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競合解決とジェネラライズの概要

  • ジェネラライズの原則

マップは、現実の複製というよりは、現実を扱いやすく縮小して表現したものです。このことは、デジタルと印刷のどちらのカートグラフィ (地図製作) においても明白です。デジタルの分野では、Web 対応の複数縮尺マップの需要が増えており、広範にわたる縮尺でデータをシームレスに表現することが必要になっています。これに伴い、印刷のカートグラフィでは、1 度だけコンパイルされた 1 つのデータベースから複数縮尺の成果物を作成するための費用と時間の効率が高まり、1 箇所で集中してすべての更新を反映し、管理できるようになります。さまざまな縮尺で効率的にデータを表示できることは必須ですが、そのためには初めにほとんどのデータをジェネラライズして、小さな縮尺で表示したときに明快さと特徴的な形が維持されるようにしておく必要があります。

空間データベースのフィーチャは、画像から航空写真、既存のマップ、テレイン モデル、ウェイポイントまで、さまざまな方法で取得されます。これらのフィーチャのジオメトリと位置は、それぞれの情報源の縮尺に固有の解像度と精度で表現されます。このようなデータをそのままの縮尺でマップに表示する場合は、フィーチャの適切な密度と精度が維持されます。取得時の縮尺よりも小さな縮尺でデータを表示する場合はまだ容認できますが、大きな縮尺での表示は無理です。データに実際に存在するものを超える精度と内容が必要になるためです。したがって、できるだけ大きな縮尺でデータを収集して維持し、そのデータをジェネラライズで修正してさまざまな小さな縮尺で表示する方法が有利であり、費用と時間の効率も高くなります。

ジェネラライズの原則

ジェネラライズはカートグラフィの本質であり、難しい部分です。ジェネラライズとは、景観の性質を明確に伝えるために、どのフィーチャを維持し、どれを除去し、どれを強調し、どれを単純化するかを決定するプロセスです。難しい点は、余分な詳細を減らし、データの特徴的な配置は維持しながら、できるだけ忠実に地理を表現する方法にあります。できる限り豊富なグラフィックスと情報が含まれる表示を維持する一方で、相反する要件を解決する必要があります。

1:18,000 の縮尺では、小さな建物、一般道路、高速道路の各車線を表示できます。
大縮尺のマップ (1:18,000) には、小さな建物、一般道路、高速道路の各車線を表示できます。
マップの縮尺を小さくすると (1:36,000)、全体的な明快さを維持するために、これらのフィーチャをジェネラライズする必要があります。
マップの縮尺を小さくすると (1:36,000)、全体的な明快さを維持するために、フィーチャをジェネラライズする必要があります。

ジェネラライズでは、個々のフィーチャだけでなく、景観の視覚的な特徴となるパターンを持つフィーチャ間の空間および状況における関係も考慮する必要があります。マップに配置されるあらゆるものが、ページの空間と読みやすさを求めて競い合わなければなりません。等高線や行政区域の境界線など、景観で直接見えないフィーチャも、道路や水路など目に見えるすべてのフィーチャとともにマップに描画し、ラベルを付ける必要があります。フィーチャの中には、見てわかるように、地上で該当するサイズよりも大きいシンボルで描画する必要があるものもあります。このような現実から、融合させたグラフィックスが縮尺の縮小によって不適切なものになり、後でジェネラライズを実行する必要が生じます。

余分な細かい蛇行を取り除いて河川を単純化するなどの変形は、単一のフィーチャに適用できる簡単な方法です。しかし、このような、一見すると単純な修正によって、さらに状況を変更する必要が生じることはよくあります。河川から小さな蛇行を取り除くことによって河川が建物の中を通ったり、橋や等高線からずれたりすることがあります。ほとんどのジェネラライズ タスクでは、明快さを確保し、収集されたパターンが認識され、保持されてその土地の地形の特徴的な外観が維持されるように、フィーチャの状況を考慮することが求められます。

ジェネラライズのワークフロー

縮尺を変更したカートグラフィック成果物をマスター データベースから作成するためのカートグラフィック ワークフローの概要図
縮尺を変更したカートグラフィック成果物をマスター データベースから作成するためのカートグラフィック ワークフローの概要図

ほとんどのカートグラフィック作成ワークフローにおいて、ジェネラライズは通常は 2 段階で実行されます。マスター データベースから複数の縮尺範囲を取り出す場合は、先にデータを処理して、それぞれの縮尺に固有のデータベースをマスター データベースから作成するのが一般的です。縮尺固有のデータベースは、大抵は同じ方法でフィーチャを表示できるような、扱いやすい縮尺範囲に対して一般に使用されます。縮尺固有のデータベースのデータ処理までのステップは、技術的にはカートグラフィックの作業ではありません。シンボル表示されたデータを作成したり考慮したりすることもなく、競合のためにテーマを比較することもありません。代わりに、フィーチャの密度が緩和され、フィーチャの詳細が縮尺範囲に合わせて単純化されます。この段階を一般にモデル ジェネラライズと呼びます。

2 つ目の段階であるカートグラフィック ジェネラライズは、通常はマップの目的、仕様、出力メカニズム、縮尺などが確立した後のマップの作成中に行われます。シンボル表示されたフィーチャは、各種のデータ テーマにわたってアノテーション、図郭線境界、格子線、経緯線などの他のマップ要素について状況が考慮されます。この段階で個々のフィーチャの複雑性と全体的なフィーチャの密度が評価され、マップ全体の明快さを維持するように変更されます。フィーチャ間のシンボルの競合も評価され、この段階で解決されます。縮尺でシンボル表示されたフィーチャのフットプリントが、地上で該当するフットプリントよりもかなり大きくなることもよくあります。マップの縮尺が小さくなるほど、この傾向は高くなります。競合は、フィーチャの単純な重なりであることも、高速道路の複数車線の配置ずれのような複雑な問題の場合もあります。

関連トピック

  • ジオプロセシングによる競合解決/ジェネラライズ ワークフローの自動化
  • ジェネラライズ ツールセットの概要
  • シンボル表現の競合ツールセットの概要
  • パーティションを使用した大きなデータセットのジェネラライズ
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