đến các quá trình như dịch chuyển (để tránh các biểu tượng trùng nhau) hoặc hợp nhất của các đối tượng. Mục đích chủ yếu là bản đồ cuối cùng truyền đạt một hình ảnh có thể đọc rõ ràng và có mỹ thuật. Với khái quát hóa địa đồ bảo toàn tính trong sáng và logic của biểu diễn đồ họa được đặt ưu tiên trên sự chính xác về vị trí và tính đầy đủ. Do đó, sự dịch chuyển và xác định các đối tượng “chiếm chỗ” (như một tòa nhà biểu diễn một nhóm các tòa nhà) là mềm dẻo. Khái quát hóa cơ sở dữ liệu thì ngược lại, nó tập trung vào việc rút ra các cơ sở dữ liệu thu CNTT- gọn từ các cơ sở dữ liệu nguồn. Nó có thể được tiến hành cho nhiều mục đích khác nhau: như CB giảm dữ liệu được kiểm soát (để tiết kiệm dung lượng và tăng hiệu quả tính toán); để rút ra các tập dữ liệu có độ chính xác và/hoặc độ phân giải giảm; hoặc như một bước tiền xử lý cho khái quát hóa địa đồ. Do khái quát hóa cơ sở dữ liệu không tạo ra kết quả đồ họa nên nó ưu tiên tính chính xác về không gian và tính đầy đủ (trong giới hạn chính xác của cơ sở dữ liệu đích) và không bao gồm các bài toán về biểu tượng và tính thẩm mỹ. III. NHỮNG VẤN ĐỀ GẶP PHẢI KHI - KHÁI QUÁT HOÁ BẢN ĐỒ Khi khái quát hóa bản đồ chúng ta sẽ phải một số vấn đề khi biểu diễn ta có thể liệt kê: thứ nhất phải lựa chọn các đối tượng và các nhãn mà chúng ta có thể hiển thị phụ thuộc vào khả năng của không gian biểu diễn, cũng như các đối tượng hiển thị bị ràng buộc bởi một số điều kiện. Thứ hai cần phải đơn giản hóa một số các đối tượng biểu diễn hoặc kết hợp các đối tượng cùng loại chẳng hạn như biểu diễn các tòa nhà trên bản đồ chúng ta có thể biểu diễn thành một miền diện tích bao phủ toàn bộ mà không đi vào chi tiết hình dáng của từng tòa nhà. Thứ ba, trong một số trường hợp chúng ta cần dịch chuyển một số đối tượng lập thể trùng nhau để tách chúng ta cần dịch chuyển một số đối tượng. Thứ tư, trong một số trường hợp chúng ta cần phóng đại một số tính chất đặc trưng nào đó của bản đồ….
VI. MỘT SỐ HƯỚNG NGHIÊN CỨU VỀ KHÁI QUÁT HOÁ BẢN ĐỒ Khái quát hóa bản đồ - cụ thể khái quát hóa địa đồ – là một cấu trúc lỏng lẻo rộng lớn, phức tạp, và có miền bài toán đa dạng. Các yêu cầu hướng người dùng về khái quát hóa tự đông hiệu quả phải được nhận biết và xác định trong nhiều miền ứng dụng đa dạng: trong ứng dụng truyền thống về sản xuất bản đồ được ấn hành; các ứng dụng GIS dựa trên bản đồ; trong định hướng cho các xe cộ, tàu thủy và máy bay; và trong các miền mới hoặc kết hợp như truy nhập thông tin công cộng trên mạng, trong đó các bản đồ tạo nên thành phần của giao diện người dùng, và sự miêu tả thời gian thực của các phong cảnh 3D. Các yêu cầu về khái quát hóa cho thấy một số thủ thách kỹ thuật đối với ngành khoa học máy tính mà ta có thể liệt kê một số vấn đề nghiên cứu tiềm năng [1] : - Hình học tính toán: cấu trúc dữ liệu và các thuật toán cho việc khái quát hóa các đối tượng; các quá trình giảm chi tiết trên đường thẳng và các miền diện tích; giảm số chiều; phác họa các dạng; dịch chuyển và hợp nhất giữa các đối tượng gần nhau. - Nhận dạng mẫu: phát hiện các đặc điểm dạng và mẫu phải giữ trong khái quát hóa; kết hợp các đối tượng tương đương trong cấu trúc cơ sở dữ liệu đa tỷ lệ. - Các kỹ thuật kiểm soát và tối ưu hóa quá trình: chiến lược đối với việc khái quát tọa độ của các đối tượng; giải quyết xung đột do việc cạnh tranh không gian bản đồ giữa các đối tượng trên bản đồ và giữa các nhãn trên bản đồ; kết hợp với các điều kiện của thiết kế đồ họa và mục đích của bản đồ. - Thu nhận và biểu diễn tri thức: khai thác các tri thức về thiết kế địa hình đã có của biểu CNTT-CB tượng hóa một cách phù hợp và của các quá trình khái quát hóa đối tượng; khai khác các kỹ thuật tính toán từ trí tuệ nhân tạo. - Thiết kế cơ sở dữ liệu: mô hình ngữ nghĩa cho nhiều mức; các lược đồ truy cập dữ liệu không gian; tích hợp cơ sở dữ liệu với các biểu diễn nhiều tỷ lệ và dữ liệu từ nhiều nguồn. - Công nghệ phần mềm: Các đối tượng và ngôn ngữ phần mềm thích hợp để hỗ trợ việc cập nhật tự động các dạng không gian; các kiến thức ngữ nghĩa và cấu trúc không gian; tương tác giữa các đối tượng đa mức. - Tương tác người máy: kỹ thuật hiển thị có hiệu quả cho nhiều mức chi tiết; cách giao tiếp bằng biểu tượng có hiệu quả của các khái niệm và các quá trình; các phương pháp đánh giá chất lượng về tính rõ ràng của hình ảnh. Tài liệu tham khảo [1]. Robert Weibel, Christopher B. Jones, Computational Perspectives on Map Generalization. [2]. Christopher Gold, David Thibault, Map generalization by skeleton retraction. [3]. Min-Hsin Chen and Chi-Farn Chen, A New Approach for Map Generalization Based On Shape Distortion♦

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.01: Bộ Luận Văn Thạc Sĩ Quản Trị Kinh Doanh MBA

165 tài liệu

2068 lượt tải

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.