Automatic Interpretation of RasterBased Topographic Maps

[摘要] This paper presents approaches and results of a project in the field of pattern recognition and automatic interpretation of topographic maps. The aim of this project is to obtain multiple information and structured objects from digital rasterbased topographic maps using a query language. Thus, an approach how to query objects or other information directly from raster data is required. Query languages, well known by handling data in databases, can acquire data in a wellstructured way (e.g. SQL = structured query language), which will now be adapted in the field of raster data manipulations. If queries on raster data images, e.g. topographic maps, are implemented, several methods and approaches of raster data acquisition have to be combined to provide the results of the queried desires. Therefore template matching strategies, the use of fuzzy logic, and other approaches of data acquisition will be combined in order to obtain a hybrid system, which can be driven by query languages. The results of queries can be visualized in the maps. This paper summarizes the research of several Ph.D. thesis of Swiss Federal Institute of Technology (ETH) in Zurich. ZUSAMMENFASSUNG Diese Arbeit prsentiert Anstze und Ergebnisse eines Projektes der kartografischen Mustererkennung bzw. Interpretation kartografischer Dokumente. Mit Hilfe einer Abfragesprache (Query Language) wird versucht, Informationen und strukturierte Objekte aus topografischen Karten in Rasterdatenform zu gewinnen. Hierzu muss ein Weg gefunden werden, wie mglichst direkt Objekte und andere Information aus Rasterdaten abgefragt werden kann. Hier wird gezeigt, wie Abfragesprachen, die bereits aus der Datenbankanwendung bekannt sind, auch im Bereich der Rasterdatenverarbeitung eingesetzt werden knnen. Hierzu mssen verschiedene Methoden der rasterbasierten Datenerfassung kombiniert so werden, dass sie den Anforderungen der Abfragetechnik entsprechen. Der Einsatz von TemplateMatchingStrategien, von FuzzyLogik und anderen Anstzen ermglicht in ihrer Kombination ein hybrides Mustererkennungssystem, welches durch Abfragen steuerbar ist. Dabei knnen die Resultate zustzlich direkt in der Karte visualisiert werden. Die hier vorgestellte Arbeit fasst mehrere Dissertationen an der ETH Zrich