Generalización cartográfica de vías de comunicación mediante detección de formas

Abstract

En esta investigación se experimenta con un método de generalización global de líneas orientado a las vías de comunicación. Su fundamento se encuentra en la capacidad de las wavelets para obtener múltiples resoluciones de visualización de una misma línea, lo que sería equiparable a observarlas a diferentes escalas. La fuente de datos es el Mapa Topográfico Nacional escala 1:25 000, y las escalas de generalización 1:100 000 y 1:200 000. Para conseguir la generalización mediante wavelet se han tenido que resolver dos problemas fundamentales: el primero decidir la mejor forma de representar una línea, pues es necesario extraer su curvatura de forma continua y esto no es posible a partir de la representación de una línea en forma poligonal (la elección de tal representación fue la forma spline quíntico); el segundo problema fue devolver al espacio una línea de la que sólo se conocía su curvatura y además ésta sólo de manera discreta. Aunque este problema está perfectamente resuelto de manera teórica, en nuestro trabajo se muestra que su materialización no es, en absoluto, trivial. La generalización se ha realizado eligiendo 27 wavelets diferentes pertenecientes a 6 familias distintas con la finalidad de conocer si existen diferentes comportamientos por familias. El uso de una cantidad considerable de wavelets busca poder recomendar aquella wavelet que mejor generalice según condicionantes como, complejidad de la línea o nivel de resolución idóneo para la aplicación de tal wavelet. El proceso seguido para obtener finalmente una línea generalizada ha sido el siguiente: representación paramétrica de una línea en forma de spline, cálculo de una función longitud de arco frente a curvatura a partir del spline, muestreo equiespaciado de dicha función (longitud de arco-curvatura), análisis (descomposición en niveles de resolución) wavelet de la función longitud de arco-curvatura, síntesis (reconstrucción) sólo de las aproximaciones de los niveles de la fase anterior, devolución al espacio con la que se vuelve a obtener la línea en forma poligonal. Mediante la consulta a un grupo de expertos reducido se ha creado una herramienta de valoración global automática de la generalización, consistente en una red neuronal alimentada con medidas evaluadoras de las líneas y con las puntuaciones de los expertos. Asimismo se ha ampliado la consulta a un grupo de expertos extendido para validar dicha herramienta y consultarles su opinión sobre aspectos más detallados de los resultados de la generalización.