ORAL PRESENTATION 354 A GRAPH THEORY APPROACH TO ROAD NETWORK GENERALIZATION Abstract
Notice bibliographique
Résumé
The development of techniques for the automatic integration of remotely sensed data into a GIS environment is one focus of research at Canada Centre for Remote Sensing. One aspect of this effort is the automatic creation of databases of geographic data: which can be reconfigured on demand to yield the information relevant to a given context, e.g. for map compilation. A theoretical framework is provided by a model developed at CCRS for automated spatial and thematic generalization, and techniques are being · developed for automatic structuring, classification and coding of unstructured road network data into a suitable form supporting generalizations. An appropriate classification of road data must take into account features such as surface type and number of lanes, and also functional aspects such as a road's relative importance in linking a given set of locations. Graph representations offer a convenient · means of handling the topological and associated information describing a road network; and the use of graph theory in supporting network analysis and generalization is briefly reviewed. Graph theoretic techniques, such as the shortest path between network nodes and spanning trees, are then shown to provide a solution to the iinportant problem of deriving measures of the functional relevance of network road segments, given a context defined in terms of a set of points of interest. Thus, for a given context, a ·set of rankings reflecting the importance ' of the 'segments is- created which can serve as the basis for the attenuation of the network to any required degree for use in map density reduction and generalization. Spanning trees can be used in addition to maintain connectivity between destination points during attenuation. Results from a prototype implementation of the network analysis system are presented. Preliminary tests indicate the effectiveness of the analyses: graph theoretic methods allow·the efficient extraction and handling of the pertinent topological properties 'of a network,. and as such naturally support generalization which aimS'to find the essential or representative characteristics ofa data set t'or a given context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».