Esta página muestra los procedimientos para realizar una simplificación de líneas.
SPRING posee tres opciones de algoritmos para simplificación de líneas:
IMPORTANTE
: Debemos recordar que todos ellos usan criterios subjetivos, productos de las tolerancias escogidas por los usuarios en la interface de SPRING. Por tanto, aconsejamos que los usuarios evaluen, en cada método, el impacto sobre sus datos de las diferentes tolerancias. SPRING sugiere ciertos valores considerados conservadores para cada cambio de escala pretendida. Si tiene duda, adopte los valores "default" sugeridos por el sistema.Otro aspecto importante se refiere a la topologia. Estos métodos de simplificación actúan sobre las líneas sin preocuparse con relaciones topológicas. Por eso, después de ejecutados, debem realizarse operaciones de ajuste de nodos y poligonalización.
Definiendo los parámetros de simplificación
Consulte también:
Importación e exportación de datos.
Es el método más utilizado por los sistemas de informaciones geográficas. Concebido inicialmente para resolver el problema del número excesivo de puntos resultantes de la conversión de datos gráficos para el formato digital, el método de Douglas-Peucker se basa en la siguiente idea: si la distancia entre todos los puntos de una línea y el segmento de recta que une los extremos de esa línea es menor o igual que una determinada distancia vertical, entonces el segmento de recta es suficiente para representar la línea. Este método es considerado una técnica global de generalización, pues analiza cada línea como un todo. La figura mostrada a continuación ilustra la aplicación del algoritmo de Douglas-Peucker.
Este método utiliza exactamente el mismo procedimiento de análisis global de cada línea empleado en el método de Douglas-Peucker. La única diferencia consiste en la adopción de la relación área/perímetro calculada en función de la tolerancia escogida por el usuario. El uso de la relación área/perímetro permite que triángulos formados por tres puntos consecutivos que tenham un ángulo agudo muy pequeño en el segundo punto puedan ser detectados de modo más eficiente que en el método de Douglas-Peucker.
El método de la distancia acumulada es una adaptación de la implementación vectorial del algoritmo de Li-Openshaw que usa como criterio el concepto de menor objeto visible. Este método acumula las distancias en la medida en que la línea es recorrida hasta alcanzar un cierto umbral, removiendo todos los puntos acumulados en ese trecho. Se trata, por tanto, de un método bastante simple, pero que, al contrario de los dos métodos anteriores, no analiza la línea en su totalidad.
Definiendo los parámetros de simplificación de líneas: