Überlegungen zur Vektorisierung
Von der Referenzgeometrie zum Farbwert (01.08.2023)
Förderjahr / Project Call #15 / ProjektID: 5156 / Projekt: urban_geodata

Die Methode zur Vektorisierung thematischer Karten basiert auf einer Kombination von georeferenzierten Scans, der Erstellung von Referenzgeometrien und einer punktweisen Farbzuweisung. Dieser Prozess besteht aus mehreren wichtigen Schritten, die in den folgenden Absätzen genauer ausführt werden.

Ausschnitt Originalscan
Ausschnitt Originalscan

Zunächst wird  mit einem georeferenzierten Scan der thematischen Karte, der als Grundlage für die Vektorisierung dient begonnen. Das obige Bild zeigt einen Ausschnitt der Originalkarte in ihrer ursprünglichen Form, detailliert mit den Farben und Formen, die die verschiedenen Gebäude und Gebiete repräsentieren. Dieser Scan ist das Ausgangsmaterial für die nachfolgenden Arbeitsschritte und wird durch die Einbindung von Referenzgeometrien ergänzt. In diesem Fall handelt es sich um Gebäude Footprints aus der Openstreetmap. Der Grund hierfür liegt in der Tatsache, dass es sich bei dem Testausschnitt um einen Baublock aus der Karte "Stadtverfall und Stadterneuerung Budapest" handelt und die Akquise offizieller Daten als schwierig erwiesen hat.

Gebäude-Footprints aus Openstreetmap
Gebäude-Footprints aus Openstreetmap

Die Generierung von Samplingpunkten erfolgt zufällig innerhalb dieser definierten Geometrien. Die Anzahl der Punkte orientiert sich an der m² Fläche der einzelnen Gebäude. Dies garantiert einen gewissen Kompensationseffekt bei etwaigen Lageungenauigkeiten - siehe oben. Jeder dieser Punkte erhält dann einen RGB-Wert, der auf dem georeferenzierten Kartenscan basiert. Die Anzahl der Samplingpunkte kann dabei in die Zehntausende gehen, was eine hohe Detailgenauigkeit gewährleistet. Gleichzeitig wird ein ähnlicher Prozess für die Legende der Karte durchgeführt, indem auch hier Samplingpunkte generiert und die RGB-Werte zugeordnet werden.

Generierte Samplingpoints
Generierte Samplingpunkte

Der letzte Schritt beinhaltet die Zuordnung und Klassifikation der Gebäude basierend auf den zuvor gesammelten Farbdaten. Wenn der Medianwert der RGB-Werte aller Samplingpunkte eines Gebäudes innerhalb der RGB-Spannweite der Legendenpunkte liegt, wird dem Gebäude eine entsprechende Klassifizierung zugeordnet. Falls keine direkte Zuordnung möglich ist, werden die Gebäudepunkte klassifiziert. Die finale Klassifizierung erfolgt dann basierend auf der Mehrheit der zugeordneten Samplingpunkte. Das endgültige Ergebnis ist eine detaillierte, vektorisierte Karte, auf der die Referenzgeometrien entsprechend ihrer thematischen Klassifikation eingefärbt sind.

Vorläufiges Vektorisierungsergebnis
Vorläufiges Vektorisierungsergebnis

Der letzte Schritt beinhaltet die Zuordnung und Klassifikation der Gebäude basierend auf den zuvor gesammelten Farbdaten. Wenn der Medianwert der RGB-Werte aller Samplingpunkte eines Gebäudes innerhalb der RGB-Spannweite der Legendenpunkte liegt, wird dem Gebäude eine entsprechende Klassifizierung zugeordnet. Falls keine direkte Zuordnung möglich ist, werden die Gebäudepunkte klassifiziert. Die finale Klassifizierung erfolgt dann basierend auf der Mehrheit der zugeordneten Samplingpunkte. Das endgültige Ergebnis ist eine detaillierte, vektorisierte Karte, auf der die Referenzgeometrien entsprechend ihrer thematischen Klassifikation eingefärbt sind.

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