Atti 14a Conferenza Nazionale ASITA. 9-12 novembre 2010, Brescia

Autori: Corongiu M., T. De Filippis, P.L. Fantozzi, A. Pirro, M.F. Bastone

Abstract

La derivazione della cartografia di sintesi da quelle di dettaglio è uno dei patrimoni fondamentali che il Database Topografico (DBT) ha ereditato della Cartografia Numerica. Il progetto di ricerca AR.DI.TO., finanziato da Regione Toscana, ha come obiettivo, tra altri, la generalizzazione cartografica di sintesi da un DBT di maggior dettaglio. Le attività qui proposte, in particolare, recependo le indicazione di derivazione dell’IntesaGIS (INTESAGIS, 2006), riguardano la derivazione del DB25 dell’IGM dal DBT della Regione Toscana. Lo studio, correlando i DB di dettaglio e di sintesi, imposta la derivazione sulle funzionalità di procedure di trasformazione. La generalizzazione passa attraverso la definizione di algoritmi che agiscono su ogni specifico oggetto, in funzione dalle caratteristiche di definizione di questo stesso e del rapporto tra oggetti nello spazio, e considerano la natura e lo stato dei vincoli cartografici che lo definiscono. Pertanto, accanto alla correlazione di DB con dettagli differenti, si è avviata la sperimentazione per dotare gli oggetti geografici di operatori in grado di percepire e valutare il loro stato corrente, scegliere ed applicare gli algoritmi di generalizzazione e produrre la derivazione a scale di sintesi. La proposta di modellazione degli oggetti geografici come agenti di generalizzazione fa seguito ad iniziative anche complesse ed articolare finalizzate all’utilizzo dell’intelligenza artificiale (Agent, 2001), (CARGEN, 2009).  Tale studio è attuato in collaborazione con IGM ed in sinergia alle attività del GdL2 del Comitato Regole Tecniche del CNIPA.


The mapping derivation from spatial databases at larger scales is a typical topographic database requirement. Within AR.DI.TO. research project, funded by the Tuscany Region Administration, the cartographic generalization is a main topic of interest. In particular, some activities concerns  IGM DB25 derivation from Tuscany Region Topographic DB (TDB). Reference documents are IntesaGIS specs (INTESAGIS, 2006). Starting from contents of Tuscany Topographic DB, the main focus is IGM DB25 achievement content and data, using spatial component generalization process. Generalization acts through algorithms, depending both on features definition and object relationships. The proposed generalization model follows main international initiatives about artificial intelligence and computer science use (Agent, 2001), (CARGEN, 2009). This study is implemented in collaboration with IGM and taking into account CNIPA GdL2 working group activities.