POSSIBILITIES OF UPDATING SMALL-SCALE BASIC SPATIAL DATA IN LITHUANIA USING GENERALIZATION METHODS / LIETUVOS SMULKIOJO MASTELIO BAZINIŲ ERDVINIŲ DUOMENŲ ATNAUJINIMO GALIMYBĖS TAIKANT APIBENDRINAMUOSIUS METODUS / ВОЗМОЖНОСТИ ОБНОВЛЕНИЯ МЕЛКОМАСШТАБНЫХ ЛИТОВСКИХ БАЗОВЫХ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ГЕНЕРАЛИЗАЦИИ
Authors: Papšienė Lina , Papšys Kęstutis 
Published: January 2012

Small-scale spatial data are widely used at regional and national levels not only for mapping but also for the purposes of planning, forecasting, etc. Therefore, a professional preparation of such data is necessary. The generalization of large or medium scale spatial data is the most efficient process to produce and update smaller-scale data. Certainly, a simple transfer of information is almost never suitable to satisfy requirements for small-scale maps. Additional transformations (generalization) are necessary. Spatial information complexity may be significantly reduced in terms of the number of objects, geometry, etc. However, the main spatial, non-spatial and topological characteristics of the objects have to be preserved. The process of reduction is irreversible, and therefore it is necessary at first to clearly define requirements for spatial data (for example, the density of spatial objects, the minimal allowed area, the width and length of an object, a minimum length of the edge of an object, spatial links between the objects). The above imposed requirements provide a possibility of defining procedures for generalization and a conceptual model between particular data sets.

Santrauka

Regioniniu ir valstybiniu lygmeniu smulkiojo mastelio erdvinai duomenys plačiai naudojami ne tik rengiant žemelapius, bet ir vertinant aplinkos sąlygas atliekant planavimą, prognozavimą ir kt. Taigi šie erdviniai duomenys turi būti parengti profesionaliai. Stambiojo ir vidutinio mastelio erdvinių duomenų kartografinis apibendrinimas yra efektyviausias procesas kuriant ir atnaujinant smulkesnio mastelio erdvinius duomenis. Kadangi atliekant elementarųjį informacijos perkelimą gaunami erdviniai duomenys dažnai neatitinka smulkiojo mastelio žemelapiams keliamų reikalavimų, būtinos papildomos transformacijos. Erdvinė informacija kartografinio apibendrinimo procese gali būti žymiai supaprastinta mažinant objektų, supaprastinant jų geometriją ir pan., tačiau vis dėlto išlaikant pagrindines objektų erdvines, neerdvines ir topologines charakteristikas. Kadangi toks apibendrinimo procesas negrįžtamas, pirmiausia būtina aiškiai nustatyti, kokius reikalavimus turi atitikti smulkiojo mastelio erdviniai duomenys (pavyzdžiui, erdvinių objektų tankumas, mažiausias leidžiamasis objekto plotas, plotis ir ilgis, mažiausias objekto kraštines ilgis, erdviniai objektų ryšiai). Numačius šiuos reikalavimus, galima aprašyti procedūras ir sudaryti koncepcinį modelį konkrečiam erdviniam duomenų rinkiniui apibendrinti.

Резюме

Мелкомасштабные пространственные данные широко используются на региональном и национальном уровне не только для отображения, но и для оценки состояния окружающей среды в целях планирования, прогнозирования и т. д. Поэтому такие данные должны быть подготовлены профессионально. Генерализация пространственных данных крупного или среднего масштаба является наиболее эффективным процессом для получения и обновления данных меньшего масштаба. Безусловно, элементарная передача информации зачастую не удовлетворяет требований мелкомасштабных карт. Необходимы дополнительные трансформации (генерализация). В процессе генерализации сложность пространственной информации может быть значительно уменьшена благодаря уменьшению количества объектов, упрощению геометрии и т. д. Однако основные пространственные, непространственные и топологические характеристики объекта должны быть сохранены. Процесс генерализации необратим, поэтому вначале необходимо четко определить требования, предъявляемые к пространственным данным (например, плотность объектов, минимально допустимая площадь, ширина и длина объекта, минимальная длина стороны объекта, пространственные связи между объектами). С учетом этих требований можно определить процедуры генерализации и концептуальную модель для конкретного набора данных.