Automatisk Generalisering Erfaringer fra automatisk generaliseringsprosjekt i Kartverket

Transkript

1 Automatisk Generalisering Erfaringer fra automatisk generaliseringsprosjekt i Kartverket

2 Introduksjon Ida Hope Barth Utdannet Strukturgeolog ved UIO Startet i Kartverket sommeren 2015 Jobbet med automatisk generalisering siden 2016 Prosjektleder for AG N100 (automatisk generalisering fra N50 Kartdata til N100 Kartdata), 1. januar august 2019

3 Agenda Hva er automatisk generalisering? Hvorfor ønsker vi automatisk generalisering? Hvordan? Erfaring fra prosjektet AG N100

4 Hva er automatisk generalisering?

5

6 Maskinlæring?

7 Maskinlæring? Uendelig mange løsninger Hva er den beste?? utgangspunkt Treningsområde Resultat

8 Prøve og feile metoden? utgangspunkt Resultat

9

10 Hva er forskjellen? Automatisk Generalisering Manuell Generalisering - Produktspesifikasjonen - Produktspesifikasjon Tall Ord og tall Verktøy For hånd Objektivt Subjektivt Mål: Mål: Godt nok Perfeksjon

11 Hva er forskjellen? Automatisk Generalisering Manuell Generalisering - Produktspesifikasjonen - Produktspesifikasjon Tall Verktøy Ord og tall For hånd Unntak Objektivt Subjektivt Mål: Mål: Regler Godt nok Perfeksjon Min størrelse 200 kvm De viktigste veiene Eliminere Parker Unntak

12 Hva er forskjellen? Automatisk Generalisering Manuell Generalisering - Produktspesifikasjonen - Produktspesifikasjon Tall Verktøy Ord og tall For hånd Objektivt Subjektivt Mål: Mål: Regler Godt nok Perfeksjon Min størrelse 200 kvm De viktigste veiene Eliminere Parker

13 Hvorfor bruke tid på å etablere automatiske generaliseringsrutiner?

14 Hvorfor? Automatisk Generalisering Oppdaterte kart Effektivt Godt nok Global nøyaktighet Objektivt Harmoniserte data Manuell Generalisering Pene, gode kart Tid - og ressurskrevende Høy kvalitet Lokal nøyaktighet Subjektivt Harmoniserte data

15 Hvorfor? Automatisk Generalisering Manuell Generalisering 1: Oppdaterte kart Pene, gode kart Effektivt Godt nok Tid - og ressurskrevende Høy kvalitet Grunnlaget 1: Global nøyaktighet Lokal nøyaktighet Objektivt Harmoniserte data Subjektivt Harmoniserte data 1: : : :

16 Hvorfor? Automatisk Generalisering Manuell Generalisering 1: Oppdaterte kart Pene, gode kart Effektivt Godt nok Tid - og ressurskrevende Høy kvalitet Grunnlaget 1: Global nøyaktighet Lokal nøyaktighet Objektivt Harmoniserte data Subjektivt Harmoniserte data 1: : : :

17 Hvordan jobber vi (Kartverket) med automatisk generalisering?

18 AG N100 1: : :

19 AG N100 Kilde Resultat 1: :

20 AG N100 Kilde Resultat 1: :

21 AG N100 Kilde DCM Digital Cartographic Model 1:50 000

22 DLM versus DCM Digital landskapsmodell Digital Kartografiskmodell

23 AG N100 Kilde DCM Digital Cartographic Model Elvenettverk Dekker hele landet Gjennomgående god Kvalitet Kontroll Mulig å legge til attributter 1:50 000

24 Elvenettverk

25 AG N100 Kilde DCM Digital Cartographic Model Elvenettverk Dekker hele landet Gjennomgående god Kvalitet Kontroll Mulig å legge til attributter 1:50 000

26 Modeller Tilpassing av kilde

27 AG N100 Kilde 1: : :

28 AG N100 STIGE 1: : :

29 AG N100 STJERNE 1: : :

30 AG N100 1: : Kilde Resultat Data generalisering Kartografisk generalisering DCM Redusere plassere

31 AG N100 1: : Kilde Resultat Data generalisering Kartografisk generalisering DCM Redusere plassere

32 Kilde Resultat Data generalisering Kartografisk generalisering DCM Redusere plassere Reklassifisering Eliminering Aggregering Forenkling Selektering

33 Reklassifisering Eliminering Aggregering Forenkling/kollaps Selektering 1:7000 1:7000

34 Reklassifisering Eliminering Aggregering Forenkling/kollaps Selektering 1:5000 1:7000 1:7000 1:5000

35 Reklassifisering Eliminering Aggregering Forenkling/kollaps Selektering

36 Aggregert

37 Reklassifisering Eliminering Aggregering Forenkling/kollaps Selektering

38 Reklassifisering Eliminering Aggregering Forenkling/kollaps Selektering

39 Reklassifisering Eliminering Aggregering Forenkling/kollaps Selektering 1:

40 Reklassifisering Eliminering Aggregering Forenkling Selektering 1:

41 Kilde Resultat Data generalisering Kartografisk generalisering DCM Redusere plassere DCM Konflikthåndtering Navnplassering

42 Konflikthåndtering Navnplassering

43 Konflikthåndtering Navnplassering Navn Navn Navn Objektkoordinat

44 Konflikthåndtering Navnplassering Navn Navn

45 Resultater

46 Hydrologi/elver Samarbeid med NVE Strahler ElvID ArcGIS tool ElvGeneralisering ElvId Strahler Strahler

47 Elvenettverket

48 Elvenettverket

49 ArealdekkeFlate

50 ArealdekkeFlate

51 ArealdekkeFlate

52 ArealdekkeFlate

53

54 Partisjonering Den optimale løsningen Data kan ikke krysse oppdelingen/partisjoneringen Små nok, til ca objekter Store nok, rask prosessering Kartbladinndeling

55

56 Høydekurver Ekvidistanse 50m

57 DTM 10m + Genererer nye høydekurver Vann N100

58 N50

59 N50

60 N50

61 N100

62 N100 smooth

63 N50

64 N100 smooth

65 N50 HøydeKontur 1:50.000

66 N50 HøydeKontur 1:

67 N100 HøydeKontur 1:

68 N100 HøydeKontur (med Smooth) 1:

69 N100 HøydeKontur 1:50.000

70 Høydepunkt

71 Veier

72 Veier

73

74 Resolve Road Conflicts

75

76 Versjon Galdhøpiggen N50 Kartdata

77 Versjon Galdhøpiggen N100 Kartdata

78 Versjon N50 Kartdata Hønefoss N100 Kartdata

79 Versjon

80 Versjon