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Representing forested regions at small scales: automatic derivation from very large scale data / William A Mackaness in Cartographic journal (the), vol 45 n° 1 (February 2008)

Public [article]  inCartographic journal (the) > vol 45 n° 1 (February 2008) . - pp 6 - 17 Titre : Representing forested regions at small scales: automatic derivation from very large scale data Type de document : Article/Communication Auteurs : William A Mackaness, Auteur ; S. Perikleous, Auteur ; Omair Chaudhry, Auteur Année de publication : 2008 Article en page(s) : pp 6 - 17 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées [Termes descripteurs IGN] 1:250.000 [Termes descripteurs IGN] carte dérivée [Termes descripteurs IGN] forêt tempérée [Termes descripteurs IGN] généralisation automatique de données [Termes descripteurs IGN] généralisation cartographique automatisée [Termes descripteurs IGN] grande échelle [Termes descripteurs IGN] Ordnance Survey (UK) [Termes descripteurs IGN] petite échelle [Termes descripteurs IGN] Royaume-Uni [Termes descripteurs IGN] service web géographique Résumé : (Auteur) As with any class of feature, it is important to be able to view woodland or forest at multiple levels of detail. At the detailed level, a map can show clusters of trees, tree types, tracks and paths; at the small scale, say 1:250 000, we can discern broad patterns of forests and other land use, which can inform planners and act as input to land resource models. Rather than store such information in separate databases (requiring multiple points of maintenance), the vision is that the information has a single point of storage and maintenance, and that from this detailed level, various, more generalised forms can be automatically derived. This paper presents a methodology and algorithm for automatically deriving forest patches suitable for representation at 1:250 000 scale directly from a detailed dataset. In addition to evaluation of the output, the paper demonstrates how such algorithms can be shared and utilised via 'generalisation web services', arguing that the sharing of such algorithms can help accelerate developments in map generalisation, and increase the uptake of research solutions within commercial systems. Copyright British Cartographic Society Numéro de notice : A2008-130 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=29125 [article]

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