1:25000 ölçekli haritalardan bilgisayar destekli genelleştirme ile 1:50000 ölçekli harita üretimi

Abstract

ÖZET Genelleştirme, haritanın okunaklığını yükseltmek amacıyla haritanın doğruluğunu ve anlatımını muhafaza ederek, sahip olduğu bilginin azaltılması işlemidir.Klasik genelleştirmede büyük ölçekteki haritalardan daha küçük ölçekli haritalar üretmek amacıyla bir takım kurallar tanımlanmıştır. Bu kuralların uygulanması tamamen insan yorumuna bağlıdır. Dolayısıyla, uygulama, kişilere göre farklılıklar göstermekte ve belli bir standart sağlamak mümkün olamamaktadır. Aynı zamanda klasik yolla yapılan genelleştirme işlemi oldukça uzun zaman almaktadır. Bu problemlerin giderilmesi için, teorik araştırmaları 1960 lı yıllarda başlayan ve uygulama denemeleri 1980 li yıllarda yapılan otomatik genelleştirme ya da bilgisayar destekli genelleştirme çalışmalarına başlanmıştır. Klasik genelleştirme kuralları için algoritmalar geliştirilerek bunların bilgisayar desteğinde gerçekleştirilmesi işlemine otomatik genelleştirme adı verilir. Bugün için otomatik genelleştirme konusunda yapılan çalışmalarda çok başarılı ve çok somut sonuçlar alındığı söylenemese de önümüzdeki yıllarda yazılım ve donanımdaki genelleştirmeye yönelik kısıtlamaların aşılması halinde çok daha iyi sonuçlar alınabileceği söylenebilir. Bu tezde, 1:25000 ölçekli haritalardan klasik genelleştirme yoluyla 1:50000 ölçekli harita üretimi prensip ve kurallarından yararlanarak otomatik genelleştirme ile nasıl yapılabileceği uygulamalı olarak gösterilmeye çalışılmıştır. İlk bölümde genelleştirme ile ilgili tanımlara ve genelleştirmeyi etkileyen faktörlere yer verilmiştir. İkinci bölümde genelleştirme konusunda yapılan çalışmalar tarihsel bir sıra içerisinde sunulmuştur. Üçüncü bölümde NELERİN, NE ZAMAN ve NASIL genelleştirileceğine karar verecek organa (insan ve/veya bilgisayar) göre farklılık gösteren genelleştirme yöntemleri anlatılmıştır. Genelleştirme yöntemlerinde, önce klasik genelleştirme anlatılmış daha sonra da otomatik genelleştirme yöntemleri sunulmuştur. Dördüncü bölümde, tezin ana konusunu oluşturan otomatik genelleştirme fonksiyon ve algoritmaları incelenmiş ve beşinci bölümde de sayısal haritadan otomatik genelleştirme modeline ilişkin bir uygulama gerçekleştirilmiştir.

ABSTRACT Generalization is the process of reduction of the information in a map while keeping its precision and context in order to increase its readibility. In traditional generalization, a set of rules have been defined in order to produce smaller scale maps from large scale maps. Application of the rules depends absolutely on the human interpretation. Thus, every application differs from person to person and a definit standard have not been possible furthermore, the traditional generalization takes a considerable long time. In order to eleminate these problems, automatic generalization or computer aided generalization studies have been commenced whereas their theorytical researches were started in 1960 s and their application trials were performed in 1980 s. The process of defining traditional generalization rules mathematically and implementing them by aid of computers is called as `automatic generalization`. Although today it is not possible to say that very successful and concrete results are obtained, it can be said in following year much better results will be obtained after overcoming the limitation related with generalization in software and hardware. In this thesis, it is tried to demonstrate practically how to produce 1:50 000 scale maps from 1:25 000 scale maps via automatic generalization by making use of traditional generalization principles and rules. In first chapter, definitions related with automatic generalization and factors effecting the generalization are discussed. In the second chapter, studies performed before are presented in a historical order. In the third chapter, generalization methods which differ according to the being (human and/or computer) that will decide what, when and how to generalize are presented. Among methods of generalization, first traditional generalization is explained and then automatic generalization methods are presented. In the fourth chapter, automatic generalization functions and algorithms which are the major topic of the thesis are investigated and in the fifth chapter, related with the model `automatic generalization with digital maps` (`automatic generalization of digital maps`) an application is realized.