Сравнение алгоритма на основе дескриптора Фурье с алгоритмами, опирающимися на геометрические критерии

Картография
УДК: 
528.914
DOI: 
10.22389/0016-7126-2022-990-12-22-30
1 Якимова О.П.
2 Тетерин Т.А.
Год: 
2022
№: 
12
990
Страницы: 
22-30

Ярославский государственный университет имени П.Г. Демидова

1, 
2, 
Аннотация:
Важнейший этап картографической генерализации – геометрическое упрощение линейных и полигональных объектов. В статье проведено сравнение алгоритма для мультимасштабного картографирования на основе дескриптора Фурье с алгоритмами, опирающимися на геометрические критерии (Дугласа – Пейкера, Висвалингам – Уайатта, Ли – Опеншоу, sleeve-fitting). Приведено краткое описание каждого из алгоритмов, участвующих в сравнении, и более подробное – для алгоритма на основе дескриптора Фурье. Обсуждены оценки качества генерализации, характеризующие точность местоположения и географическое правдоподобие линии. В качестве исходных данных для экспериментов использованы три береговые линии масштаба 1 : 1 000 000, имеющие различный пространственный характер, и административная граница Ярославской области масштаба 1 : 500 000. Представлены результаты сравнения алгоритмов на основе выбранных характеристик и времени работы. Сделаны выводы, которые могут быть использованы для выбора алгоритма геометрического упрощения при мультимасштабном картографировании.
Исследование выполнено в рамках Программы развития Ярославского государственного университета им. П. Г. Демидова, проект № П2-ГМ3-2021

Список литературы: 
1.   Самсонов Т. Е. Мультимасштабное картографирование – новое направление картографии / Под ред. И. К. Лурье и В. И. Кравцовой.// Современная географическая картография. – М.: Дата+, – 2012. – С. 21–35.
2.   Свентэк Ю. В. Теоретические и прикладные аспекты современной картографии – М.: Эдиториал УРСС, – 1999. – 80 c.
3.   Cheng X., Liu Z., Zhang Q. (2021) MSLF: multi-scale legibility function to estimate the legible scale of individual line features // Cartography and Geographic Information Science. 48 (2), pp. 151–168. DOI: 10.1080/15230406.2020.1857307.
4.   Douglas D. H., Peucker T. K. (1973) Algorithms for the reduction of the number of points required to represent a digitized line or its caricature // Canadian Cartographer. 10 (2), pp. 112–122.
5.   Dubuisson M.-P., Jain A.  . (1994) A modified hausdorff distance for object matching. Proceedings of 12th International Conference on pattern recognition pp. 566–568. DOI: 10.1109/ICPR.1994.576361.
6.   Dutton G. (1999) Scale, sinuosity, and point selection in digital line generalization // Cartography and Geographic Information Science. 26 (1), pp. 33–54. DOI: 10.1559/152304099782424929.
7.   Li Z., Openshaw S. (1992) Algorithms for automated line generalization based on a natural principle of objective generalization // International Journal of Geographical Information Systems. 6 (5), pp. 373–389. DOI: 10.1080/02693799208901921.
8.   Li Z., Zhai J., Wu F. (2018) Shape Similarity Assessment Method for Coastline Generalization // ISPRS International Journal of Geo-Information. 7 (7), DOI: 10.3390/ijgi7070283.
9.   Liu H., Fan Z., Zhen X., Deng M. (2011) An improved local length ratio method for curve simplification and its evaluation // International Journal of Geographical Information Science. 27, pp. 45–48.
10.   Liu P., Xiao T., Xiao J., Ai T. (2020) A multi-scale representation model of polyline based on head/tail breaks // International Journal of Geographical Information Science. 34 (11), pp. 2275–2295. DOI: 10.1080/13658816.2020.1753203.
11.   McMaster R. B. (1986) A statistical analysis of mathematical measures for linear simplification // The American Cartographer. 13 (2), pp. 103–116. DOI: 10.1559/152304086783900059.
12.   McMaster R. B. (1987) Automated line generalization // Cartographica: The International Journal for Geographic Information and Geovisualization. 24 (2), pp. 74–111. DOI: 10.3138/3535-7609-781G-4L20.
13.   Raposo P. (2013) Scale-specific automated line simplification by vertex clustering on a hexagonal tessellation // Cartography and Geographic Information Science. 40 (5), pp. 427–443. DOI: 10.1080/15230406.2013.803707.
14.   Samsonov T. E., Yakimova O. P. (2020) Regression modeling of reduction in spatial accuracy and detail for multiple geometric line simplification procedures // International Journal of Cartography. 6 (1), pp. 47–70. DOI: 10.1080/23729333.2019.1615745.
15.   Touya G. (2021) Multi-сriteria geographic analysis for automated cartographic generalization // The Cartographic Journal. 59 (1), pp. pp 1–17. DOI: 10.1080/00087041.2020.1858608.
16.   Visvalingham M., Whyatt J. (1993) Line generalization by repeated elimination of points // Cartographic Journal. 30 (1), pp. 46–51. DOI: 10.1179/000870493786962263.
Образец цитирования:
Якимова О.П., 
Тетерин Т.А., 
Сравнение алгоритма на основе дескриптора Фурье с алгоритмами, опирающимися на геометрические критерии // Геодезия и картография. – 2022. – № 12. – С. 22-30. DOI: 10.22389/0016-7126-2022-990-12-22-30
СТАТЬЯ
Поступила в редакцию: 19.08.2022
Принята к публикации: 26.12.2022
Опубликована: 20.01.2023

Содержание номера

2022 декабрь DOI:
10.22389/0016-7126-2022-990-12