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fonctions:integration:digitalisation:generalisation:grass

Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

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fonctions:integration:digitalisation:generalisation:grass [//19/01/2015 20:16//] – mollardfonctions:integration:digitalisation:generalisation:grass [//19/01/2015 21:08//] (Version actuelle) – mollard
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 {{:fonctions:integration:digitalisation:generalisation:grass_generalisation_1.png|}}\\ \\  {{:fonctions:integration:digitalisation:generalisation:grass_generalisation_1.png|}}\\ \\ 
 13 choix s’offrent alors à vous suivant le type de simplification recherché :\\ \\  13 choix s’offrent alors à vous suivant le type de simplification recherché :\\ \\ 
-  - Tout d’abord il y a les algorithmes de simplification des objets :\\ \\ +//**__Algorithmes de simplification des objets__**//\\ \\ 
   * **Douglas**: algorithme le plus largement utilisé pour la simplification de lignes. Il nécessite de connaître uniquement les paramètres //input// et //threshold//. Pour de plus amples informations sur cette méthode:[[http://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_de_Douglas-Peuker]]\\ \\    * **Douglas**: algorithme le plus largement utilisé pour la simplification de lignes. Il nécessite de connaître uniquement les paramètres //input// et //threshold//. Pour de plus amples informations sur cette méthode:[[http://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_de_Douglas-Peuker]]\\ \\ 
   * **Douglas_reduction**: ajoute au premier algorithme un paramètre de réduction qui représente le pourcentage de points restants sur la ligne simplifiée par rapport au nombre de points présents sur la ligne d'origine. Les paramètres d'entrée sont les suivants : //input//, //threshold//, //reduction// \\ \\    * **Douglas_reduction**: ajoute au premier algorithme un paramètre de réduction qui représente le pourcentage de points restants sur la ligne simplifiée par rapport au nombre de points présents sur la ligne d'origine. Les paramètres d'entrée sont les suivants : //input//, //threshold//, //reduction// \\ \\ 
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   * **Reduction**: algorithme de réduction de sommets (vertex). Il élimine les points proches les uns des autres situés en dessous du paramètre de seuil fixé (//threshold//) avant le lancement de la simplification.\\ \\    * **Reduction**: algorithme de réduction de sommets (vertex). Il élimine les points proches les uns des autres situés en dessous du paramètre de seuil fixé (//threshold//) avant le lancement de la simplification.\\ \\ 
   * **Reumann**: algorithme qui permet de préserver les caractéristiques globales des lignes en fonction des paramètres //input// et //threshold//.\\ \\    * **Reumann**: algorithme qui permet de préserver les caractéristiques globales des lignes en fonction des paramètres //input// et //threshold//.\\ \\ 
-  - Il existe aussi des algorithmes de lissage des objets :\\ \\ +//**__Algorithmes de lissage des objets__**//\\ \\ 
   * **Boyle**: algorithme qui calcule la position de chaque sommet en fonction de la position du sommet qui le précède et de celui qui lui succède. Ce traitement ne change pas le nombre de points de la ligne. Seuls les paramètres //input// et //look_ahead// sont nécessaires.\\ \\    * **Boyle**: algorithme qui calcule la position de chaque sommet en fonction de la position du sommet qui le précède et de celui qui lui succède. Ce traitement ne change pas le nombre de points de la ligne. Seuls les paramètres //input// et //look_ahead// sont nécessaires.\\ \\ 
   * **Sliding_averaging**: la nouvelle position d’un point est déterminée par la précision du paramètre //look_ahead// des points qui l’entourent. Le nombre de points ne varie pas. Les paramètres //input//, //slide// et //look_ahead// (dont la valeur doit être impaire et différente de 1) doivent être renseignés pour que cet algorithme soit calculé.\\ \\    * **Sliding_averaging**: la nouvelle position d’un point est déterminée par la précision du paramètre //look_ahead// des points qui l’entourent. Le nombre de points ne varie pas. Les paramètres //input//, //slide// et //look_ahead// (dont la valeur doit être impaire et différente de 1) doivent être renseignés pour que cet algorithme soit calculé.\\ \\ 
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   * **Hermite**: Cet algorithme prend les points de la polyligne comme points de contrôle de la « courbe cubique » Hermite et se rapproche de cette courbe par les points qui avoisinent le seuil défini. Cette méthode a d’excellents résultats pour de petites valeurs du seuil mais produit en contrepartie une grande quantité de points. Une simplification antérieure de la ligne est généralement nécessaire avant d’effectuer ce traitement. Un des avantages-clés de l’interpolation d’Hermite est le fait que la ligne calculée passe toujours par les points de la ligne d'origine, tandis que les lignes produites par les autres algorithmes ne passent jamais par ces points. Les paramètres nécessaires sont : //input//, //threshold//, //angle_thresh//.\\ \\    * **Hermite**: Cet algorithme prend les points de la polyligne comme points de contrôle de la « courbe cubique » Hermite et se rapproche de cette courbe par les points qui avoisinent le seuil défini. Cette méthode a d’excellents résultats pour de petites valeurs du seuil mais produit en contrepartie une grande quantité de points. Une simplification antérieure de la ligne est généralement nécessaire avant d’effectuer ce traitement. Un des avantages-clés de l’interpolation d’Hermite est le fait que la ligne calculée passe toujours par les points de la ligne d'origine, tandis que les lignes produites par les autres algorithmes ne passent jamais par ces points. Les paramètres nécessaires sont : //input//, //threshold//, //angle_thresh//.\\ \\ 
   * **Snakes**: Cette méthode conserve les caractéristiques générales des lignes, mais lisse les angles vifs de la ligne. Cet algorithme fonctionne très bien pour de petites valeurs (comprises entre 0 et 5) des paramètres alpha et beta. Ces paramètres affectent la «netteté» et la courbure de la ligne calculée. Cet algorithme n’est pas très efficace pour les lignes constituées de plusieurs segments.\\ \\    * **Snakes**: Cette méthode conserve les caractéristiques générales des lignes, mais lisse les angles vifs de la ligne. Cet algorithme fonctionne très bien pour de petites valeurs (comprises entre 0 et 5) des paramètres alpha et beta. Ces paramètres affectent la «netteté» et la courbure de la ligne calculée. Cet algorithme n’est pas très efficace pour les lignes constituées de plusieurs segments.\\ \\ 
-  - Vient ensuite la généralisation de réseau :\\ \\ +//**__Généralisation de réseau__**//\\ \\ 
   * **Network**: Utilise la part la plus importante du réseau comme sélection. Il calcule trois mesures centrales pour chaque ligne du réseau dont la valeur est supérieure au seuil fixé (//degree_thresh//, //closeness_thresh// et //betweeness_thresh//). Si les trois seuils sont fixés, alors la sélection portera sur les lignes qui correspondent aux trois seuils.\\ \\    * **Network**: Utilise la part la plus importante du réseau comme sélection. Il calcule trois mesures centrales pour chaque ligne du réseau dont la valeur est supérieure au seuil fixé (//degree_thresh//, //closeness_thresh// et //betweeness_thresh//). Si les trois seuils sont fixés, alors la sélection portera sur les lignes qui correspondent aux trois seuils.\\ \\ 
-  - Et enfin la généralisation par le déplacement :\\ \\ +//**__Généralisation par le déplacement__**//\\ \\ 
   * **Displacement**: Cet algorithme est utilisé lorsque les lignes se chevauchent ou sont trop proches les unes des autres. En général, les méthodes de déplacement décalent les objets conflictuels afin qu'ils n'interagissent pas et qu’ils puissent être distingués. Cette méthode est basée sur l’algorithme du serpent (Snake). Elle a de très bons résultats mais nécessite beaucoup de mémoire, ce qui fait qu’elle n’est pas très efficace. Pour l’utiliser il faut renseigner les paramètres //threshold (seuil)//, //alpha//, //beta// et //iterations (nombre d'itérations)// (dont la valeur doit être comprise entre 10 et 100 pour de bons résultats).\\ \\ \\    * **Displacement**: Cet algorithme est utilisé lorsque les lignes se chevauchent ou sont trop proches les unes des autres. En général, les méthodes de déplacement décalent les objets conflictuels afin qu'ils n'interagissent pas et qu’ils puissent être distingués. Cette méthode est basée sur l’algorithme du serpent (Snake). Elle a de très bons résultats mais nécessite beaucoup de mémoire, ce qui fait qu’elle n’est pas très efficace. Pour l’utiliser il faut renseigner les paramètres //threshold (seuil)//, //alpha//, //beta// et //iterations (nombre d'itérations)// (dont la valeur doit être comprise entre 10 et 100 pour de bons résultats).\\ \\ \\ 
 Description des différents paramètres :\\ \\  Description des différents paramètres :\\ \\ 
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 --- //Remis à jour par [[sophie.mollard.2707@gmail.com|Sophie Mollard]] 2015/01/19 20:10// --- //Remis à jour par [[sophie.mollard.2707@gmail.com|Sophie Mollard]] 2015/01/19 20:10//
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fonctions/integration/digitalisation/generalisation/grass.1421694976.txt.gz · Dernière modification : //19/01/2015 20:16// de mollard
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