Методами, аналогичными описанным, по результатам моделирования статистических поверхностей создают карты распределения других природных и социально-экономических показателей, такие как: карты концентраций, температур, расстояний с взвешенной стоимостью, отражающие в каждой ячейке минимальную накопленную стоимость перемещения до ближайшего (наиболее дешево достижимого) пункта, карты, показывающие участки оптимального размещения каких-либо объектов (см. раздел 5.2).

Картографирование объектов, основанное на количественных характеристиках, дает дополнительную информацию, большую, чем простое указание их местоположений. Показывая на карте распределение объектов с одинаковыми атрибутами, одновременно обеспечивается возможность определения местоположений объектов с минимальными и максимальными значениями. Знание типов объектов и назначения карты позволяет выбрать наилучший способ представления количественных характеристик объектов для выявления закономерностей.

7.8. Автоматизированная генерализация тематических карт

Суть картографической генерализации, согласно определению К. А. Салищева, составляет отбор главного, существенного и его целенаправленное обобщение. Задачи генерализации приходится решать всегда при создании мелкомасштабных карт по данным крупномасштабных источников. Но в последнее время часто предпринимаются попытки решить обратную задачу — восстановить информацию по генерализованной карте, что, до некоторой степени, стало возможным в геоинформационном картографировании.

Стремление к автоматизации процессов картографической генерализации отмечалось уже на первых этапах применения компьютеров в картографии. С этой точки зрения генерализация — это группа методов, позволяющая сохранить объем информации даже при уменьшении объема данных. Например, при сокращении числа точек на линии остающиеся должны быть выбраны так, чтобы внешний вид линии не изменился. В некоторых случаях генерализация может даже увеличить объем информации, например, при генерализации линии, представляющей побережье, если использо-

вать дополнительную информацию, основанную на общих знаниях о характере береговой линии.

7.8.1. Семантическая и геометрическая генерализация

В картографической генерализации выделяют две стороны: семантическую и геометрическую.

Семантическая сторона генерализации проявляется в обобщении содержания карты, качественных и количественных характеристик объектов. Генерализация качественных характеристик происходит путем обобщения классификационных признаков объектов, агрегирования позиций в легенде с учетом существующей иерархической структуры географических данных, и выполняется с применением методов классификации одно- и многопараметрически определенных данных. Обобщение количественных характеристик проявляется в укрупнении количественных градаций отображаемого явления, укрупнении шкал, в переходе от непрерывных шкал к ступенчатым, от равномерных — к неравномерным. Наиболее просто реализуется в автоматическом режиме цензовый отбор картографируемых объектов и явлений.

Геометрическая (пространственная) сторона генерализации связана в первую очередь с правилами отображения формы, размера и положения географических объектов в плоскости карты. Она проявляется в обобщении геометрических очертаний объектов, спрямлении границ, отказе от мелких деталей, группировке контуров, связанной с обобщением их качественных и количественных характеристик. Основные требования картографической генерализации накладывают жесткие ограничения на автоматизацию этой стороны процесса. Здесь не годятся методы формального (механического) сглаживания очертаний. Автоматическое распознавание иерархических структур в геометрических данных составляет основную задачу компьютерного распознавания образов, далекую от решения в общем случае.

Методы автоматизации обобщения данных зависят от способа их представления — растрового или векторного, так как подходы к генерализации для них разные. Генерализация растровых данных не модифицирует топологическую структуру карты, так как она зафиксирована на сетке пикселов, значения пересчитываются с учетом соседних пикселов. Алгоритмы оперируют с количественными

и качественными характеристиками статистических или атрибутивных данных. Генерализация при космической съемке происходит автоматически. Наиболее сложен процесс пространственной генерализации с использованием векторных данных. В векторном формате она выполняется с помощью процедур агрегирования (объединения) смежных объектов, которые меняют топологию объектов, требуют удаления смежных границ и изменения атрибутивных значений. В ГИС-пакетах, в которых такие функции отсутствуют, процедуры агрегирования могут быть трудоемкими.

Рассмотрим выполнение процесса автоматизированной генерализации на примере упрощения линий.

7.8.2. Элементы генерализации линий

Генерализация линий — малая, но чрезвычайно важная часть проблемы генерализации в картографии, поскольку линиями на карте характеризуется широкий набор типов географических объектов. Более общая задача включает, например, генерализацию ареалов до уровня точки.

При генерализации линий происходит геометрическое манипулирование с цепочками координатных пар (х, у), которое можно представить в виде ряда элементарных компьютерных процедур. Среди них выделим пять основных, по содержанию схожих с традиционными методами картографической генерализации.

Упрощение — алгоритмы упрощения позволяют исключить лишние или ненужные координатные пары, исходя из определенного геометрического критерия, в качестве которого используют, например, величину расстояния между точками или смещения от центральной линии.

Сглаживание — программы сглаживания позволяют переместить или сдвинуть координатные пары для устранения мелких нарушений и выделить только наиболее значимые тенденции изменения линии. Как правило, сглаживание оцифрованной линии используется для уменьшения влияния процесса кодирования; считается, что сглаживание качественно улучшает такую линию. При сглаживании количество необходимых координат возрастает, поэтому обычно оно применяется только для вывода информации.

Перемещение объектов — предполагает сдвиг двух объектов, чтобы при уменьшении масштаба избежать их слияния или нало-

зоз

7.8.Автоматизированная генерализация тематических карт

жения; большинство алгоритмов перемещения объектов в векторном формате ориентировано на интерактивный режим, когда векторы начального перемещения задаются специалистом-картографом; в других случаях для регулирования процесса перемещения исполь- зуется уменьшенная копия объекта.

Корректировка (утрирование) — с помощью корректировки

вуже упрощенный набор данных можно снова ввести некоторые детали; например, сглаженная линия может потерять сходство с побережьем, тогда для улучшения ее вида будет проведено утриро- вание в случайных точках; один из методов предполагает расчленение линии путем введения дополнительных точек и придания большего сходства с оригиналом.

Слияние — ведет к объединению двух параллельных объектов при уменьшении масштаба; например, берега реки или обочины дороги

вмелком масштабе сливаются, остров превращается в точку; алгоритмы слияния соединяют два параллельных линейных объекта.

Необходимость упрощения линии при создании цифровой и компьютерной карты часто определяется техническими причинами. Рассмотрим несколько примеров.

Наиболее «узким местом» автоматизированных систем является время построения карты; с уменьшением числа координатных пар в процессе упрощения увеличивается скорость черчения. Упрощение позволяет сократить набор данных на 70 %, не изменяя при этом основных параметров линии; в результате значительно экономятся ресурсы памяти. При уменьшении масштаба карты координатные пары сближаются, и при значительном уменьшении разрешение данных может даже превысить графическое разрешение выводного устройства. При упрощении такие координатные пары будут отброшены еще до уменьшения масштаба.

Время выполнения ряда векторных операций (сдвиг, поворот, масштабирование, картометрический анализ) при упрощении набора данных намного сокращается; ускоряются и многие процессы создания условных знаков, штриховок.

Рассмотрим подробнее операцию упрощения линий, алгоритмы которого отличаются критериями выбора точек.

Алгоритм независимых точек очень прост и ни в коей мере не учитывает топологические связи с другими координатными парами. При его выполнении отбрасывается либо каждая п-я пара (например,