Digitale Kartographie14. Januar 1999

• Generalisierung• Probleme der Selektion, Symbolisierung und

Generalisierung bei der Herstellung digitaler Karten

Generalisierung

• Karte gibt nicht den gesamten konkreten Inhalt einer Landschaft wieder

• Karten “vereinfachen” (“generalisieren”)• Auswahl “des Wichtigen”, Weglassen des für die

“Botschaft” der Karte Unwesentlichen

Ziel der Generalisierung

Einige Aussagen:• Verbesserung der Aussage einer Karte• Verbesserung der Kommunikation des Inhaltes der

Karte• Schnelle Erfaßbarkeit des Karteninhaltes• Einfache Beantwortung einer Frage

Eine Definition

• A. Hettner (1910)– Die Generalisierung ist “…eine Auswahl des

Wichtigsten, Wesentlichen und dessen zielgerichtete Verallgemeinerung, bei der es darauf ankommt, auf der Karte die Wirklichkeit in ihren wichtigsten, typischen Zügen und charakteristischen Besonderheiten entsprechend der Zweckbstimmung, der Thematik und dem Maßstab der Karte abzubilden”

Weitere Definitionen

• Generalisation – is a process of limiting the information on a

map– is one of the most intellectually and technically

challenging components of mapmaking– is a set of transformations performed on spatial

data in order to represent the more important information in consistent and effective form at different scales

Beispiel

• Generalisierung bei Verkleinerung des Maßstabes unter Verwendung der acht Hauptmaßstäbe eines Atlasses

• (zwei separate Folien)

Der Generalisierungsvorgang

• Zusammensetzung von mehreren, logisch verknüpften Tätigkeiten

• Betrifft sowohl den Inhalt als auch die graphische Gestaltung der Karte

• Schritte (nach Arnberger, 1987): Selektion, qualitative Zusammenfassung, quantitative Zusammenfassung, Typisierung und Betonung des Wesentlichen, Formvereinfachung

3 Komponenten

• WARUM generalisieren

• WANN generalisieren

• WIE generalisieren

WARUM generalisieren

• Zur Verbesserung der Aussagekraft und des Verständnisses thematischer Karten (spezielle Anwendungsfälle, konkrete Antworten auf Fragen)– Beispiele: Karten für Verkehrsplaner, für

Umweltplaner, für Stadtplaner….

• aufgrund spezieller (digitaler) Probleme des Informationsmanagements– Datenmengen, Darstellungsprobleme

WARUM generalisieren (2)

• Abwägung aus Sicht der digitalen Kartographie:– welche Daten sind verfügbar?– wie groß sind die Datensätze?– welche Möglichkeiten/Restrikitionen weisen

Soft- und Hardware auf?– Speicherprobleme für das Kartenprodukt (Web,

Diskette, CD ROM,..)

WANN generalisieren?

• Wenn eine Karte überladen wirkt und deshalb schwer verständlich und kaum erfaßbar ist (Beispiel: Verschiedene Symbole, Überlappung von Symbolen, ggf. + Farben + Schraffuren)

• wenn eine Karte einem speziellen Publikum eine spezielle Aussage vermitteln soll (und sich daher nur auf das Wesentliche bezieht)

• wenn logische Inkonsistenzen zwischen Datenlayern entstehen

WANN generalisieren (2)

• wenn Informationen kombiniert (vereinigt) werden können

• wenn die Karte durch “zu viel” Information ihren Charakter verliert

• wenn wichtige Information unbemerkt bleiben könnte

• wenn Objekte im “richtigen” Maßstab zu klein werden und ihre Sichtbarkeit dadurch erschwert wird

WIE generalisieren

• Vereinfachung (z. B. Flächenumgrenzungen)• Glätten (z. B. Kurven, Krümmungen)• Aggregation (z. B. Gruppierung diskreter Objekte)• Vereinigung (z. B. wichtige Information überdeckt

weniger relevante)• Zusammenfassung (z. B. mehrere Objekte zu

einem) • Wechsel der Symboldimension (z. B. vom Flächen-

zum Punktsymbol)

Beispiele

• Generalisierungen von Straßen

• Generalisierung von Küstenlinien

• (zwei separate Folien)

Notwendigkeit und Probleme der Generalisierung

• Lesbarkeit einer Karte: man vergrößert Objekte, die damit jedoch unmaßstäblich wiedergegeben werden und das Prinzip der geometrischen Richtigkeit einschränken

• Verzicht auf Wiedergabe: man verzichtet auf die Darstellung von Objekten, schränkt jedoch das Prinzip der Vollständigkeit ein

Generalisierungstechniken (inhaltlich)

• Klassifikation• Vereinfachung• Betonung, Hervorhebung

Generalisierungstechniken (graphisch)

• Symbolisierung– Punkte– Linien– Flächen

Klassifikation

• Gruppierung von Phänomenen • Ähnliche Klassen (qualitativ oder quantitativ)

zusammenfassen• Aggregation von Einzelinformationen und

Klassenzuordnung

Betonung, Hervorhebung

• Größenverhältnisse: zur Betonung Objekte nicht maßstabsgetreu darstellen

• Vergrößerung von Objekten, um sie gegenüber der Umgebung hervorzuheben

• Ggf. subjektive Elemente zur Darstellung von Objekten einbeziehen

Symbolisierung

• “Übersetzung”: Reale Objekte werden in Symbole der Karte transformiert

• Symbole vernachlässigen Details bzw. wahres Aussehen des Objektes

• Symbole sollen i. d. R. spezielle Objekte betonen (z. B. deren räumliche Lage, Bedeutung,…)

Maßstab

• Generalisierung führt zu unterschiedlichen maßstäblichen Darstellungen in einer Karte, Einzelobjekte werden in abweichendem Maßstab dargestellt– Maßstab wird bei Generalisierungsvorgängen oft

bewußt vernachlässigt (z. B. zwecks Betonung, Hervorhebung von Objekten)

Vereinfachung (Funktionen)• Anwendbar auf Raster- und Vektordaten• Selektion der relevanten Informationen• Elimination von Objekten• Punktelimination (eliminiert jeden x-ten Punkt einer Linie oder

selektiert jeden 1/x-ten Punkt aus)

• Flächenelimination (z. B. A <= 1ha)

• z. B. Douglas-Peucker Routine (eliminiert Linienpunkte bei plötzlichem Richtungswechsel)

• Filter• Interpolation

Weitere Funktionen (Rasterdaten)

• Numerische Generalisierung• Resampling• Low-pass Filter / High-pass Filter• Minimum Distance Method• Maximum Likelihood• Zusammenfassung von Kategorien• Aggregierung von Zellen• Gewichtung• ...

Probleme der Generalisierung in der digitalen Kartographie

• Zoom-Funktionen (Automatische Darstellung eines zunehmenden Detaillierungsgrades räumlicher Objekte)

• Verzicht auf Karteninformationen• Zusammenfassen von Objekten bei

Maßstabsverkleinerung• Darstellung originaler oder berechneter,

hergeleiteter Informationen (=klassifizierte Daten, aggregierte Informationen)

Statistik und Kartographie• Generalisierung, Statistik und Kartographie hängen eng

zusammen:– Skalenniveau der Daten berücksichtigen (nominal-,

ordinal-, numerisch skaliert)– Graphische Ausgestaltung gemäß Skalenniveau der

Daten (Bertin, auch: MacEachren)– dürfen bestimmte Datensätze miteinander kombiniert

werden?– Qualitative oder quantitative Symbole – Klassifikation von Daten und deren Darstellung

Ausblick: Generalisierung in der digitalen Kartographie

• “Intelligent databases” - Intelligente (automatische!) Methoden zur Generalisierung ?

• Objektorientierung - Implementierung von Wissen, wie ein Objekt sich in verschiedenen Maßstäben repräsentieren kann

• Expertensysteme - System simuliert Experten für Generalisierungsprobleme

• Integration o. g. Ansätze in gängige Kartographiesysteme

Zusammenfassung

• Generalisierungstechniken

• Zeitliche Generalisierung

• (zwei separate Folien)

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