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Scaling of Geographic Space as a Universal Rule for Map Generalization

2013; American Association of Geographers; Volume: 103; Issue: 4 Linguagem: Espanhol

10.1080/00045608.2013.765773

1467-8306

Bin Jiang, Xintao Liu, Tao Jia,

Urban Design and Spatial Analysis

Abstract Map generalization is a process of producing maps at different levels of detail by retaining essential properties of the underlying geographic space. In this article, we explore how the map generalization process can be guided by the underlying scaling of geographic space. The scaling of geographic space refers to the fact that in a geographic space, small things are far more common than large ones. In the corresponding rank-size distribution, this scaling property is characterized by a heavy-tailed plot such as a power law, lognormal, or exponential function. In essence, any heavy-tailed distribution consists of the head of the distribution (with a low percentage of vital or large things) and the tail of the distribution (with a high percentage of trivial or small things). Importantly, the low and high percentages constitute an imbalanced contrast, e.g., 20 versus 80. We suggest that the purpose of map generalization is to retain the objects in the head and to eliminate or aggregate those in the tail. We applied this selection rule to three generalization experiments and found that the scaling of geographic space indeed underlies map generalization. We further relate the universal rule to Töpfer's radical law (or trained cartographers' decision making in general) and illustrate several advantages of the universal rule. 地图概括化是透过维繫基础地理空间的核心本质, 以不同尺度的细节绘製地图的过程。我们将在本文中探讨地理空间的基础尺度化如何可以指引地图概括化的过程。地理空间的尺度化, 意味着在一个地理空间中, 小型物体较大型物体更为普遍。在相应的位序规模分佈中, 此一尺度化属性以如乘幂分佈、对数正态分佈及指数函数的重尾分佈为特徵。本质上来说, 任何重尾分佈皆包含分佈的头端 (有着低比例的显着或大型物体), 以及分佈的尾端 (有着高比例的细微或小型物体)。重要的是, 高百分比与低百分比之间呈现出不平衡的对照, 例如 20 比 80。我们主张, 地图概括化的目的在于保留头端的物体, 并消除或聚集尾部的物体。我们将此一筛选规则应用于三个概括化的实验, 并发现地理空间的尺度化的确支持了地图的概括化。我们进一步将此一普适性规则运用于 Töpfer 方根定律 (或一般受过训练的製图者的决策过程), 并描绘普适性法则的几项优势。 La generalización cartográfica es un proceso para la producción de mapas a diferentes niveles de detalle, reteniendo las propiedades esenciales del espacio geográfico subyacente. En este artículo exploramos cómo el proceso de generalización cartográfica puede ser guiado por la escala aplicada en el trasfondo del espacio geográfico. Esta escala se refiere al hecho de que en un espacio geográfico las cosas pequeñas son mucho más comunes que las grandes. En la correspondiente distribución por rango de tamaño, esta propiedad de escalamiento se caracteriza por un gráfico de cola pesada tal como una ley de potencia, log-normal, o función exponencial. En esencia, cualquier distribución de cola pesada consta de la cabeza de la distribución (con un bajo porcentaje de cosas vitales o grandes) y la cola de la distribución (con un alto porcentaje de cosas triviales o pequeñas). Muy importante es el hecho de que los porcentajes bajos y altos constituyen un contraste desbalanceado, por ejemplo, 20 versus 80. Nuestra posición es que el propósito de la generalización cartográfica es retener los objetos ubicados en la cabeza de la distribución y eliminar o consolidar los que están en la cola. Nosotros aplicamos esta regla de selección en tres experimentos de generalización y encontramos que la aplicación de escala al espacio geográfico es en verdad el trasfondo de la generalización cartográfica. Más aún, relacionamos la ley universal con la ley radical de Töpfer (o en general el tomar decisiones por los cartógrafos entrenados) e ilustramos varias ventajas de la ley universal. Key Words: head/tail breakshead/tail division ruleheavy-tailed distributionspower lawprinciples of selection.关键词: 头/尾分离头/尾分离标准重尾分佈乗幂分佈筛选规则Palabras clave: quiebres cabeza/colaregla de la división cabeza/coladistribuciones de cola pesadaley de potenciaprincipios de selección