タグ付けされた質問 「generalization」

地理データの表現を簡素化して、定義された読みやすい凡例を使用して特定の縮尺で地図を作成するプロセス。プロセス中、情報は全体的に簡略化されますが、読みやすく理解しやすいままです。

5
どのラスタースムージング/一般化ツールが利用可能ですか?
地形の極値(ピークとフィルインバレーを切り取る)を除去するために、平滑化または一般化するDEMがあります。理想的には、「ブラー」の半径またはレベルを制御したいと思います。最後に、少しぼやけたものから本当にぼやけたものまでの一連のラスタが必要になります。(理論的には、最もぼやけているのは、すべての値の算術平均の一定のラスターです)。 使用できるツールまたは方法はありますか(Esri、GDAL、GRASSに基づく)?独自のガウスぼかしルーチンを自宅で焼く必要がありますか?ローパスフィルター(ArcGISのフィルターなど)を使用できますか?使用する場合、大きな半径の効果を得るために何回も実行する必要がありますか?


5
QGISでトポロジを維持しながらポリゴンファイルを一般化しますか?
ポリゴンシェープファイルがあり、これを一般化する必要があります。どうすればポリゴンを一般化し、「スライバー」のようなトポロジエラーがないことを確認できますか。 私はすでに試しました: ベクトル->ジオメトリツール->ポリゴンからライン ベクトル->ジオメトリツール->ジオメトリの単純化...ここでは、画面上にすでに表示されているにもかかわらず、オーバーラップとギャップが生成されていることがわかりました。 ベクトル->ジオメトリツール->ポリゴンへの線 ここで、プログラムはエラーを表示してクラッシュします

10
地理データの一般化/単純化を自動化する既存のソリューション?
この投稿はコミュニティWikiです。この投稿を改善するには、既存の回答を編集してください。現在、新しい回答は受け付けていません。 そこに提示されている地理データの一般化/単純化を自動化する既存のソリューション(ソフトウェア、ライブラリ、メソッドなど)を探しています。 地理データを簡素化するためのいくつかのツールを知って使用していますか? 私はすでにこれらのものを見ました: maptimizeしてKMLマーカーレイヤーの表現を簡素化します。 ESRIによるモデルビルダー レーザースキャンによる半径の明瞭さ 形状のオンラインフィルタリングアルゴリズムを計算するmapshaper 軸システムによる軸 一般化し、複数の表現のウェブサイト上のICA委員会は、このトピックに関する膨大な情報源です。多くの論文では、このトピックに関連する高度な方法とユースケースを紹介しています。 非常に有名なダグラス&peuckerフィルタリングアルゴリズムは、多くの場合、幾何学的な簡略化のために使用され、ほぼすべてのGISソフトに存在しています。ただし、その効果は、ジオメトリの形状を実際に単純化することなく、ジオメトリを非常に骨の多い/角度のあるものにすることです。たとえば、道路や川を表す線にはあまり適しておらず、滑らかで角張っていない必要があります。

5
重なり合う線のレンダリング
バス、路面電車など、公共交通機関に関する情報を含む地図を作成しています。地図には、たとえば路面電車の路線を含むレイヤーがあります。各ラインには独自の色があり、ラインストリングジオメトリで表されます。 問題は、多くの路線が重複する部分を持ち、複数の路面電車が同じ区間をカバーしていることです。これをユーザーに示すために、線を互いの上に描画するのではなく、互いに平行に走らせたいと思います。例については、Googleマップでニューヨークの地下鉄路線がどのように表示されるかをご覧ください。 これは地図作成において非常に一般的な問題であると思われますが、どの用語を検索すべきかわかりません。 スタックとしてPostGIS / GeoServer / OpenLayersを使用していますが、どのオープンソースソリューションでも受け入れられます。


3
PostGISでアウトラインを構築するための一般化戦略をお探しですか?
ラスタデータセットからベクトル化された建物のフットプリントのデータセットがあります。現在、データセットはラスターデータの単なるベクター表現です。建物の隅にのみ頂点があるポリゴンデータセットが欲しい。PostGISでSimplifyコマンドを使用しようとしましたが、成功は限られていました。 もっと良い方法はありますか?

5
ジオメトリの単純化(一般化)
ジオメトリを単純化するための推奨される方法は何ですか?投影を念頭に置いて、たとえば状態のジオメトリを単純化します。 歪みのない単純化を可能にする「等距離」投影に変換してから、選択した投影に戻すことを聞いたことがあります。

3
SpatialPolygonsを一般化し、Rのトポロジを保存する方法は?
SpatialPolygonsDataFrame プロットをより効率的にするために、Rでaを一般化したいと思います。私が持っているポリゴンは、読み込みが遅く、ドキュメントに統合するのが難しい巨大なpdfプロットになります。 パッケージのgSimplify関数を使用しようとしましたrgeosが、残念ながらポリゴンのトポロジは保存されません。 使用できる代替手段はありますか?

3
Webマップでクラスター化された機能を視覚化しますか?
ArcGIS Server JS APIでクラスター化された機能を表示するのに最適なシンボルを探しています。 Silverlight APIクラスタリングまたはJSクラスタリングサンプルで使用される「フライアウト」アニメーションクラスターシンボルは好きではありません(少しギミックが感じられます)。 これまでのところ、私が見つけた最良のオプションはGoogle Maps マーカーclustererシンボルです。 クラスターシンボルの中央には数字を表示しませんが、このモックアップのように、特徴の集中を示すためにシンボルのサイズを変更します。 他にどのようなクラスタリングシンボルオプションがありますか?マーカークラスタリングの優れた実装を示すマップを教えていただけますか?

2
平行線の少ない「分割道路の統合」ツールを使用する
「分割された道路を結合」ツールを使用すると、「一般的に互いに平行な傾向のある」道路が結合されます。これは、図1からということです。道路が互いに近い場所で始まりをマージします(結果は図2のようになります)が、私が望んでいるような全長ではありません(図3)。これは、線が十分に平行ではないためだと思います(線間の角度が大きすぎる)。たとえ合流距離を300m(これは道路がどれだけ離れているかを超えている)に延長しても、図3からは結果が得られないからです。 マージするためにラインがどれだけ平行しなければならないかを減らす方法を知っている人はいますか?


4
海岸線を一般化するには?
基本的に世界の海岸線を表す多数のデータポイントがあります。正確な解像度はわかりませんが、5〜10mの範囲内だと思います。 ギザギザの海岸線を表す一連のポイントを想像してください。1mの解像度ではすべての詳細が表示され、海岸を正確に表すために50個のデータポイントが必要ですが、10kmの解像度では海岸は直線に見え、2ポイントしか必要ありません。 私は、データを「全惑星」解像度から「ストリート」解像度にスケーリングする必要があるマッピングアプリケーションを作成しています。データポイントの解像度を下げ、さらに広い解像度のデータ量を減らすための手助けが必要です。 私はベクタータイリングについて読んでおり、これが最良の解決策だと思います(私はすでにこのようなことをしています)が、低解像度では、データセットはまだかなりの意味で、それは[比較的]長い時間がかかります「有効な」データセットが小さいため全体のサブセットであるため、高解像度は高速です。 「フルプラネット」ビューのタイルデータが管理可能なサイズになるように、大規模なデータセットを取得してそのスケールを縮小する方法を決定しようとしています。より大きな完全なデータセットからタイルサブデータセットを作成するにはどうすればよいですか? ツールを使用できてうれしいですが、それがどのように行われるかを学ぶために自分でやろうと思っています。

2
高解像度と一般化された陰影起伏ラスタを組み合わせて、強化された陰影起伏を生成しますか?
LiDARデータを陰影付きのレリーフと共にマップに追加することがよくあります。ほとんどの場合、マップの縮尺に応じてLiDAR DEMを一般化する必要があります。それでも、詳細が多すぎることが多く、山の尾根や谷ははっきりとは表現されていません。 最近、2つの陰影起伏モデルを組み合わせるプロセスを説明する記事に出会いました。1つは詳細なモデルで、もう1つは一般的なモデルです。結果として生じる救済は非常に素晴らしいです。私のマップでそのような効果を生み出したいと思います。2つの陰影起伏(詳細および一般化)ラスタがあると仮定して、それらを組み合わせてそのような効果を達成する最良の方法は何ですか?

4
ポイントフィーチャクラスを一般化する方法
私は25cmごとにポイントを持つポイントフィーチャクラスを持っています-合計400,000ポイント。この解像度を1メートルごとに1ポイントに減らしたいと思います。ArcGIS Advanced(ArcInfo)にこれを行うように指示するにはどうすればよいですか?ポイントフィーチャクラスの細線化ツールまたは汎化ツールが表示されず、データからラスターを作成してまだリサンプリングしたくありません。

弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.