Semiautomatic urban map generalization using a raster-vector model

Autores

  • M. A. Ureña
  • F. J. Ariza

Palavras-chave:

Generalización cartográfica, medidas de similitud de imágenes, cartografía urbana, operadores de generalización

Resumo

En este trabajo se desarrolla un motor de generalización que incluye cuatro tipos de operadores: selección, generalización, algebra de mapas y morfología matemática. Debido al alto nivel de versatilidad de dicho motor, las soluciones que aquí se presentan son solo algunas de entre todas las posibles. El proceso de generalización se ha llevado a cabo para nueve cascos urbanos en el paso de escala de 1/25000 a 1/50000. Los resultados demuestran que el proceso de generalización mostrado reduce el tiempo de edición y la resolución de conflictos en comparación con los actuales procesos de generalización

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Como Citar

Ureña, M. A., & Ariza, F. J. (2008). Semiautomatic urban map generalization using a raster-vector model. GeoFocus. International Review of Geographical Information Science and Technology, (8), 225–250. Obtido de https://geofocus.org/index.php/geofocus/article/view/145

Edição

N.º 8 (2008)

Secção

Artículos

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