Updating of geographic data in a multiple representation database (MRDB)

更新多重表示数据库 (MRDB) 中的地理数据

• 批准号: 5408315
• 负责人: Professorin Dr.-Ing. Monika Sester
• 金额: --
• 依托单位: Institut für Kartographie und Geoinformatik
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2003
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2002-12-31 至 2008-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5408315?language=en
• 关键词: Updating; geographic; data; multiple; representation

Raumbezogene Daten zeichnen sich durch ihre Skalenabhängigkeit aus, welche in der amtlichen Vermessung traditionell durch topographische Karten unterschiedlicher Maßstäbe repräsentiert wird. Ergeben sich Änderungen in der Realität (in amtlichen Geodatenbeständen sind dies ca. 10% Änderungen pro Jahr), so müssen diese in die Datenbestände integriert werden, was als Fortführung bezeichnet wird. Aufgrund der separaten Datenhaltung der unterschiedlichen Maßstäbe müssen diese Änderungen auch separat in allen Datenebenen durchgeführt werden. Die Idee dieses Projektantrags ist es, Änderungen nur an einer Stelle in den Datenbestand einzubringen - in dem Maßstab, in dem sie erfasst wurden - und von dort aus auf alle anderen Datenebenen zu übertragen. Um automatisch Änderungen in den Datenbestand einzupflegen, muss zunächst die Art der Änderung identifiziert, ihr Maßstab festgestellt sowie der Einflussbereich der Änderung eingegrenzt werden, um schließlich die Fortführung über alle betroffenen Maßstäbe durchführen zu können. Die Konsistenz des Datenbestandes muss bei einer solchen Operation selbstverständlich erhalten bleiben. Bislang ungelöst ist dabei das Problem der Bereitstellung kontextbezogener Generalisierungsregeln sowie die Frage der konkreten Integration, welche in Form eines multiskaligen Matchings implementiert werden soll. Nach Ablauf des Projektes werden Methoden bereitstehen, welche eine automatische Integration geänderter oder neuer Daten einer gegebenen, beliebigen Auflösung sowie ein up- und down-scaling dieser Objekte in MRDB-Strukturen ermöglichen.

他说：“这是一件非常重要的事情，因为它是一件非常重要的事情。”在现实中的错误(在美国大地上最好的是死了大约10%)，所以在数据最好的集成中的所有的东西，都是最好的。从未分割的地衣中分离出的数据在Allen Datenbenen中被分离出来。在DEM Maústab，在Dem sie erFasst Wurden-und von dort Aus auf alle and deren Datenebenen zuübertragen，DEM Maçstab中，我们的理想是投射项目，而不是在Dedenbebeezuübertragen。在数据中自动完成的内容包括：身份识别、性别鉴定、性别鉴定。这一行动的目的是为了更好地解决问题。这是一个普遍存在的问题，也就是如何实现多维匹配的问题。Nach Ablauf des Projektes Wen Methoden bereitstehen，以及Neuer Daten einer gegebenen，Beliebigen AuflöSong Sowie ein in up-and-Scale Dieser Objekte in MRDB-Strukturen ermöglichen。