1

Příloha Z.2 Popis řešení

Obsah

Popis způsobu řešení .............................................................................................. 1

Podrobný obsah harmonogramu .............................................................................. 4

1. Popis procesního modelu automatizované technologie tvorby map ........................ 4

2. Pravidla sestavení a uvolňování pro generalizaci státního mapového díla středních měřítek ............................................................................................................. 5

2.1. Shromáždění a analýza podkladů (značkové klíče, směrnice pro tvorbu TM atd.) . 5

2.2. Posouzení pravidel používaných u Uživatele .................................................... 5

2.3. Návrh databáze pravidel pro sestavení mapy a generalizaci .............................. 6

2.4. Naplnění databáze pravidel ........................................................................... 6

2.5. Formalizace obsahu metodiky ....................................................................... 7

2.6. Certifikace Uživatelem .................................................................................. 7

3. Algoritmy generalizace potřebné pro generalizaci státního mapového díla středních měřítek ............................................................................................................. 7

3.1. Sběr generalizačních situací .......................................................................... 8

3.2. Analýza a popis jednotlivých situací ..............................................................10

3.3. Rozpracování algoritmů operátorů izolovaných situací .....................................10

Příklad funkčního testu pro vybranou generalizační situaci ..................................11

Pokud některý operátor bude po rozpracování všech situací obsažen pouze jako součást některé komplexní situace (sirotek), bude zařazen jako samostatná situace. .12

3.4. Identifikace algoritmů rozpoznávání struktury dat ...........................................12

3.5. Analýza a identifikace možností segmentace ...............................................13

3.6. Příprava testovacích datových sad .............................................................14

3.7. Rešerše dostupných řešení ...........................................................................15

3.8. Návrh řešení problémových algoritmů - nerealizovat, doplnit data apod. ............15

3.9. Schválení obsahu uživatelem .......................................................................16

3.10. Formalizace obsahu metodiky .....................................................................16

3.11. Certifikace uživatelem ...............................................................................16

4. Knihovna generalizačních algoritmů pro generalizaci státního mapového díla středních měřítek ..............................................................................................16

5. Knihovna programů pro řízení dílčích procesů automatizované tvorby topografických map ................................................................................................................18

6. Komplexní řízení procesu tvorby státního mapového díla měřítek 1 : 10 000 a 1 : 25 000 ........................................................................................................19

Kontrola kvality ....................................................................................................20

Plán oponentur a kontrolních dní ............................................................................21

Schéma zveřejňování zdrojových kodů a výsledků ....................................................22

1

Popis způsobu řešení

Projekt TB04CUZK001 si klade nemalé cíle, jsme však přesvědčeni, že řešitelský tým,

který se nám podařilo sestavit, je připraven je úspěšně splnit. Vzhledem k velice krátké,

16-ti měsíční době řešení, a velkému množství požadovaných certifikovaných výstupů

včetně finální ověřené technologie, předpokládáme činnost průběžně koordinovat s

Uživatelem, aby byly jeho požadavky zahrnuty a formalizovány již při vývoji. To odpovídá zkušenosti, kterou při podobném řešení využil Nizozemský katastr1.

Zadání výzvy projektu je nastaveno tak, že reálné cíle projektu jsou konkretizovány v

úvodních třech metodikách a poté realizovány ve dvou software komplexně ověřených

certifikovanou metodikou. To opět odpovídá zkušenostem Nizozemského katastru2, kde

nastavili na počátku zdánlivě jednoduché cíle, které v průběhu řešení s uživatelem

upřesňovali tak, aby rozhodně dosáhli funkčního výsledku, který však bude v maximální míře respektovat požadavky na kvalitu.

Projekt TB04CUZK001 chápeme jako na tři na sebe navazující, v počátku paralelně běžící hlavní procesy:

a) návrh a vytvoření znalostní databáze pro sestavení a generalizaci mapového díla -

výstup RiV Nmet2,

b) analýza, návrh a průběžná softwarová realizace jednotlivých algoritmů pro řešení

generalizace (operátory) včetně podpůrných algoritmů - výstupy RiV Nmet3 a R1,

c) výzkum, stanovení a softwarová realizace strategie pro řízení generalizačních

procesů - výstupy RiV Nmet1, R2, Z.

V souladu se zkušenostmi Nizozemců hodláme teoreticko-analytické a rešeršní činnosti

realizovat v širším týmu analytiků v úvodní části jednotlivých procesů. Vlastní softwarové

řešení již poté kompaktním malým týmem vývojářů, aby bylo dosaženo maximální

synergie a agility vývoje. Zatímco metodiky Nmet2 a Nmet3 bude možno dokončit a

certifikovat již v průběhu řešení, metodika Nmet1 bude dokončena po ověření softwaru R2 v rámci ověřování celé technologie.

Ověření správné funkce výsledků R1 a R2 provedeme proti funkčním testům, které budou

sestaveny v rámci metodiky Nmet3. Optimalizaci jednotlivých algoritmů na rychlost v

rámci tak krátkého projektu nepředpokládáme, nicméně architektura knihoven bude

otevřena jak paralelnímu zpracování na více výkonných počítačích, tak urychlení na

úrovni zdrojového kódu, například migrací vybraných algoritmů z prostředí ArcGIS přímo do databáze a podobně.

Ve vývoji maximálně využijeme funkcionalitu softwarové platformy ArcGIS, se kterou

máme mnohaleté zkušenosti. Na jejím základě spoluřešitel, firma T-MAPY spol. s r.o.

(dále jen T-MAPY), již realizovala kartografickou linku pro produkci map u Uživatele. Za

tímto účelem jsme v projektu definovali podporu výhradním distributorem této platformy

v České republice, firmou ARCDATA PRAHA, s.r.o., jako subdodavatelem. Teprve tam,

kde nebude tato platforma postačovat, její funkcionalitu doplníme tak, aby byly zaručeny

požadavky na otevřenost a kompatibilitu.

Pro vytvoření teoretického zázemí se nám podařilo sestavit široký tým odborníků, kteří se

danou problematikou dlouhodobě zabývají na akademicko-teoretické úrovni, včetně

účasti v komisi ICA pro generalizaci a pracovní skupině EuroSDR. Perspektivní strategie

řízení generalizace, tj. procesní modely, průběžně testují (proof of concept) v rámci

diplomových a disertačních prací. Pro řešení využijeme rozsáhlou databázi literatury, kterou se nám v průběhu let podařilo sestavit.

1 The Netherlands’ Cadastre, Land Registry and Mapping Agency

2 An Overview of the Dutch Approach to Automatic Generalization, 2013

2

Naši kmenoví i externí pracovníci se podíleli na vývoji značkových klíčů, pravidel

sestavení, technologií a produkci státního mapového díla středních měřítek v rámci AČR v

období budování digitální produkční linky a přechodů na standardy NATO.

Nezanedbatelnou je naše zkušenost při implementaci produkční linky státního mapového

díla v ZÚ.

Programátorský tým je koncipován do dvou úrovní: širší tým k realizaci jednotlivých

izolovaných algoritmů do fáze proof of concept a užší (tiger team) k jejich finalizaci a programování procesního workflow.

Pro vlastní řešení jsme předjednali spolupráci s VGHMÚř Dobruška tak, aby byla zaručena

integrace jednotlivých výsledků do linky vojenského státního mapového díla. Algoritmy

potřebné nad rámec potřeb Uživatele, budou-li vůbec takové, budou ve formě samostatného modulu vyvinuty silami VGHMÚř.

Podklady vytvářené v rámci řešení budou uloženy v privátním úložišti projektu a

publikované určeným zástupcům Uživatele. To umožní průběžné konzultace v průběhu

řešení a udržování informovanosti Uživatele o postupu prací. Jednotlivé výstupy a další

informace budou následně publikovány v souladu s požadavky smlouvy s TA ČR. Uživateli

bude umožněno, aby mohl být přítomen na všech jednáních řešitelského týmu, kde to

bude považovat za relevantní. V případě zájmu budou po dohodě s Uživatelem v průběhu řešení informace stejným způsobem otevřeny také zástupcům Geografické služby AČR.

Vzhledem k požadavku na velké množství výstupů ve velice krátkém časovém období

předpokládáme úzkou spolupráci s odborným gestorem v průběhu řešení, klíčové fáze jsou uzavřeny kontrolními dny.

Cílem řešení je v maximální možné míře nahradit stávající asistovanou generalizaci

generalizací automatizovanou. Stávající produkční linka pro tvorbu topografických map

tedy bude doplněna o generalizační modul, určený k automatizovanému řešení vyřešení

generalizace kartografického obsahu v měřítcích 1:10 000 a 1:25 000. Výsledný,

generalizovaný kartografický model bude dále využit stávajícím způsobem k finalizaci

jednotlivých produktů.

Obrázek č.1 Místo vyvinutých technologií ve stávající lince pro tvorbu topografických map

V prostředí stávající produkční linky SMD středních měřítek Uživatele si lze tento princip

představit tak, že vstupem pro generalizační modul budou data ZABAGED® v

negeneralizovaném kartografickém modelu a výstupem budou data v generalizovaném

kartografickém modelu, který bude určen pro symbolizaci a následné sestavení map měřítek 1:10 000 a 1:25 000.

Dosažené výsledky projektu jako celku i jeho jednotlivých částí budou srovnávány s

požadavky dle zadávací dokumentace a jejich upřesněním v předkládané nabídce. Pokud

nebyla formulace požadavků v zadávací dokumentaci přesná či jednoznačná, pak se má

za to, že upřesňující formulace v předkládané nabídce jsou pro účely hodnocení kvality řešení součástí zadání.

Objektový model

Objektový model

Generalizovaný

kartograf ický

model

Generalizovaný

kartograf ický

model

Negeneralizovaný

kartograf ický

model

Mapa

Mapa

Negeneralizovaný

kartograf ický

model

Transformace dat

Transformace dat

Asistovanágeneralizace

Automatizovanágeneralizace

Vykreslení

Vykreslení

3

Výstupy dílčích části řešení budou posuzovány dle typu výstupu. Metodiky budou

ověřovány a hodnoceny certifikačním orgánem v certifikační proceduře. Výstupy typu R

(software) a Z (ověřená technologie) budou ověřovány proti funkčním testům, které budou navrženy příslušnými metodikami.

4

Podrobný obsah harmonogramu

1. Popis procesního modelu automatizované technologie tvorby map

Certifikovaná metodika Nmet1

Tato metodika na základě průzkumu řešené problematiky v jiných zemích a národních mapovacích agenturách navrhne nejvhodnější procesní model automatizované tvorby topografických map s aplikací technologií automatizované technologie kartografické generalizace pro obor topografických map středních měřítek. Navrhne dekompozici systému na dílčí podsystémy, popíše jejich funkci a procesy, vzájemné vazby a časové posloupnosti a vstupní a výstupní rozhraní mezi jednotlivými podsystémy.

Jednotlivé implementace v národních agenturách jsou velice dobře známy a popsány, sledujeme je také průběžně v rámci komise ICA pro generalizaci.

Jako perspektivní se nám předběžně jeví postupy aplikované v Nizozemí a Švýcarsku:

a) platforma ArcGIS, na které řešení postavili, je shodná s platformou kartografické linky

ZÚ i VGHMÚř Dobruška,

b) využili zkušeností ostatních úspěšných implementací, ale řešení postavili co nejblíže

platformě ArcGIS,

c) podařilo se velice dobře skloubit účast akademické obce s vývojovým týmem tak, aby

se dosáhlo synergického efektu,

d) v průběhu řešení cestou průběžné koordinace s uživateli udržovali realistický

kompromis mezi realizovatelností a důrazem na kvalitu.

S oběma organizacemi máme předjednanou podrobnou konzultaci jejich řešení v

průběhu podzimu 2015.

Po úvodním shrnutí jednotlivých strategií řízení generalizace budou na společném jednání

vyhodnoceny a vybrány nejperspektivnější strategie pro uvažované státní mapové dílo

tak, aby každou z nich rozpracovali právě ti odborníci, kteří se jí dlouhodobě zabývají.

Poté budou jednotlivé varianty na kontrolním dni s odborným gestorem posouzeny a

vybrán procesní model perspektivní pro uvažované mapové dílo. Na jeho základě potom

budou rozpracovány jednotlivé subsystémy a vazby. Zároveň bude započata fáze

realizace software R2, kterou bude tento tým průběžně podporovat z teoreticko-

analytického hlediska. Obsah metodiky bude v návaznosti na vývoj tohoto software průběžně doplňován, formalizován po jeho ověření a následně certifikován uživatelem.

8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

1.1. Shrnutí stávajícího stavu a volba perspektivních metod

1.2. Testování perspektivních procesního modelů

1.3. Návrh optimálního procesního modelu a schválení uživatelem - KD

1.4. Rozpracování subsystémů a vazeb

1.5. Průběžná analytická podpora implementace

1.6. Formalizace obsahu metodiky uzavřená po ověření R2

1.7. Certif ikace uživatelem

2015 2016

5

2. Pravidla sestavení a uvolňování pro generalizaci státního mapového díla středních měřítek

Certifikovaná metodika Nmet2

Tato metodika zmapuje pravidla pro sestavení kartografických modelů. Tato pravidla budou kromě vlastního dokumentu formalizována ve vhodné digitální formě, například ontologické znalostní databáze topologických vztahů geografických znaků, respektive jejich kartografických obrazů, a to v souladu s doporučeními Mezinárodní kartografické asociace - komise pro generalizaci a vícenásobnou reprezentaci. Součástí metodiky budou všechna pravidla použitá k sestavení a generalizaci státního mapového díla středních měřítek jak odvozená (např. trigonometrický bod při kartografické harmonizaci neodsunujeme, můžeme ho však z kresby úplně odstranit; dva prvky v černé barvě musí mít minimální vzdálenost okraje kresby 0.2mm), ale i pravidla základní (např. při křížení prvků v modré a hnědé barvě jsou jasně zřetelné oba prvky od tloušťky čáry prvků 0,2 mm a úhlu protnutí do 60°).

Součástí znalostní databáze bude i návrh databáze stálých kartografických zobrazení vybraných geografických prvků.

Metodika bude zpracována zkušenými kartografy s praxí při vývoji a zpracování nových

map státního mapového díla jak v analogové tak digitální formě.

Hlavní výzvou ve formalizaci všech pravidel sestavení je to, že často je dostupný pouze

dokument popisných pravidel, která je potřeba důkladně analyzovat, identifikovat

relevantní části a uložit do strojově čitelného tvaru, například: “...Z hlediska přesnosti je

důležitá optimální polohová přesnost, minimální kresba silniční sítě nad míru, dodržovat

zásadu pokud možno nezvětšovat signaturu zastavěné oblasti, čitelně reprezentovat

terénní reliéf…”

2.1. Shromáždění a analýza podkladů (značkové klíče, směrnice pro tvorbu TM atd.)

V první fázi budou proto komplexně vyhodnoceny všechny shromážděné materiály,

zejména pravidla obsažená ve značkových klíčích, směrnicích pro sestavení získaná z

archivu VGHMÚř, Zeměměřické knihovny VÚGTK, členů výzkumného týmu a další

dostupné dokumentace. Součástí této fáze budou i odborné konzultace se zkušenými již

vysloužilými kartografy, kteří se aktivně podíleli na tvorbě státního mapového díla a to

jak civilního tak i vojenského (topografické mapy v systému S-42). Jako vstupní

podklady budou sloužit i materiály, které jsme shromáždili v rámci mezinárodních odborných skupin a standardizační normy a doporučení EU a NATO.

Výsledkem etapy bude souhrn (seznam) pravidel pro uvolňování, odsuny a generalizaci

jednotlivých prvků kartografického modelu. Vzhledem k rozdílnosti použití a účelu

některých státních mapových děl je předpoklad, že v rámci sběru a analýzy podkladů

budou identifikována i protichůdná pravidla. Tento souhrn pravidel bude sloužit jako podklad pro další fáze řešení projektu.

2.2. Posouzení pravidel používaných u Uživatele

Teprve ve druhé fázi bude souhrn pravidel zpracovaný v bodě 2.1. doplněn o specifikaci

požadavků Uživatele. Kromě jasných pravidel typu minimální velikosti objektů bude

kladen důraz zejména na mezní hodnoty tam, kde je potřeba akceptovat ne zcela

korektní kresbu z důvodu zaplněnosti mapy a generalizační pravidla pro stanovený typ

státního mapového díla.

Následně budou tato pravidla formalizována do znalostní databáze generalizačních

pravidel uspořádané v ontologické databázi pro využití ve vyvinutém software.

Výzvou ve formalizaci a uspořádání všech generalizačních pravidel bude i to, že se často

jedná pouze o popisná pravidla, v některých případech formulovaná i jako pouhá

8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

2.1. Shromáždění a analýza podkladů (značkové klíče, směrnice pro tvorbu TM atd.)

2.2. Posouzení seznamu pravidel u Uživatele

2.3. Návrh databáze pravidel pro sestavení mapy a generalizaci

2.4. Naplnění databáze pravidel, uzavřeno KD

2.5. Formalizace obsahu metodiky

2.6. Certif ikace uživatelem

2015 2016

6

doporučení, která bude potřeba analyzovat a uložit do strojově čitelného tvaru (např: “v

závislosti na měřítku je nutné zobrazit všechny elementy, které formují terén a prvky na

něm” nebo “z hlediska přesnosti je důležitá optimální polohová přesnost, minimální

kresba silniční sítě nad míru, dodržovat zásadu pokud možno nezvětšovat signaturu

zastavěné oblasti”).

Je třeba si však uvědomit, že kartografická pravidla jsou obtížně algoritmizovatelná. V

řadě případů se jedná o nedeterministické postupy, kdy nehraje roli pouze geometrie

řešení, ale řada dalších faktorů (kompozice, estetický dojem, ...). Stejně tak není snadné

výsledky těchto postupů verifikovat, neboť simulace chování skutečného kartografa je

velmi obtížná.

2.3. Návrh databáze pravidel pro sestavení mapy a generalizaci

Vytvoření formální i logické struktury databáze generalizačních pravidel bude

nejdůležitější a také nejsložitější částí této etapy projektu. Návrh struktury znalostní

databáze generalizačních pravidel musí na jedné straně umožňovat jednoduché

“sestavování” mapové kompozice pro různé typy státního mapového díla a na druhé straně musí být dostatečně formalizován pro použití v automatizovém zpracování.

Na základě provedené analýzy bude navržena databáze pravidel pro sestavení

kartografických modelů. Jednotlivá navržená pravidla budou zohledňovat technologické

možnosti digitální formy implementace a současně nároky potenciálních uživatelů

automatizovanými metodami odvozených mapových produktů, a proto se mohou lišit od stávajících pravidel.

Návrh bude obsahovat ve formalizované podobě údaje, které budou v implementaci

použity pro řízení generalizačního procesu při vytváření generalizovaného kartografického

modelu. Databáze pravidel bude obsahovat informace, zda se zvolený objekt TLM3 na

základě svých sémantických, geometrických a popisných charakteristik objeví v

generalizovaném kartografickém modelu či nikoli, v jaké geometrické podobě, s jak

upravenými charakteristikami a v jakém pozičním a kvalitativním vztahu s dalšími

objekty téže či jiné kategorie. Tyto informace obsažené v navržené databázi pravidel se stanou parametry vstupujícími do řízení procesu generalizace.

Součástí znalostní databáze bude i návrh databáze stálých kartografických zobrazení

vybraných geografických prvků, kdy grafická prezentace prvku nebude vytvářena

generalizačními pravidly, ale bude použita “ustálená” mapová značka. (například Poutní

kostel Jana Nepomuckého na Zelené hoře - Žďár nad Sázavou)

2.4. Naplnění databáze pravidel

Naplnění databáze pravidel bude prováděno členy řešitelského týmu ve spolupráci a

pracovištěm Uživatele. Cílem této etapy je připravit generalizační pravidla pro stanovený

vzorek mapy. Tato pravidla budou v další fázi projektu sloužit pro ověřování

zpracovaných algoritmů, testování připravovaných datových sad a ověřování funkčnosti zpracovaného software.

3 Topographic Landscape Model

7

2.5. Formalizace obsahu metodiky

V tomto kroku bude metodika formalizována do podoby připravené k oponování

externími oponenty, doplněna přílohami, včetně detailního popisu struktury i obsahu databáze pravidel.

2.6. Certifikace Uživatelem

Zpracovaná metodika bude oponována dvěma oponenty, budou vypořádány jejich

připomínky a poté bude metodika předložena k certifikaci. Pokud nebude stanoveno

Uživatelem jinak, předpokládáme, že jedním z oponentů bude určený odborník z VGHMÚř a druhým zástupce akademické sféry.

3. Algoritmy generalizace potřebné pro generalizaci státního mapového díla středních měřítek

Nmet3 – certifikovaná metodika

Tato metodika vyčerpávajícím způsobem zmapuje jednotlivé izolované i komplexní generalizační algoritmy (metody) potřebné pro generalizaci státního mapového díla středních měřítek, včetně úplné ověřovací datové sady pro každý z nich. Tato ověřovací datová sada bude vytvořena ručně nebo poloautomaticky s využitím dostupných nástrojů GIS. Při případné následné implementaci metodiky do ověřené technologie potom bude jednoduše možné ověřit, že vybraná implementace je funkční a v souladu s požadavky metodiky. Součástí metodiky bude i rešerše použitelných implementací těchto algoritmů a návrh nezbytné množiny algoritmů pro implementaci při technologickém ověřování.

8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

3.1. Sběr generalizačních situací

3.2. Analýza a popis jednotlivých situací

3.3. Rozpracování algoritmů operátorů izolovaných situací

3.4. Identif ikace algoritmů rozpoznávání struktury dat

3.5. Analýza a identif ikace možností segmentace

3.6. Příprava testovacích datových sad

3.7. Rešerše dostupných řešení

3.8. Návrh řešení problémových algoritmů - nerealizovat, doplnit data apod.

3.9. Schválení obsahu uživatelem

3.10. Formalizace obsahu metodiky

3.11. Certif ikace uživatelem

2015 2016

8

3.1. Sběr generalizačních situací

Cílem tohoto kroku je systémovým způsobem vytěžit

zkušenosti klasických kartografů a připravit podklad pro

identifikaci algoritmů potřebných pro provedení

generalizace státního mapového díla automatizovanými

metodami. Tím následně omezíme rozsah

rozpracovávaných algoritmů pouze na ty, které jsou pro uvažované státní mapové dílo relevantní.

Pod pojmem generalizační situace rozumíme georeferencovaný obrázek s pokud možno

kontrastně zobrazeným negeneralizovaným kartografickým modelem a jejím stručným popisem.

Generalizace

Řešené

situace

Algoritmyoperátorů

Strukturálnívzory

Identifikace možnostírozdělení

Identifikacealgoritmu

Potřebnéalgoritmy

Sběr situací

Vytvoření databáze

situací

Doplnění databáze

situací

Pro každou

situaci

Identif ikace

izolovaných operátorů

Identif ikace

strukturálních vzorů

Možnosti rozdělení

(sectioning/partitioning)

Situace

9

Domy s ulicí podél potoka

Odsun komunikace v červenohnědé

barvě od vodního toku. Při odsunu si

komunikace sama vyřízne prostor

blokem budov. Tím vznikne opticky

chybná kresba budov z obou stran

komunikace, protože nedojde k jejich

odsunu.

Příklad zde4

Obrázek č.2 Příklad generalizační situace s popisem

Tento způsob vytěžení nepsaných znalostí a zkušeností klasických kartografů se nám

mnohokrát osvědčil v rámci Geografického zabezpečení AČR při vytváření digitálních map

odvozených z databází jak na národní úrovni (DMÚ-25, DMÚ-100), při mezinárodní

spolupráci (MGCP, OpenStreetMap, ICM apod.), práci v zahraničních misích a

mezinárodních štábech. Obdobně při vytváření kartografické linky pro ZÚ v Sedlčanech

pro tvorbu státního mapového díla máme dobrou zkušenost s využitím katalogu kartografických situací a jeho následným využitím.

Obrázek č.3 Ukázka katalogu kartografických situací pro ZM 1:10 000

4 http://www.vugtk.cz/euradin/generalizace/Situations/TM25/Samples/Kom_odsun3/OpenLayers.html

10

Při sběru situací se držíme několika jednoduchých pravidel:

a) problém musí být v kresbě zřetelný,

b) popis je pouze vodítkem, nemusí být precizně formulován, protože je následně

interpretován stejnou osobou, která byla u sběru,

c) situace mohou být i komplexní,

d) v průběhu sběru se nesnažíme eliminovat duplicity, důležitá je úplnost. Je vhodnější

zachytit jednu situaci vícekrát než na něco zapomenout.

Jednotlivé situace budou sbírány z několika úhlů pohledu, systematicky tak aby byla zabezpečena úplnost:

a) sběr situací ve spolupráci s Uživatelem,

b) sběr situací ve spolupráci s VGHMÚř,

c) vytěžení stávajícího katalogu kartografických situací T-MAPY,

d) vytěžení dokumentace shromážděné v bodě 2.1.

Pracovním výsledkem tohoto sběru je potom jednoduchý web, jehož příklad je dostupný na adrese http://www.vugtk.cz/euradin/generalizace/Situations/TM25/.

3.2. Analýza a popis jednotlivých situací

V tomto kroku je každá generalizační situace podrobně analyzována. Situace dostane

jednoznačný název, popis je dopracován do konečného tvaru. Dále jsou identifikovány

potřebné algoritmy operátorů pro segmentaci, identifikaci použitelných algoritmů a

vyřešení situace. U vybraných algoritmů se následně provede rešerše možných způsobů

implementace. Velké množství algoritmů pro generalizaci bylo popsáno, některé jsou

dokonce přímo dostupné jako součást softwarových balíků jako ArcGIS, PostGIS, Oracle

SDE či OpenSource řešení, nicméně často s parametry nebo omezeními znemožňujícími

plnohodnotné použití v celém rozsahu uvažovaného státního mapového díla. Některé

algoritmy budou muset být naprogramovány, protože stávající implementace není

postačující (např. agregace budov, přestože pro měřítko 1:25 000 nebude často využívána).

3.3. Rozpracování algoritmů operátorů izolovaných situací

Pokud se nejedná o izolovanou situaci, rozpracujeme izolované operátory potřebné k

jejímu vyřešení.

Na příkladu "Domy s ulicí podél potoka" jsou v tomto kroku identifikovány tyto

potenciální algoritmy operátorů:

a) odsun ulice,

b) odsun budov,

c) vypuštění budov,

d) zvětšení budov, natočení budov rovnoběžně s komunikací atd.

e) ztotožnění průběhu ulice s potokem, ukotvení konce odsunuté ulice na hranici

zastavěného území.

Pokud některý operátor bude po rozpracování všech situací obsažen pouze jako součást některé komplexní situace (sirotek), bude zařazen jako samostatná situace.

Jednotlivé funkční testy budou obsahovat definici sady vstupních dat, definici

požadovaných výstupních dat, kontext řešené situace, slovní popis požadovaného

chování, testovaný proces (např. algoritmus), testovací scénář, definici závazných

pravidel, definici a popis vstupních parametrů, kritéria pro vyhodnocení (evaluaci).

Aplikací funkčních testů bude ověřováno, zda testované procesy splňují definovaná

evaluační kritéria, tj. zda výsledky získané v rámci funkčního testu aplikací testovaného

procesu na definovanou sadu vstupních dat za definovaných podmínek odpovídají

11

očekávanému výsledku. Řešené situace a evaluační kritéria jednotlivých funkčních testů

budou voleny tak, aby vyloučily resp. minimalizovaly možnost subjektivního posouzení hodnotitelem.

Příklad funkčního testu pro vybranou generalizační situaci

Název situace Zvětšení izolované budovy

Sada vstupních

dat

polygonová vrstva AL015 (budova jednotlivá - ZABAGED®)

Sada výstupních

dat

polygonová vrstva Budovy

Pravidla Ve výstupním modelu bude zobrazena jen budova, která má výměru

rovnu nebo větší než definovanou minimální hodnotu. Podměrečné

budovy budou proporčně zvětšeny v případě, že jejich výměra je

rovna nebo větší než definovaná prahová hodnota.

Vstupní

parametry

minimální hodnota výměry Pmin

prahová hodnota výměry Pprah

Kontext situace

Slovní popis

chování

Parametrem modelu objektu budovy je její plošná výměra. Tato

výměra bude porovnána s hodnotou parametru, který vstupuje do

pravidla/omezení pro minimální velikost budovy, kterou lze v

cílovém kartografickém modelu zobrazit. Budovy s výměrou menší

než definovaná prahová hodnota nebudou do zpracování zahrnuty.

Budovy s výměrou větší než definovaná minimální hodnota budou

zachovány beze změny. Ostatní budovy budou zvětšeny

proporcionálně tak, aby jejich výměra vzrostla na definovanou

minimální hodnotu.

Testovaný

algoritmus

proporční zvětšení plošných objektů (operátor zvětšení

exaggeration)

Testovací scénář Algoritmus postupně projde všechny vstupní objekty, posoudí jejich

výměru a rozhodne o způsobu dalšího zpracování, zvolí příslušnou

metodu a provede odvození výstupních objektů. Provede analýzu

výměry jednotlivých výstupních objektů a srovnání s parametry

definovaného pravidla minimální výměry budovy.

12

Evaluační kritéria P2 = P1 pro všechny P1 >= Pmin

P2 = Pmin pro všechny P1 >= Pprah a P1 < Pmin

Pokud některý operátor bude po rozpracování všech situací obsažen pouze jako součást

některé komplexní situace (sirotek), bude zařazen jako samostatná situace.

3.4. Identifikace algoritmů rozpoznávání struktury dat

Tyto algoritmy umožňují přiřazovat v kresbě použitelné generalizační operátory nad

rámec operátorů použitelných na celou třídu prvků. Operátory jsou často použitelné

pouze na část prvku kresby nebo na spojené prvky kresby. Algoritmy rozpoznávání

struktury dat nejsou potřebné při poloautomatické generalizaci, protože vyhodnocení

kresby provádí vizuálně kartograf. Strukturální vzory nám tedy umožňují obohatit

kartografický model o znalost generalizačních operátorů a algoritmů jejich implementace,

které můžeme na jednotlivé části kresby použít. V terminologii multiagentních

generalizačních systémů je možné řící, že se jedná o proces hledání omezení a pravidel

(constrains). Jde o hledání množin prvků společných vlastností, dále z hlediska

generalizačního operátoru nedělitelných, na které můžeme generalizační pravidlo aplikovat. Z hlediska geometrického se jedná o formu klasifikace.

V příkladu "Domy s ulicí podél potoka" tedy identifikujeme:

a) shluk budov obsluhovaný slepou ulicí,

b) poslední budova v sídle, která by se neměla při generalizaci vypouštět, dokud jsou v

bloku nějaké budovy zobrazeny,

c) ulice podél potoka,

d) blok budov podél ulice.

13

3.5. Analýza a identifikace možností segmentace

Jednou z obtíží generalizace je skutečnost, že kolize mezi objekty nebo špatná čitelnost

mapy je často způsobena velkým množstvím objektů. Generalizačních operátorů, které

bychom mohli použít, je mnoho a mají často protichůdné výsledky. Priorita jednotlivých

prvků kresby také často nebývá v kontextu jednoznačná (circular reference) a navzájem

se vylučuje. To budeme řešit izolováním problému na co nejmenší shluk závislých prvků.

Opět, v případě poloautomatické generalizace se jedná o činnost školeného kartografa,

ke které často využívá podrobnější zdroje informací. Toho dosáhneme vhodným členěním řešeného území na skupiny prvků, které lze do určité míry generalizovat samostatně.

Segmentace okolo linie

Zde je zřejmě odsunuto stromořadí od

komunikace, máme zde tedy jednu

vodící linii s vysokou prioritou. Svah s

klínky je zřejmě ponechán v původní

pozici. Plochu kresby zde máme

rozdělenu na část nad a pod

komunikací, které generalizujeme do určité míry samostatně.

Segmentace mezi prvky

Zde budou čtyři souběžné linie

symbolizované v měřítku

kartografického modelu při zachování

geometrie v částečné kolizi. Zřejmě

bude nezbytné odsunout silnici a horní

terénní stupeň, aby byla eliminována

kolize silnice se spodním stupněm,

který nemůže být odsunut kvůli

železnici.

14

Segmentace skupiny od linie

Ulice, domy a jejich blok v levé části

výřezu budou zřejmě generalizovány

samostatně a potok, jinak možná

méně důležitý než některé z těchto

objektů, bude v této podúloze chápán jako neměnný.

3.6. Příprava testovacích datových sad

Tento krok přípravy metodiky je klíčový pro realizaci výstupů R1 a R2 a jejich ověření.

Pro každý izolovaný algoritmus budou sestaveny testovací datové sady, parametry

použitého algoritmu a výsledné datové sady. To umožní automatizovaně ověřit, že

implementace splňuje definovaná očekávání. Zároveň tyto vybrané datové sady zajistí

maketu funkcionality pro algoritmy procesního modelu ještě před implementací. Procesy

procesního modelu aplikované na testovací datové sady stanovují sekvenci a parametry

izolovaných algoritmů operátorů, které procesní model měl v dané situaci nalézt.

Testovací datové sady pro komplexní situace budou pokud možno navrženy tak, aby

měly právě jedno řešení. Za tím účelem je možné vhodně modifikovat testovací data tak, že nebudou zcela totožná s původní generalizační situací.

Přesto existuje významné riziko, že nebude reálné pro vybrané situace stanovit správné

řešení. Při generalizaci zpravidla neexistuje jediné univerzálně správné řešení. Je to

otázka citu a zkušeností kartografa, který danou situaci posuzuje. Řadu situací je možné

generalizovat několika algoritmy s odlišnými výsledky (např. řešení silničních serpentýn).

U složitých situací bude obtížné navrhnout metriky, které nám umožní pohled na

výsledek převést na číselnou hodnotu kritéria. Ale právě jedině stanovení hranic

akceptance, tj. prahových hodnot pro jednotlivé operátory, bude rozhodovat o tom, kdy je výsledek akceptovatelný a kdy už nikoli.

Rovněž je třeba si uvědomit, že ne každý generalizařní algoritmus se hodí pro všechny

prvky. Např. zatímco pro generalizaci silniční sítě je vhodné použít variantu metody bend

simplify, tak pro generalizaci lesních areálů bude vhodnější použít metodu Douglas-

Peucker. Bude tedy nezbytné dle použitých prvků zvážit, jaký generalizační algoritmus je vhodné použít.

15

Testovací datové sady budou připraveny k využití ve standardu Open GIS Consortium

Web Processing Service. Tím zajistíme, že budeme schopni otestovat kteroukoli implementaci nezávisle na platformě.

Obrázek č.4 Architektura WPS Testing Framework

3.7. Rešerše dostupných řešení

V tomto kroku bude ve spolupráci s týmem pro Nmet1 sestavena krátká rešerše

možností využití stávající implementace potřebných algoritmů, případně jejich popisu.

Prioritně budou využity algoritmy platformy ArcGIS, dále budou preferovány volně dostupné a použitelné implementace.

3.8. Návrh řešení problémových algoritmů - nerealizovat, doplnit data apod.

U některých algoritmů se jejich realizace může ukázat jako příliš složitá v poměru k

hlavnímu cíli projektu, úspoře kapacit a nákladů při generalizaci, případně časově

náročnější než délka projektu. Také je běžné, že při poloautomatické generalizaci

kartograf nahlíží do dalších materiálů a implementace algoritmu by vyžadovala výrazné

obohacení datového modelu nad rámec možností Uživatele. V některých případech může

být efektivním řešením drobná změna značkového klíče nebo pravidel uvolňování spíše

než tvorba složitého algoritmu. Je pravděpodobné, že některá komplexní témata,

například generalizace výškopisu či odsuny popisů mapy se po analýze ukáží daleko

časově náročnější než je délka projektu TB04CUZK001. Jejich řešení by v takovém

případě bylo po vzoru řešení jiných státních mapových děl ponecháno na řešení generalizace menších měřítek.

Všechny tyto případy budou konsolidovány do podoby, která bude v rámci kontrolního

dne posouzena a schválena Uživatelem.

XML definující Execute

Vstupní data

Výstupní data

Definice testovacích metod

Adresář pro WPS

Operaci

Adresáře jednotlivých

testů

Testování

Statistika testů

Vytvořil volání WPS

Pro každý test

ve skupině

Volání funkce WPS

Ověření výsledných dat

Doplnění statistik

Test nebo

skupina testů

Maketa volání WPS

Správný výsledek WPS

Identif ikace operace

Identif ikace testovací

sady

Tvorba výstupu

WPS

Odeslání WPS

výstupu

16

Příkladem může být znázornění terénního stupně. V ZABAGED® je tento prvek vyjádřen

korunou a jeho dolní hranou. V mapě je pak vyjádřen šrafami ve směru spádnice

uvažované jako kolmice ke koruně (horní hraně). Jiným příkladem může být

zjednodušení značky skleníku při implementaci IS SMD, kdy se ukázalo, že datový typ

použitý pro tento objekt v původním systému není v implementovaném systému podporován a efektivním řešením situace byla úprava kartografického symbolu.

Obrázek č.5 Problémový algoritmus na příkladu terénního stupně

3.9. Schválení obsahu uživatelem

V tomto kroku bude ve spolupráci s Uživatelem ověřena úplnost a srozumitelnost obsahu

metodiky na jejím návrhu textu před závěrečnou jazykovou korekturou a grafickou

finalizací.

3.10. Formalizace obsahu metodiky

V tomto kroku bude metodika formalizována do podoby připravené k oponování

externími oponenty, včetně digitální podoby datových sad.

3.11. Certifikace uživatelem

Předpokládáme standardní postup oponování ČÚZK dvěma oponenty, vypořádání jejich

připomínek, poté předložení k certifikaci. Pokud nebude určeno Uživatelem jinak, jako

oponenty předpokládáme Ředitele odboru rozvoje VGHMÚř podplukovníka Ovčarika a jednoho zástupce z akademické obce.

4. Knihovna generalizačních algoritmů pro generalizaci státního mapového díla středních měřítek

R1 – software

Softwarová knihovna obsahující implementace vybraných generalizačních algoritmů stanovených certifikovanou metodikou 3. Izolované a vybrané komplexní algoritmy budou ověřeny pomocí datových sad.

17

Výsledkem bude volně použitelný software, který bude moci být využíván i v resortu MO a v dalších resortech produkujících kartografické produkty středních měřítek

Jednotlivé potřebné algoritmy vybrané k realizaci budou průběžně vyvinuty a zařazeny do

knihovny algoritmů postavené nad knihovnou WPS Generalization Toolbox. To umožní

použít s minimálními náklady existující implementace v různých programovacích jazycích

nezávisle na platformě, sestavených jako Cloud WPS služeb a zároveň jejich ověření

testovacími datovými sadami průběžně sestavovanými v rámci přípravy výsledku Nmet3. Pokud algoritmus splní tyto testy, je publikován a připraven k použití.

Obrázek č.6 Architektura WPS Generalization Toolbox

Jak ukazuje následujícící schéma, prototypy5 algoritmů jsou implementovány jako služby

Web Processing Service. Jestliže je algoritmus dostupný v některé ze známých knihoven,

je tato implementace namapována na svůj prototyp. Jestliže je pouze implementována,

je tato implementace portována v nejvhodnějším místě knihovny, což je závislé na

programovacím jazyku a pomocných knihovnách, které potřebuje. Pokud je znám jeho

popis, je implementován, nejlépe sestavením workflow systému ArcGIS a jeho

publikováním jako WPS, pokud je to možné. Stejně postupujeme v případě, že musíme některý algoritmus vyvinout zcela nově.

5 Termín prototyp zde není míněn ve významu druhu výsledku RiV.

8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

4.1. Postupná implementace generalizačních operátorů

4.2. Postupná implementace algoritmů strukturálních vzorů

4.3. Registrace do WPS registru algoritmů

4.4. Postupné testování oproti testovacím sadám (WPS Testing Framew ork)

4.5. Přizpůsobení rozhraní vybranému procesnímu modelu

4.6. Publikování, dokončení dokumentace a nasazení

4.7. Schválení uživatelem na serveru řešitele oproti funkčním testům

2015 2016

ArcGIS for Server

GRASS

WPS Analytics

ArcGIS

GeoServer

Java Topology

Suite

North 52° WebGen

WPS Proxy

PostGISWorkflowsJava Topology

Suite

18

Obrázek č.7 Zjednodušený postup připojení a implementace potřebného algoritmu

Po výběru procesního modelu řízení generalizace bude systémově přizpůsobeno rozhraní,

případně migrovány některé algoritmy tak, aby odpovídaly zvolené platformě. V

optimálním případě to bude přímo platforma ArcGIS, jako se to podařilo v posledních

úspěšných řešeních.

Jednotlivé algoritmy budou schváleny Uživatelem na vyčleněném serveru oproti funkčním testům definovaným v metodice Nmet3 a poté dokončena uživatelská dokumentace.

5. Knihovna programů pro řízení dílčích procesů automatizované tvorby topografických map

R2 – software

Dle metodiky č. 1, a to i s využitím a popisem nezbytné interakce.

V této etapě bude implementován procesní model řízení generalizace vybraný v rámci

přípravy metodiky Nmet1 a schválený OG na kontrolním dni v závěru prvního roku

plnění. Software bude průběžně testován proti testovacím datovým sadám z metodiky

Nmet3. Na závěr bude ověřena jeho funkčnost, dokončena uživatelská část dokumentace

a software bude schválen Uživatelem na vyčleněném serveru proti funkčním testům definovaným v metodice Nmet3.

Registrovat do

rozhraní WPS

Vymyslet a

implementovatImplementovat

Testování pomocí

TestSuite

Nasazení a

publikování

Požadovanýalgoritmus

Prototyp algoritmu

Dostupný?

Popsaný?Ano

Vyřešení

projektu

Ne

Ne

Portovat

Implementováno? No

8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

5.1. Implementace vybraného procesního modelu

5.2. Průběžné testování oproti komplexním testovacím datovým sadám

5.3. Ověření funkčnosti - KD

5.4. Tvorba dokumentace

5.5. Schválení uživatelem na serveru řešitele proti funkčním testům - KD

2015 2016

19

6. Komplexní řízení procesu tvorby státního mapového díla měřítek 1 : 10 000 a 1 : 25 000

Z – ověřená technologie

Tato technologie bude implementovat vlastní komplexní proces generalizace tak, aby umožnil jak generalizaci prvků, kterou lze pevně definovat pomocí daných pravidel (rule based generalization), tak i generalizaci s využitím nejnovějších metod umělé inteligence pro řešení komplexních problémů generalizace (například Multi-agent driven generalization) s využitím znalostní databáze vytvořené v rámci metodiky Nmet 2, a to tak, aby samostatně provedl generalizaci reprezentativní sady generalizačních situací z certifikované metodiky Nmet 16.

Výsledky R1 a R2 budou připravovány na hardwarových prostředcích řešitele a průběžně

dokumentovány. Při přípravě ověření bude tato dokumentace finálně revidována a doplněna o část instalace a oživení.

Poté dojde k vlastní instalaci a oživení na pracovišti Uživatele, optimálně přímo jeho

silami podle dokumentace. Celá technologie bude poměrně složitá, s množstvím vnitřních

vazeb a nastavení. Je proto pravděpodobné, že bude v rámci etapy ověření po dohodě s Uživatelem nutné zorganizovat školení administrátorů či uživatelů.

Po úspěšné instalaci bude technologie ověřena na kontrolních datových sadách z

certifikované metodiky Nmet3, a to s využitím znalostní databáze vytvořené v rámci

certifikované metodiky Nmet2. V případě potřeby, nad rámec ověřování technologie v

rámci projektu TB04CUZK001, bude Uživatel schopen definovat a spustit své vlastní

dodatečné testy na vybraných datech za účelem vizuálního zobrazení a prezentace komplexnosti výsledků řešení projektu.

6 Zde předpokládáme že se jedná o překlep a bylo míněno dle metodiky Nmet3

8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

61. Revize a doplnění dokumentace, příprava a ověření instalací

6.2. Příprava formalizace ověření

6.3. Formální testování na kontrolních datasetech

6.4. Ověření a schválení uživatelem

2015 2016

20

Kontrola kvality

Při řízení projektu i vlastním řešení problematiky bude kladen mimořádný důraz na

stanovení a dodržení požadovaných parametrů kvality a na implementaci přijatých

(vnitrostátních i mezinárodních) standardů a kvalitativních norem. Jako základ bude

aplikován soubor ČSN EN ISO řady 19100 – Geografická informace, zejména norma ČSN

EN ISO 19110 při návrhu a tvorbě katalogů a datových slovníků, ČSN EN ISO 19131

Specifikace geoprostorových produktů, které vytvoří základ pro objektivní a

standardizované hodnocení kvality produktů podle nové komplexní ČSN EN ISO 19157. V

rámci zajištění kompatibility civilního a vojenského SMD budou implementovány také

geografické specifikace a standardy NATO a standardy OGC.

Také vlastní procesy řízení projektu budou podléhat pravidelným, důsledným kontrolám a

hodnocení kvality mezivýsledků. Všechny výsledky typu Nmet, R a Z budou verifikovány

a validovány podle platných interních norem ČÚZK. Řešení projektu vytvoří podmínky pro údržbu a další rozvoj výsledků po celou dobu jejich životního cyklu.

21

Plán oponentur a kontrolních dní

Doba na řešení projektu TB04CUZK001 je velice krátká, jednotlivé jeho části proto budou

realizovány paralelně. S výstupy a klíčovými mezivýstupy jednotlivých etap bude

seznámen odborný gestor projektu formou kontrolního dne, respektive předložení

metodiky k certifikaci. Konkrétní termíny s ním budou dohodnuty při zahájení plnění

projektu.

8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

1. Nmet1 - Popis procesního modelu automatizované technologie tvorby map

1.2.4.Návrh optimálního procesního modelu a schválení uživatelem - KD

1.6. Certif ikace uživatelem

2. Nmet2 - Pravidla sestavení a uvolňování pro generalizaci státního mapového díla středních měřítek

2.4. Naplnění databáze pravidel, uzavřeno KD

2.6. Certif ikace uživatelem

3. Nmet3 - Algoritmy generalizace potřebné pro generalizaci státního mapového díla středních měřítek

3.1. Sběr generalizačních situací, uzavřeno KD

3.9. Schválení obsahu uživatelem - KD

3.11. Certif ikace uživatelem

4. R1 Software - Knihovna generalizačních algoritmů pro generalizaci státního mapového díla středních měřítek

4.7. Schválení uživatelem na serveru řešitele proti funkčním testům - KD

5. R2 Software - Knihovna programů pro řízení dílčích procesů automatizované tvorby topografických map

5.3. Ověření funkčnosti - KD

5.5. Schválení uživatelem na serveru řešitele proti funkčním testům - KD

6. Z - Komplexní řízení procesu tvorby státního mapového díla měřítek 1 : 10 000 a 1 : 25 000

6.4. Ověření a schválení uživatelem

2015 2016

22

Schéma zveřejňování zdrojových kodů a výsledků

Jedním z předpokladů dodržení kvality a umožnění Uživateli sledovat průběžně výsledky

projektu je vhodný způsob manipulace s daty. Všechny zdrojové kódy, výsledky a

mezivýsledky budou průběžně ukládány do uzavřeného repositáře, na který bude mít

kromě vývojového týmu přístup i Uživatel. Ve chvíli, kdy je některý z nich úspěšně

otestován a připraven ke zveřejnění, je označen jako nová verze (release),

zdokumentován a vystaven ve veřejném repositáři, který je pod licencí EUPL. Tímto postupem se zároveň průběžně dosáhne zálohování prací.

Obrázek č.8 Schéma zveřejňování výsledků projektu

Vývojář, analytik,

výzkumník

Vývoj, výzkum

Privátní repository

Stav i+2

Stav i+1

Stav i

Testování

Verze j

...

...

Veřejné repository EUPL

Verze j