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Affiner la recherche Interroger des sources externesSplitArea: an algorithm for weighted splitting of faces in the context of a planar partition / Martijn Meijers in International journal of geographical information science IJGIS, vol 30 n° 7- 8 (July - August 2016)
Titre : SplitArea: an algorithm for weighted splitting of faces in the context of a planar partition Type de document : Article/Communication Auteurs : Martijn Meijers, Auteur ; Sandro Savino, Auteur ; Peter J. M. Van Oosterom, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 1522 - 1551 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] données vectorielles
[Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] modèle topologique de données
[Termes IGN] système d'information géographique
[Termes IGN] Triangulated Irregular Network
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (Auteur) Geographic data themes modelled as planar partitions are found in many GIS applications (e.g. topographic data, land cover, zoning plans, etc.). When generalizing this kind of 2D map, this specific nature has to be respected and generalization operations should be carefully designed. This paper presents a design and implementation of an algorithm to perform a split operation of faces (polygonal areas).
The result of the split operation has to fit in with the topological data structure supporting variable-scale data. The algorithm, termed SPLITAREA, obtains the skeleton of a face using a constrained Delaunay triangulation. The new split operator is especially relevant in urban areas with many infrastructural objects such as roads. The contribution of this work is twofold: (1) the quality of the split operation is formally assessed by comparing the results on actual test data sets with a goal/metric we defined beforehand for the ‘balanced’ split and (2) the algorithm allows a weighted split, where different neighbours have different weights due to different compatibility. With the weighted split, the special case of unmovable boundaries is also explicitly addressed.
The developed split algorithm can also be used outside the generalization context in other settings. For example, to make two cross-border data sets fit, the algorithm could be applied to allow splitting of slivers.Numéro de notice : A2016-318 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2016.1140770 En ligne : http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2016.1140770 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=80938
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 30 n° 7- 8 (July - August 2016) . - pp 1522 - 1551[article]Exemplaires(2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2016042 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 079-2016041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 
Titre : Enrichissement automatique et généralisation de réseaux ferrés Type de document : Article/Communication Auteurs : Guillaume Touya Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 71 - 80 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] généralisation cartographique automatisée
[Termes IGN] intégration de données
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] réseau ferroviaire
[Termes IGN] Venise
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) Contrairement aux réseaux routier ou hydrographique, la généralisation automatique du réseau ferré a peu été étudiée, et des réseaux très détaillés comme ceux saisis dans OpenStreetMap sont difficilement généralisables avec les méthodes existantes. Cet article propose plusieurs méthodes pour détecter automatiquement les structures clés des réseaux ferrés et pour généraliser ces réseaux tout en préservant au mieux ces structures clés, comme les fotines en éventail dans les grandes gares. Ces algorithmes ont été testés sur des jeux de données réels issus d'OpenStreetMap et des données officielles de l'administration de la région de Venise en Italie. Numéro de notice : A2015-941 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79743
in Cartes & Géomatique > n° 226 (décembre 2015) . - pp 71 - 80[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 021-2015041 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Documents numériques
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Enrichissement automatique ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF
contenu dans ICC'15, 27th International Cartographic Conference, Rio de Janeiro, Brazil / International cartographic association = association cartographique internationale (2015)
Titre : Automatic structure detection and generalization of railway networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Sandro Savino, Auteur ; Guillaume Touya Editeur : International Cartographic Association ICA - Association cartographique internationale ACI Année de publication : aug 2015 Conférence : ICC 2015, 27th International Cartographic Conference, 16th General Assembly 23/08/2015 28/08/2015 Rio de Janeiro Brésil open access proceedings Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] données localisées des bénévoles
[Termes IGN] généralisation automatique de données
[Termes IGN] OpenStreetMap
[Termes IGN] réseau ferroviaire
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (auteur) Unlike road or river networks, railway networks automatic generalization are missing to properly handle the detailed networks provided in current geo-datasets like OpenStreetMap. This paper proposes automatic methods to automatically identify key structures of railway networks, such as parallel main tracks, or fan and pack patterns inside large train stations. Then, algorithms based on the detected structures are proposed to generalize the railway networks. The algorithms are tested on real datasets, including OpenStreetMap data. Numéro de notice : C2015-035 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans En ligne : https://icaci.org/files/documents/ICC_proceedings/ICC2015/papers/3/fullpaper/sav [...] Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=83187 Documents numériques
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