• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 1
  • Tagged with
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
1

Automatic Generation of Levels of Detail : A Study on the Swedish National Road Database / Automatisk generering av detaljnivåer

Börjesson, Alexandra January 2019 (has links)
When creating a map, the amount of data and which geographical information chosen to bepresented are decided based on the purpose of the map. Trafikverket is responsible for theNational Road Database that is a reference road network with a large amount of dataconnected to it. The database is built at a carriageway level where several links can be usedto represent a single road. In this thesis the database has been studied as well as thepossibilities to create an automatic workflow that creates a generalisation to road level. Someapplications and analyses that use this database are requesting input data of a higher level ofdetail. It is also found important from a cartographic point of view. Possibilities to create alinear referencing for the data between the different levels was studied as well, to make theupdates between the levels easier and not having the need to maintain two differentdatabases. It would make it possible to inherit attributes and the generic features connectedto the network.The first fully automated workflow for a generalisation of an entire map was developed in theNetherlands in 2014. Several other agencies in Sweden and Norway are currently working ongeneralisations as well and using different approaches. Statens Vegvesen, which is theNational Road Agency in Norway, has already implemented the different levels of detail intheir road database. Lantmäteriet currently has a project where their goal is to create a fullyautomated map to easily change to a larger scale.After studying the programs used in other generalisations and which programs Trafikverketnormally use, FME and ArcGIS were chosen to be used in this thesis. A small study area waschosen, and the proper data was collected from the National Road Database. The study wasconducted by a set of experiments and trying different parameter values in order to obtain asatisfactory result.Three different areas where studied, where the goal was to find a sequence of functions thatsuccessfully generalised all the areas. The areas were parallel roads, complex intersectionsand roundabouts. The result consists of a suggested workflow, but alterations hade to bemade manually since it was not possible to find a fully automated generalisation for the areachosen. Therefore, a set of functions and tools that could be developed were collected as wellin the end to make a more automated workflow possible.The result found in this thesis show that if the cartographic generalisations are more studiedand examined it should be possible to get a more automated workflow to create ageneralisation between the different level of detail. However, it might be difficult to get theworkflow fully automated due to the complexity of the intersections. / När en karta skapas baseras mängden data och vilken geografisk information som skaförmedlas beroende på syftet med kartan. Trafikverket ansvarar för den NationellaVägdatabasen som är ett referensvägnät med en stor mäng data kopplad till vägnätet.Referensvägnätet är byggt på en körbanenivå. I det här arbetet har databasen studerats ochvilka möjligheter som finns för att skapa en automatisk generalisering till vägnivå. Det finnsett behov att representera data på en annan detaljnivå för vissa applikationer och analysersom använder sig av vägdatabasen. Det är även viktigt utifrån ett kartografiskt synsätt.Möjligheterna att skapa en linjär referering mellan de olika detaljnivåerna har undersökts, föratt förenkla uppdateringar mellan nivåerna samt att inte behöva ajourhålla två olikadatabaser. Det skulle även göra det möjligt att attribut och företeelser kan ärvas mellan deolika nivåerna.Det fösta helt automatiserade arbetsflödet för en generalisering av en karta utformades 2014i Nederländerna. Flera andra myndigheter i Sverige och Norge arbetar just nu med den härtypen av generaliseringar och har använt sig av olika tillvägagångssätt. Statens Vegvesen,vilket är den statliga myndighet som ansvarar för vägar i Norge, har redan implementerat olikadetaljnivåer i deras vägdatabas. Lantmäteriet har ett projekt med målet att skapa en fulltautomatisk generalisering för olika skalor.Efter att ha studerat de olika program som vanligtvis används vid generaliseringar samt vilkaprogram som Trafikverket använder sig av så valdes FME och ArcGIS i det här arbetet. Ettmindre studieområde valdes ut och relevant data hämtades från den NationellaVägdatabasen. Studien bestod av olika experiment och tester av olika parametervärden föratt få ett acceptabelt resultat.Tre olika områden studerades, där målet var att hitta en följd operationer som skapade enlämplig generalisering för alla områden. De tre olika områdena var parallella vägar,trafikplatser och cirkulationsplatser. Resultatet består av förslag på ett arbetsflöde, men delarhar behövt göras manuellt då det inte var möjligt att hitta en helt automatiseradgeneralisering för det valda området. Förslag på olika funktioner och verktyg som kanutvecklas har sammanställts, för att kunna utvecklade ett mer automatiserat arbetssätt.Resultatet av det här arbetet visar att om kartografiska generaliseringar studeras och testasmer skulle det kunna vara möjligt att skapa ett mer automatiserat arbetssätt med syfte attmöjliggöra generaliseringar mellan olika detaljnivåer. Det kan däremot vara svårt att få dettahelt automatiserat på grund av de olika komplexa trafikplatserna.

Page generated in 0.057 seconds