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Generalización cartográfica

Ejemplos del proceso de generalización. La generalización cartográfica , o generalización de mapas , abarca todos los cambios que se realizan en un mapa al derivar un mapa a men...

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Ejemplos del proceso de generalización.

La generalización cartográfica , o generalización de mapas , abarca todos los cambios que se realizan en un mapa al derivar un mapa a menor escala a partir de un mapa o datos cartográficos a mayor escala. Es una parte fundamental del diseño cartográfico . Ya sea realizada manualmente por un cartógrafo o mediante una computadora o un conjunto de algoritmos , la generalización busca abstraer información espacial con un alto nivel de detalle a información que pueda representarse en un mapa con un nivel de detalle menor.

El cartógrafo tiene libertad para ajustar el contenido de sus mapas y crear un mapa adecuado y útil que transmita información espacial, logrando el equilibrio perfecto entre el propósito del mapa y el detalle preciso del tema representado. Los mapas bien generalizados son aquellos que enfatizan los elementos cartográficos más importantes, representando el mundo de la manera más fiel y reconocible.

Historia

Durante la primera mitad del siglo XX, los cartógrafos comenzaron a reflexionar seriamente sobre cómo las características que dibujaban dependían de la escala. Eduard Imhof , uno de los cartógrafos académicos y profesionales más destacados de la época, publicó en 1937 un estudio sobre planos urbanos en mapas a diversas escalas, donde enumeró varias formas de generalización, incluidas las que posteriormente se denominaron simbolización, fusión, simplificación, mejora y desplazamiento. [ 1 ] A medida que surgieron los enfoques analíticos de la geografía en las décadas de 1950 y 1960, la generalización, especialmente la simplificación de líneas y el suavizado de rásteres, se convirtió en objeto de estudio. [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]

La generalización fue probablemente el aspecto más estudiado de la cartografía desde la década de 1970 hasta la de 1990. Esto se debe probablemente a que encajaba dentro de las dos principales tendencias de investigación de la época: la comunicación cartográfica (especialmente los algoritmos de procesamiento de señales basados ​​en la teoría de la información ) y las oportunidades que brindaba el avance tecnológico (debido a su potencial de automatización). Las primeras investigaciones se centraron principalmente en algoritmos para automatizar operaciones de generalización individuales. [ 5 ] A finales de la década de 1980, los cartógrafos académicos pensaban más allá, desarrollando una teoría general de la generalización y explorando el uso de sistemas expertos y otras tecnologías incipientes de inteligencia artificial para automatizar todo el proceso, incluidas las decisiones sobre qué herramientas usar y cuándo. [ 6 ] [ 7 ] Estas líneas de investigación se estancaron un poco a finales de la década de 1990, coincidiendo con una pérdida general de fe en las promesas de la IA y el auge de las críticas posmodernas sobre los impactos de la automatización del diseño.

En los últimos años, la comunidad de generalización ha experimentado un resurgimiento, impulsado en parte por las renovadas oportunidades de la IA. Otra tendencia reciente ha sido el enfoque en el mapeo multiescala , integrando bases de datos SIG desarrolladas para varias escalas objetivo, lo que reduce el alcance de la necesidad de generalización a las "brechas" de escala entre ellas, un nivel más manejable para la automatización. [ 8 ]

Teorías sobre el detalle de los mapas

La generalización se define a menudo simplemente como la eliminación de detalles, pero se basa en la noción, adoptada originalmente de la teoría de la información , del volumen de información o detalle que se encuentra en el mapa, y cómo ese volumen está controlado por la escala del mapa, su propósito y el público al que va dirigido. Si existe una cantidad óptima de información para un proyecto cartográfico determinado, entonces la generalización es el proceso de tomar los datos existentes disponibles, a menudo denominados (especialmente en Europa) modelo digital del paisaje (MDP), que generalmente, aunque no siempre, tienen una cantidad de información mayor a la necesaria, y procesarlos para crear un nuevo conjunto de datos , a menudo denominado modelo cartográfico digital (MCD), con la cantidad deseada. [ 6 ]

Se han propuesto muchos modelos conceptuales generales para comprender este proceso, a menudo intentando capturar el proceso de toma de decisiones del cartógrafo maestro humano. Uno de los modelos más populares, desarrollado por McMaster y Shea en 1988, divide estas decisiones en tres fases: Objetivos filosóficos , las razones generales por las que la generalización es deseable o necesaria, y criterios para evaluar su éxito; Evaluación cartométrica , las características de un mapa dado (o elemento dentro de ese mapa) que exigen generalización; y Transformaciones espaciales y de atributos , el conjunto de operadores de generalización disponibles para usar en un elemento, capa o mapa dado. [ 7 ] En la primera fase, la más conceptual, McMaster y Shea muestran cómo la generalización juega un papel central en la resolución de los objetivos a menudo contradictorios del diseño cartográfico en su conjunto: funcionalidad frente a estética, riqueza de información frente a claridad, y el deseo de hacer más frente a las limitaciones de la tecnología y el medio. Estos conflictos pueden reducirse a un conflicto básico entre la necesidad de más datos en el mapa y la necesidad de menos, siendo la generalización la herramienta para equilibrarlos.

Un desafío del enfoque de la teoría de la información para la generalización es su base en la medición de la cantidad de información en el mapa, antes y después de los procedimientos de generalización. [ 9 ] Se podría concebir que un mapa se cuantifique por su densidad de información cartográfica , el número promedio de "bits" de información por unidad de área en el mapa (o su corolario, la resolución de información , la distancia promedio entre bits), y por su densidad o resolución de información terrestre , las mismas medidas por unidad de área en la Tierra. La escala sería, por lo tanto, proporcional a la relación entre ellas, y un cambio de escala requeriría el ajuste de una o ambas mediante la generalización.

Pero, ¿qué se considera un «bit» de información cartográfica? En casos específicos, no es difícil, como contar el número total de elementos en el mapa o el número de vértices en una sola línea (posiblemente reducido al número de vértices prominentes ); esta sencillez explica por qué estos fueron los primeros objetivos de la investigación sobre generalización. [ 4 ] Sin embargo, es un desafío para el mapa en general, donde surgen preguntas como «¿cuánta información gráfica hay en una etiqueta cartográfica: un bit (la palabra completa), un bit por cada carácter o bits por cada vértice o curva en cada carácter, como si fueran elementos de cada área?». Cada opción puede ser relevante en diferentes momentos.

Esta medición se complica aún más por el papel de la simbología del mapa , que puede afectar la densidad de información aparente . Un mapa con una jerarquía visual fuerte (es decir, con capas menos importantes atenuadas pero aún presentes) tiene una estética de ser "claro" porque a primera vista parece contener menos datos de los que realmente contiene; por el contrario, un mapa sin jerarquía visual, en el que todas las capas parecen igualmente importantes, podría resumirse como "desordenado" porque la primera impresión es que contiene más datos de los que realmente contiene. [ 10 ] Diseñar un mapa para lograr la estética gestalt deseada se trata, por lo tanto, de gestionar la densidad de información aparente más que la densidad de información real. En palabras de Edward Tufte , [ 11 ]

La confusión y el desorden son fallos de diseño, no características de la información. Por lo tanto, la clave está en encontrar estrategias de diseño que revelen detalles y complejidad, en lugar de culpar a los datos por un exceso de complejidad.

Hay trabajos recientes que reconocen el papel de los símbolos cartográficos, incluida la tipología de operadores de generalización de Roth-Brewer, [ 12 ] aunque aclaran que la simbología no es una forma de generalización, sino simplemente un complemento de la generalización para lograr una densidad de información aparente deseada. [ 13 ]

Operadores

Existen numerosas técnicas cartográficas que se utilizan para ajustar la cantidad de datos geográficos en el mapa. A lo largo de décadas de investigación sobre generalización, se han publicado más de una docena de listas únicas de dichos operadores de generalización , con diferencias significativas. De hecho, existen múltiples revisiones que comparan las listas, [ 5 ] [ 12 ] [ 14 ] e incluso estas omiten algunas destacadas, como la que se encuentra en el primer libro de texto de John Keates (1973), que aparentemente se adelantó a su tiempo. [ 15 ] Algunas de estas operaciones se han automatizado mediante múltiples algoritmos, con herramientas disponibles en sistemas de información geográfica y otros programas; otras han resultado mucho más difíciles, y la mayoría de los cartógrafos aún las realizan manualmente.

Este mapa de OpenStreetMap de Oklahoma muestra las dificultades de la selección automatizada a partir de datos SIG sin procesar. Las lagunas en las carreteras no se deben a la falta de datos, sino a deficiencias en el proceso de selección. Cabe destacar también que falta el punto y la etiqueta de Oklahoma City, aunque sus suburbios, Norman y Edmond, sí están incluidos.

Seleccionar

También llamado filtro, omisión

Uno de los primeros operadores en ser reconocido y analizado, que apareció por primera vez en la lista de Keates de 1973, [ 4 ] [ 15 ] la selección es el proceso de simplemente eliminar características geográficas completas del mapa. Hay dos tipos de selección, que se combinan en algunos modelos y se separan en otros:

  • Selección de capas : (también llamada selección de clase o agregar [ 12 ] ) la elección de qué capas de datos o temas incluir o no (por ejemplo, un mapa de calles que incluya calles pero no geología).
  • Selección de características : (a veces llamada refinamiento o eliminación [ 12 ] ) la elección de qué características específicas incluir o eliminar dentro de una capa incluida (por ejemplo, cuáles 50 de los millones de ciudades mostrar en un mapa mundial).

En la selección de características , elegir qué características conservar o excluir es más complejo de lo que parece. Si bien el uso de un atributo simple de tamaño real (población de la ciudad, ancho de la carretera o volumen de tráfico, caudal del río), que suele estar fácilmente disponible en los datos SIG existentes, a menudo produce una selección excesivamente concentrada en algunas áreas y dispersa en otras. Por lo tanto, los cartógrafos suelen filtrarlas según su grado de importancia regional , su prominencia en su área local en lugar del mapa en su conjunto, lo que produce un mapa más equilibrado, pero es más difícil de automatizar. Se han desarrollado muchas fórmulas para clasificar automáticamente la importancia regional de las características, por ejemplo, equilibrando el tamaño bruto con la distancia a la característica más cercana de tamaño significativamente mayor, de forma similar a las medidas de prominencia topográfica , pero esto es mucho más difícil para las características lineales que para los puntos, y a veces produce resultados indeseables (como el "problema de Baltimore", en el que se omiten ciudades que parecen importantes).

Otro enfoque consiste en codificar manualmente un juicio subjetivo sobre la importancia regional en los datos SIG, que posteriormente pueden utilizarse para filtrar elementos; este fue el enfoque adoptado para el conjunto de datos Natural Earth creado por cartógrafos.

Simplificar

Comparación de varios algoritmos comunes de generalización de líneas. Gris: línea original (394 vértices), naranja: simplificación de Douglas-Peucker de 1973 (11 vértices), azul: suavizado PAEK de 2002 (483 vértices), rojo: simplificación de Zhou-Jones de 2004 (31 vértices). Todos se ejecutaron con los mismos parámetros de tolerancia.

Otro enfoque inicial de la investigación sobre generalización, [ 4 ] [ 15 ] simplificación es la eliminación de vértices en líneas y límites de áreas. Se han desarrollado diversos algoritmos, pero la mayoría implican la búsqueda a través de los vértices de la línea, eliminando aquellos que contribuyen menos a la forma general de la misma. El algoritmo de Ramer-Douglas-Peucker (1972/1973) es una de las técnicas más antiguas y aún más comunes para la simplificación de líneas. [ 16 ] La mayoría de estos algoritmos, especialmente los primeros, priorizaban la reducción del tamaño de los conjuntos de datos en la época del almacenamiento digital limitado, por encima de la calidad de la apariencia en los mapas, y a menudo producen líneas que parecen excesivamente angulares, especialmente en curvas como las de los ríos. Otros algoritmos incluyen el algoritmo de Wang-Müller (1998), que busca curvaturas críticas y suele ser más preciso a costa de un mayor tiempo de procesamiento, y los algoritmos de Zhou-Jones (2005) y Visvalingam-Whyatt (1992), que utilizan propiedades de los triángulos dentro del polígono para determinar qué vértices eliminar. [ 17 ]

Mapas geológicos a escala 1:24 000 y 1:100 000 (recuadro) de la misma zona en el Parque Nacional Zion , Utah . Para obtener el mapa más pequeño a partir del más grande, se requerirían varias operaciones de generalización, como la selección para eliminar características menos importantes (p. ej., fallas menores), el suavizado de los límites de las zonas, la clasificación de formaciones similares en categorías más amplias (p. ej., Qmsc + Qmsy > Qms), la fusión de zonas pequeñas en otras más grandes pero disímiles (p. ej., Qmt), la exageración de zonas muy estrechas (Jms/Jks) y el desplazamiento de zonas adyacentes a zonas exageradas. En realidad, ambos mapas se elaboraron de forma independiente.

Liso

Para las líneas (y los límites de las áreas), el suavizado se asemeja a la simplificación y, en el pasado, a veces se combinaba con ella. La diferencia radica en que el suavizado busca simplificar la forma general de la línea eliminando pequeños detalles, lo que puede requerir más vértices que la línea original. La simplificación tiende a hacer que una línea curva parezca angular, mientras que el suavizado tiende a producir el efecto contrario.

El principio de suavizado también se utiliza a menudo para generalizar las representaciones ráster de campos , frecuentemente mediante un enfoque de suavizado de núcleo . De hecho, este fue uno de los primeros algoritmos de generalización publicados, por Waldo Tobler en 1966. [ 3 ]

Unir

También llamado disolución, amalgama, aglomeración o combinación

Esta operación, identificada por Imhof en 1937, [ 1 ] implica combinar elementos vecinos en un único elemento del mismo tipo, a escalas donde la distinción entre ellos no es importante. Por ejemplo, una cadena montañosa puede consistir en varias crestas aisladas en el entorno natural, pero se muestra como una cadena continua a pequeña escala en el mapa. O bien, los edificios adyacentes en un complejo podrían combinarse en un único "edificio". Para una interpretación adecuada, el lector del mapa debe tener en cuenta que, debido a las limitaciones de escala, los elementos combinados no son representaciones perfectas de elementos naturales o artificiales. [ 18 ] La función Dissolver es una herramienta común de SIG que se utiliza para esta operación de generalización, [ 19 ] pero se han desarrollado herramientas adicionales para situaciones específicas, como encontrar polígonos muy pequeños y fusionarlos en polígonos vecinos más grandes. Este operador es diferente de la agregación porque no hay cambio en la dimensionalidad (es decir, las líneas se disuelven en líneas y los polígonos en polígonos), y los objetos originales y finales son del mismo tipo conceptual (por ejemplo, edificio se convierte en edificio).

Agregar

También llamada combinación o regionalización

La agregación es la fusión de múltiples características en una nueva característica compuesta, a menudo de mayor dimensión (generalmente puntos a áreas). La nueva característica es de un tipo ontológico diferente al de los individuos originales, porque conceptualiza el grupo. Por ejemplo, una multitud de "edificios" se puede convertir en una sola región que representa un "área urbana" (no un "edificio"), o un grupo de "árboles" en un "bosque". [ 16 ] Algunos programas de SIG tienen herramientas de agregación que identifican grupos de características y los combinan. [ 20 ] La agregación difiere de la fusión en que puede operar a través de dimensiones, como agregar puntos a líneas, puntos a polígonos, líneas a polígonos y polígonos a polígonos, y en que existe una diferencia conceptual entre la fuente y el producto.

Tipificar

También llamado refinamiento de distribución

Typify es un operador de simbología que reemplaza un gran conjunto de características similares con un número menor de símbolos representativos, lo que resulta en un mapa más disperso y limpio. [ 21 ] Por ejemplo, un área con docenas de minas podría simbolizarse con solo 3 o 4 símbolos de minas que no representan ubicaciones reales de minas, sino solo la presencia general de minas en el área. A diferencia del operador de agregación, que reemplaza muchas características relacionadas con una sola característica de "grupo", los símbolos utilizados en el operador typify aún representan individuos, solo individuos "típicos". Reduce la densidad de características manteniendo su ubicación relativa y diseño. Al usar el operador typify, se crea un nuevo conjunto de símbolos, no se modifican los datos espaciales. Este operador se puede usar en características de punto, línea y polígono.

Colapsar

También llamado Simbolizar

Este operador reduce la dimensión de una característica, como la práctica común de representar ciudades (bidimensionales) como puntos (cerodimensionales) y carreteras (bidimensionales) como líneas (unidimensionales). Con frecuencia, se aplica un símbolo de mapa a la geometría resultante para dar una indicación general de su extensión original, como el diámetro de un punto para representar la población de una ciudad o el grosor de una línea para representar el número de carriles en una carretera. Imhof (1937) analiza estas generalizaciones particulares en detalle. [ 1 ] Este operador a menudo imita una práctica de generalización cognitiva similar. Por ejemplo, hablar inequívocamente de la distancia entre dos ciudades implica una conceptualización de ciudad como un punto, y usar frases como "por la carretera" o "a lo largo de la carretera" o incluso direcciones postales implica una conceptualización de carretera como una línea.

Reclasificar

Este operador simplifica principalmente los atributos de las características, aunque también puede resultar en una simplificación geométrica. Si bien la categorización se utiliza para una amplia variedad de propósitos, en este caso la tarea consiste en tomar un amplio rango de valores que es demasiado complejo para representar en un mapa de una escala determinada y reducirlo a unas pocas categorías que son mucho más simples de representar, especialmente si los patrones geográficos dan como resultado grandes regiones de la misma categoría. Un ejemplo sería tomar una capa de cobertura terrestre con 120 categorías y agruparlas en 5 categorías (urbana, agrícola, forestal, acuática, desértica), lo que daría como resultado un mapa espacialmente más simple. Para campos discretos (también conocidos como coberturas categóricas o mapas de clases de área) representados como polígonos vectoriales , como la cobertura terrestre , el tipo de clima , el tipo de suelo , la zonificación urbana o la geología superficial , la reclasificación a menudo da como resultado polígonos adyacentes con la misma categoría, lo que requiere una operación de disolución posterior para fusionarlos.

Exagerar

En este mapa de OpenStreetMap de Loveland Pass , Colorado , la exageración del grosor de los símbolos de las carreteras hace que parezcan confusas. Se requiere una exageración geométrica de las curvas cerradas y el desplazamiento de las carreteras junto a la autopista para clarificar la red vial.

La exageración consiste en el ajuste parcial de la geometría o la simbología para agrandar algún aspecto de una característica, con el fin de hacerla más visible, reconocible o elevarla en la jerarquía visual . Por ejemplo, una serie de curvas cerradas en una carretera aparecerían juntas en un mapa a pequeña escala, por lo que la carretera se redibuja con las curvas más grandes y separadas que en la realidad. Un ejemplo de simbología sería dibujar autopistas como líneas gruesas en un mapa a pequeña escala que tendrían kilómetros de ancho si se midieran según la escala. La exageración suele requerir una operación de desplazamiento posterior, ya que la característica exagerada se superpone a la ubicación real de las características cercanas, lo que obliga a ajustarlas. [ 16 ]

Desplazar

También llamada resolución de conflictos

El desplazamiento se puede emplear cuando dos objetos están tan cerca el uno del otro que se superpondrían a escalas menores, especialmente cuando un operador de exageración ha hecho que los dos objetos sean más grandes de lo que realmente son. Un lugar común donde esto ocurriría son las ciudades de Brazzaville y Kinshasa a ambos lados del río Congo en África. Ambas son las capitales de sus respectivos países y en los mapas generales se mostrarían con un símbolo ligeramente más grande que otras ciudades. Dependiendo de la escala del mapa, los símbolos se superpondrían. Al desplazarlos lejos del río (y lejos de su ubicación real), se puede evitar la superposición de símbolos. Otro caso común es cuando una carretera y una vía férrea corren paralelas entre sí. Keates (1973) fue uno de los primeros en utilizar los términos modernos para exageración y desplazamiento y discutir su estrecha relación, pero ya Imhof (1937) los reconocía [ 1 ] [ 15 ].

Mejorar

Se trata de la adición de símbolos u otros detalles en un mapa a menor escala para que una característica particular resulte más comprensible, especialmente cuando dicha comprensión es fundamental para el propósito del mapa. Un ejemplo común es la adición del símbolo de un puente para enfatizar que un cruce de carretera no está a nivel del suelo, sino que se trata de un paso elevado . A gran escala, dicho símbolo puede no ser necesario debido a la simbología diferente y al mayor espacio disponible para mostrar la relación real. Esta adición puede parecer contraintuitiva si solo se considera la generalización como la eliminación de detalles. Este es uno de los operadores menos comúnmente listados. [ 12 ]

SIG y generalización automatizada

A medida que los SIG se desarrollaron desde finales de la década de 1960, se hizo evidente la necesidad de técnicas de generalización algorítmica automática. Idealmente, las agencias responsables de recopilar y mantener datos espaciales deberían intentar conservar una única representación canónica de una característica determinada, con el mayor nivel de detalle posible. De esta forma, solo habría un registro que actualizar cuando esa característica cambiara en el mundo real. [ 5 ] A partir de estos datos a gran escala, idealmente debería ser posible, mediante la generalización automatizada, producir mapas y otros productos de datos a cualquier escala requerida. La alternativa es mantener bases de datos separadas, cada una a la escala necesaria para un conjunto determinado de proyectos cartográficos, cada una de las cuales requiere atención cuando algo cambia en el mundo real.

En esta época se desarrollaron varios enfoques generales para la generalización:

  • La perspectiva orientada a la representación se centra en la representación de datos en diferentes escalas, lo cual está relacionado con el campo de las bases de datos de representación múltiple (MRDB, por sus siglas en inglés).
  • La perspectiva orientada a procesos se centra en el proceso de generalización.
  • El enfoque escalonado es una generalización gradual, en la que cada conjunto de datos derivado se basa en la otra base de datos de la siguiente escala mayor.
  • El enfoque de estrella consiste en que los datos derivados en todas las escalas se basan en una única base de datos (a gran escala).

Ley de escala

Hay muchas más características geográficas pequeñas que grandes en la superficie terrestre, o muchas más cosas pequeñas que grandes en los mapas. Esta noción de muchas más cosas pequeñas que grandes también se denomina heterogeneidad espacial , que se ha formulado como ley de escala. [ 22 ] La generalización cartográfica o cualquier práctica de mapeo en general consiste esencialmente en conservar la escala subyacente de numerosos elementos pequeños, muy pocos grandes y algunos intermedios entre los más pequeños y los más grandes. [ 23 ] Este proceso de mapeo puede lograrse de manera eficiente y efectiva mediante rupturas de cabeza/cola , [ 24 ] [ 25 ] un nuevo esquema de clasificación o herramienta de visualización para datos con una distribución de cola pesada. Es probable que la ley de escala reemplace la ley radical de Töpfer como una ley universal para diversas prácticas de mapeo. Lo que subyace a la ley de escala es una especie de cambio de paradigma de la geometría euclidiana a la fractal, del pensamiento no recursivo al pensamiento recursivo. [ 26 ]

Véase también

Referencias

  1. ^ Imhof , Eduard (1937 ) . "Das Siedlungsbild in der Karte (El plan de asentamiento en el mapa)" . Anuncios de la Sociedad Geográfica-Etnográfica de Zurich . 37 : 17.
  2. ↑ Perkal, Julian (1958) "Proba obiektywnej generalizacji ," Geodezja i Karografia , VII:2 (1958), pp.130-142. Traducción al inglés, 1965, " An Attempt at Objective Generalization ," Discussion Papers of The Michigan Inter-university Community of Mathematical Geographers
  3. 1 2 Tobler, Waldo R. (1966). "Generalización de mapas numéricos" (PDF) . Documentos de debate de la comunidad interuniversitaria de geógrafos matemáticos de Michigan (8).
  4. 1 2 3 4 Töpfer, F.; Pillewizer, W. (1966). "Los principios de la selección" . The Cartographic Journal . 3 (1): 10– 16. Bibcode : 1966CartJ...3...10T . doi : 10.1179/caj.1966.3.1.10 .
  5. 1 2 3 Li, Zhilin (febrero de 2007). "Generalización de mapas digitales en la era de la Ilustración: una revisión de los primeros cuarenta años". The Cartographic Journal . 44 (1): 80– 93. Bibcode : 2007CartJ..44...80L . doi : 10.1179/000870407x173913 . hdl : 10397/29285 . S2CID 129964222 . 
  6. 1 2 Brassel, Kurt E.; Weibel, Robert (1988). "Una revisión y marco conceptual de la generalización automatizada de mapas". Revista Internacional de Sistemas de Información Geográfica . 2 (3): 229– 244. doi : 10.1080/02693798808927898 .
  7. 1 2 McMaster, Robert; Shea, K. Stuart (1992). Generalización en cartografía digital . Asociación de geógrafos estadounidenses.
  8. ↑ Mackaness, William A.; Ruas, Anne; Sarjakoski, L. Tiina (2007). Generalización de la información geográfica: modelado cartográfico y aplicaciones . Asociación Cartográfica Internacional, Elsevier. ISBN 978-0-08-045374-3.
  9. ↑ Ciołkosz-Styk, Agata; Styk, Adam (2011). "Medición de la densidad gráfica de mapas mediante un método de procesamiento de imágenes digitales en el ejemplo de mapas de ciudades" (PDF) . Geoinformation Issues . 3 (1): 61–76 . Bibcode : 2012GeIss...3...61C .
  10. ↑ Touya, Guillaume; Hoarau, Charlotte; Christophe, Sidonie (2016). "Desorden y legibilidad de mapas en cartografía automatizada: una agenda de investigación" . Cartographica . 51 (4): 198– 207. doi : 10.3138/cart.51.4.3132 . S2CID 132136841 . 
  11. ↑ Tufte, Edward (1990). Visualizando la información . Graphics Press. pág. 53. 
  12. 1 2 3 4 5 Roth, Robert E.; Brewer, Cynthia A.; Stryker, Michael S. (2011). "Una tipología de operadores para mantener diseños de mapas legibles a múltiples escalas" . Cartographic Perspectives (68): 29– 64. doi : 10.14714/CP68.7 .
  13. ↑ Brewer, Cynthia A.; Buttenfield, Barbara P. (2010). "Dominando la escala del mapa: equilibrando las cargas de trabajo mediante el cambio de visualización y geometría en la cartografía multiescala" . GeoInformatica . 14 (2): 221– 239. Bibcode : 2010GInfo..14..221B . doi : 10.1007/s10707-009-0083-6 .
  14. ↑ Tyner, Judith (2010). Principios del diseño de mapas . Guilford Press. págs. 82–90 . ISBN  978-1-60623-544-7.
  15. 1 2 3 4 Keates, John S. (1973). Diseño y producción cartográfica . Longman. págs. 22–28 . ISBN  0-582-48440-5.
  16. 1 2 3 Stern, Boris (2014). "Generalización de datos cartográficos". Alianza de formación en tecnología de la información geográfica : 08–11 .
  17. ↑ "Simplificar polígono (cartografía)—ArcGIS Pro | Documentación" .
  18. ↑ Raveneau, Jean (1993). " [ Reseña de ] Monmonier, Mark (1991) Cómo mentir con mapas. Chicago, University of Chicago Press, 176 p. (ISBN 0-226-53415-4)" . Cahiers de Géographie du Québec . 37 (101): 392. doi : 10.7202/022356ar . ISSN 0007-9766 . 
  19. ↑ "Cómo funciona Dissolve (Gestión de datos)" . ArcGIS Desktop . Consultado el 13 de diciembre de 2018 .
  20. ↑ Jones, DE; Bundy, GL; Ware, JM (1995). "Generalización de mapas con una estructura de datos triangulada". Cartografía y sistemas de información geográfica . 22 (4): 317– 331.
  21. ↑ "La tipología ScaleMaster: Fundamentos literarios" (PDF) . Consultado el 20 de diciembre de 2018 .
  22. ↑ Jiang, Bin (2015a). "El análisis geoespacial requiere una forma diferente de pensar: El problema de la heterogeneidad espacial". GeoJournal . 80 (1): 1– 13. arXiv : 1401.5889 . Bibcode : 2015GeoJo..80....1J . doi : 10.1007/s10708-014-9537-y . S2CID 119248806 . 
  23. ↑ Jiang, Bin (2015b). "La naturaleza fractal de los mapas y la cartografía". Revista Internacional de Ciencias de la Información Geográfica . 29 (1): 159– 174. arXiv : 1406.5410 . Bibcode : 2015IJGIS..29..159J . doi : 10.1080/13658816.2014.953165 . S2CID 39170068 . 
  24. ↑ Jiang, Bin (2015c). "Rupturas de cabeza/cola para la visualización de la estructura y dinámica de la ciudad". Ciudades . 43 (3): 69– 77. arXiv : 1501.03046 . doi : 10.1016/j.cities.2014.11.013 . S2CID 119221425 . 
  25. ↑ Jiang, Bin (2013). "Rupturas de cabeza/cola: Un nuevo esquema de clasificación para datos con una distribución de cola pesada". The Professional Geographer . 65 (3): 482– 494. arXiv : 1209.2801 . Bibcode : 2013ProfG..65..482J . doi : 10.1080/00330124.2012.700499 . S2CID 119297992 . 
  26. ↑ Jiang, Bin (2017). "La escala como principio de diseño para la cartografía" . Annals of GIS . 23 (1): 67– 69. Bibcode : 2017AnGIS..23...67J . doi : 10.1080/19475683.2016.1251491 .

Lecturas adicionales

  • Buttenfield, BP y McMaster, RB (Eds.). (1991). Generalización de mapas: creación de reglas para la representación del conocimiento . Nueva York: John Wiley and Sons.
  • Harrie, L. (2003). Establecimiento de pesos y evaluación de la calidad en la generalización gráfica simultánea. Cartographic Journal , 40(3), 221–233.
  • Lonergan, M., & Jones, CB (2001). Un método de desplazamiento iterativo para la resolución de conflictos en la generalización de mapas. Algorithmica , 30, 287–301.
  • Li, Z. (2006). Fundamentos algorítmicos de la representación espacial multiescala . Boca Raton: CRC Press.
  • Qi, H., & Zhaloi, L. (2004). Avances en estudios sobre generalización automatizada de clústeres de puntos espaciales. IEEE Letters on Remote Sensing , 2994, 2841–2844.
  • Burdziej J., Gawrysiak P. (2012) Uso de minería web para descubrir patrones espaciales y puntos críticos para la generalización espacial. En: Chen L., Felfernig A., Liu J., Raś ZW (eds) Fundamentos de sistemas inteligentes. ISMIS 2012. Lecture Notes in Computer Science, vol. 7661. Springer, Berlín, Heidelberg.
  • Jiang B. y Yin J. (2014), Índice Ht para cuantificar la estructura fractal o de escala de las características geográficas, Annals of the Association of American Geographers , 104(3), 530–541.
  • Jiang B., Liu X. y Jia T. (2013), Escalamiento del espacio geográfico como regla universal para la generalización de mapas, Annals of the Association of American Geographers , 103(4), 844–855.
  • Chrobak T., Szombara S., Kozioł K., Lupa M. (2017), Un método para evaluar la precisión generalizada de los datos con verificación de la resolución lineal de objetos, Geocarto International , 32(3), 238–256.
  • La comisión de generalización de la ICA