Çok çözünürlüklü yol ağı ekran haritalarının genelleştirmesi ve etiketlemesı
Digital map generalization and labelling of multi-scale street networks
Yazar: WASIM SHOMAN
Danışman: DOÇ. DR. FATİH GÜLGEN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Coğrafya = Geography ; Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Bu tez kapsamında, kartografyanın önemli çalışma konularından genelleştirme ve
etiketleme konularındaki sorunlarının çözümü için çok ölçekli yol ağı haritalarında geçerli
yeni bir yaklaşım ortaya konulmaktadır. Tasarlanan yöntem sayesinde çok ölçekli ekran
haritalarında kullanıcıların harita içeriğini daha kolay kavraması amaçlanmaktadır.
Çalışma kapsamında genelleştirme ve etiketleme işlemleri için önerilen yol ağı
hiyerarşisi, yol detaylarının fonksiyonel sınıf bilgilerinden ve merkezlik ölçülerinden
yararlanılarak türetilmiştir. Merkezlik ölçüleri her yaklaşma/uzaklaşma seviyesi için ayrı
olarak hesaplanan yarıçap parametre değerine bağlı olarak değişmektedir. Yarıçapların
belirlenmesinde harita kullanıcısının okuma mesafesindeki normal görüş hattı değerleri
kullanılmıştır. 
Her bir yol detayının önemi veri tabanlarında öznitelik bilgisi olarak tutulan fonksiyonel
sınıf değerlerine göre değişmektedir. Fakat bu sınıflandırma belirli bir bölgede aynı
fonksiyonel sınıf içinde yer alan detayların karşılıklı olarak önem derecelerinin
belirlenmesinde yetersizdir. Bu eksikliği ortadan kaldırmak için bu çalışmada,
fonksiyonel sınıf özelliklerinin yanında, yolların önem derecelerinin belirlenmesinde
geometrik özellikleri de dikkate alan merkezlik ölçülerinin kullanılması hedeflenmiştir.
Merkezlik ölçüleri yol ağındaki belirgin ve önemli dokuların tespitine imkân sağlar. Bu
dokular genelleştirme ve etiketleme işlemlerinin gerçekleştirilmesinde, ortaya alternatif
çözümler koymaktadır.
Tez çalışmasında kullanılan merkezlik ölçüsüne bağlı geometrik özellikler birincil çizge
üzerinden çıkarılmıştır. Her detay seviyesi için belirlenen yarıçap değeri çizgi detayların
ortasına yer aldığı varsayılan orta noktalara bağlı olarak hesaplanmıştır. Yarıçap
değerlerinin belirlenmesinde kullanılan normal görüş hattı, kullanıcının odaklandığı
ekran haritasının sınırlarına göre değişen açısal bir değerdir. Her yaklaşma/uzaklaşma
seviyesi için yarıçap değeri ayrı olarak hesaplanmış ve yol detaylarının merkezlik ölçüsü
değerleri buna bağlı olarak türetilmiştir. Çalışmada kullanılan dört merkezlik ölçüsüne
bağlı farklı hiyerarşik sonuçlar çoklu karar destek mekanizmaları kullanılarak
bütünleştirilmiştir. Karar destek amaçlı kullanılan en önemli yöntemlerden biri analitik
hiyerarşi süreci yaklaşımıdır. Uzman görüşlerine bağlı olarak ikili karşılaştırmalara
dayanan bu süreç merkezlik ölçülerinin ağırlık değerlerinin belirlenmesini sağlamaktadır.
Yol ağları için önerilen hiyerarşi türetme yöntemi, Amerika Birleşik Devletleri – Boston
içindeki Cambridge ve Somerville yerleşim merkezine ait veriler üzerinden test
edilmiştir. Test bölgesindeki yol detayları beş farklı fonksiyonel sınıf hiyerarşisine
sahiptir. Fonksiyonel sınıf bilgilerine merkezlik ölçülerinin bütünleştirilmesine dayalı yeni
hiyerarşi eklenerek yol ağı genelleştirmesi ve etiketleme işlemleri gerçekleştirilmiştir.
Önerilen hiyerarşi, önemsiz olarak kabul edilen yol detaylarının belirlenmesinde ve yol
etiketlerinin önemlerinin ortaya konulmasında oldukça etkilidir.

Abstract:
This study discusses a new cartographic approach to solve problems of generalizing and
labelling street features in multi scale street maps. The main purpose of the applied new
approach is to make the map contents more understandable for the map users, by
considering their ımportant demands while browsing multi resolution maps. For better
generalizing and labelling, a new hierarchy for street maps is obtained using functional
classes and centrality measures of the street features. Values of centrality measures
change in each scale by calculating a radius parameter which depends on the map user's
field of view.
The importance of each street feature is distinguished based on their functional classes.
However, this classification is not sufficient to differentiate between features from the
same classes within a limited area. To improve this, important geometric properties
beside streets functional classes for the street features are considered. Centrality
measures capture street features' relative significance by calculating their geometric
properties in street networks, thus using them provide important upgraded solution for
the generalization and labelling processes.
In this study, centrality measures are derived from primary graph using the mid-points
of street features and appropriate radius in each used level of detail. Extraction of the
investigated radius in each level of detail on a map happens by using the right field of
view, which is an angular extent subtended by a display in front of the user's eyes. For
each zoom level a diameter is calculated then used to extract the centrality values for
the street features at that zoom level. In this study, four centrality measures each of
which marks different patterns of the street network as significantly important are
studied; however, these patterns alter in their practicality for the generalization and
labelling processes. Ranking and giving priorities to the various centrality measures in
an equation are constructed by using one multi-criteria decision method. One of the
most utilized methods in the multi-criteria decision approaches is the Analytical
Hierarchy Process. The weights for each of the centrality measures are computed and
normalized to form the hierarchy, in this process.
The proposed hierarchy is applied on an area in Boston (USA) that contains street
network for Cambridge and Somerville. The test area contains street features classified
in five street functional classes. Using street functional classes with the priorities
extracted from the proposed hierarchy, generalization and labelling processes are
applied. The proposed hierarchy has significant effects in labeling important street
features also in omitting insignificant street features from the street networks.