Диссертация

Цель исследования — разработка автоматизированных методов генерализации пространственных данных, обеспечивающих воспроизведение географических особенностей картографируемых объектов, представленных в исходных цифровых моделях, а также достижение необходимого уровня их детализации и создание мультимасштабных карт. Объект исследования — пространственные данные как совокупность цифровых моделей географических объектов. Предмет исследования — методы генерализации пространственных данных для создания карт разных масштабов и мультимасштабных карт. Основные положения, выносимые на защиту: 1. Генерализация пространственных данных для целей картографирования опирается на принципы адаптивности, детальности и мультимасштабности. Применение данных принципов позволяет реализовать учет таких факторов генерализации как особенности картографируемых объектов, необходимый уровень детализации выходных данных (в том числе определяемый масштабом карты), а также интерактивность среды их визуализации при работе с цифровыми моделями географических объектов. 2. Адаптивность генерализации пространственных данных обеспечивает сохранение и воспроизведение пространственного распределения, пространственных отношений, характера формы и основных структурных элементов картографируемых объектов, а также соотношения их площадей, представленных в исходных цифровых моделях. Реализация принципа адаптивности основывается на включении в геоинформационные алгоритмы генерализации операций морформетрического, сетевого, оверлейного и статистического анализа, а также вспомогательных разбиений пространства, определяемых множеством генерализуемых объектов. 3. Детальность пространственных данных в геометрической части определяется характеристиками цифровых моделей географических объектов, которые моно- тонно изменяются в процессе их генерализации. Направленное воздействие на эти характеристики с помощью операторов генерализации позволяет достигать требуемой детальности картографического изображения, а моделирование этих характеристик даёт количественные оценки детальности и возможность её управляемого изменения. Согласование данных разной детальности осуществляется с помощью конфляции (совмещения) их соответствующих элементов, а их взаимная координатная привязка — с использованием методов компьютерного зрения. 4. Мультимасштабность картографического изображения обеспечивается интерактивным откликом процессов генерализации пространственных данных и преобразования графических средств и способов изображения на изменение масштаба карты. Анимации переходов между масштабными уровнями карты позволяют явным образом визуализировать геометрические и атрибутивные преобразования пространственных данных и повысить информативность мультимасштабных карт. Научная новизна работы состоит в том, что впервые: 1. Сформулированы основные принципы генерализации пространственных данных для целей картографирования: адаптивность, детальность и мультимасштабность. 2. Разработано понятие адаптивной генерализации пространственных данных. Предложен и реализован ряд практических методов и алгоритмов генерализации, реализующих принципы адаптивности. 3. Получен комплекс методик оценки, управления и интеграции для пространственных данных и карт в контексте их детальности. Введено и исследовано понятие гранулярности цифровых моделей рельефа как ключевой геометрической характеристики их детальности. 4. Сформулированы основные положения мультимасштабного картографирования (МК) как нового направления картографии. Показана их практическая применимость в задачах общегеографического, физико-географического и социально-экономического картографирования. 5. Созданы новые уникальные наборы данных: глобальная мультимасштабная цифровая модель высот HYPSO для мелкомасштабного гипсометрического картографирования; база данных характеристик подстилающей поверхности и геометрии городских каньонов Московского региона. Практическая значимость. Результаты работы применимы в широком спектре географических исследований, связанных с построением общегеографических и тематических карт. Предложенные методы позволяют снизить субъективный фактор при выполнении процедур генерализации и построения мультимасштабных карт, ускорить решение соответствующих задач. Разработанные автором программные средства размещены в открытом доступе на репозитории GitHub и могут быть использованы для решения повседневных практических задач обработки пространственных данных, а также в образовательных целях.