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网状地图自动化示意化设计规则研究综述
遆鹏1,2, 徐柱1, 肖亮亮1, 李木梓1    
1. 西南交通大学地球科学与环境工程学院, 四川 成都 610031;
2. 四川省应急测绘与防灾减灾工程技术研究中心, 四川 成都 610041
摘要:示意地图由于其简单清晰的表达, 已经被广泛应用于展示公共交通路线。然而当前示意地图制作是以计算机绘图软件辅助的半自动方式进行的, 耗时耗力且极大依赖于制图者的经验和技能, 因此自动化生成示意地图已经被很多研究人员所关注。在网状地图自动示意化研究中, 示意地图设计规则制定是开发自动化示意化方法的基础, 直接决定着示意结果图的质量。本文对现有自动化示意化方法中使用的设计规则加以了综述, 首先将现有设计规则根据其应用目的的不同分为3类, 即单线图形处理、网络图形处理、地图颜色和注记配置, 并简要介绍了实现每条规则在当前研究中所采用的方法, 之后指出了现有规则中仍需改善的几个方面并提供了可能的改进方向, 其中包括网络图形示意化和设计规则制定方式, 以期进一步推动网状地图自动化示意化研究的深入。
关键词网状地图     示意化     设计规则     综述    
A Review on Design Rules for Automated Schematization of Network Maps
TI Peng1,2, XU Zhu1, XIAO Liangliang1, LI Muzi1     
一、引    言

示意性地图设计舍弃了与地图主题无关的地图要素,对网络中线性要素的形状进行了简化,以获得更加清晰简单的表达,这种概略的表达方式能够极大地提高用户出行路线设计和导航的效率[1,2]。伦敦地铁图(如图 1所示)是示意性网状地图的典范[3],不仅简化了网络形状,并将地铁线设计成45°或90°方向[4],同时保留了网络的拓扑信息,此外还将地图中的拥挤区域相对放大[5],其简洁清晰的设计极大地提高了用户的识别效率,因而很快被广泛接受。有学者[6]认为示意性地图的抽象性与人类空间认知所构建的心象地图抽象化特征一致,因此示意性可视化表达非常便于人们识别和理解。心理学研究表明[7,8],人们利用示意图能够更快更准确地获取所需信息。目前示意图已广泛应用于各领域,如展示公共交通、煤气管线、电力网[9,10]

当前实际使用的示意化网状地图主要是由计算机绘图软件辅助的半自动方式生成,这种生产方式需要大量的时间和人力,而且所生成的结果图质量极度依赖于制图员的制图经验、绘图技能及美学观念。因此,近几十年来自动化生成示意图研究已经被许多专家学者所关注,研究涉及的领域包括数字地图制图学、计算机图形学、信息可视化等。在现有的网状地图自动化示意化研究中,开发示意化方法需要首先制定示意图设计规则,将其作为生成示意地图的约束条件,或通过数学优化算法建模求解,或采用逐次实现约束条件的方式。因此,设计规则是自动化示意化方法开发的基石,而设计规则的制定也代表着研究人员对示意图设计认识和理解的深度。本文综合归纳现有的自动化示意化设计规则,指出现有设计规则存在的问题,期望能够在将来的网状地图自动化示意化研究中作进一步改进和完善,以利于今后研究的深化。

图 1 伦敦地铁图
二、现有网状地图自动化示意化设计规则

Elroi[11]于1988年提出了地图网络自动化示意化的3个基本步骤:①简化线的形状;②将线投影到底层格网上,保证所有方向都是水平或垂直或45°斜向;③扩大拥挤区域。其中,步骤①和②主要是处理网络中的弧段,步骤③主要是通过改变网络密度分布以提高结果图的清晰度。当然网状地图示意化问题并不能仅仅通过这3个步骤或规则解决。然而,现有的设计规则的重点仍是处理单线和网络结构这两个方面,此外,一些地铁示意图自动化生成方法中提出了几个示意地图色彩设计和注记配置方面的规则,其中色彩设计是针对不同的地铁线,而注记配置考虑的是地铁站点注记摆放方式。本节主要从这3个方面对现有自动化示意化设计规则分别进行介绍,其中列出的是已经被绝大多数研究学者所接受和达成共识的规则,并且已经被多个现有的自动化示意化方法所采纳,并不考虑个别自动化示意化方法中比较特殊的设计规则,如在示意地图中使用贝塞尔曲线代替直线[2]

1. 单线示意化规则

单线示意化主要关注于线的几何特征,主要包括形状、长度、方向及位置[12],下面介绍设计规则主要依据的几个方面。

1) 单线形状简化成直线段或折线。作为示意网状地图最基本的设计原则之一,线形状简化是结果图清晰度的关键。当前采用的方法主要有两类:第一类方法在线形状简化过程中不考虑线的原始形状,直接使用折线代替弧段[13]或在一些示意性地铁图的方法中[14,15,16,17]使用直线段连接相邻站点;第二类方法考虑了线原始图形,常用的简化方法主要有广泛应用于制图综合的Douglas-Peuker算法[18],以及依据相邻线段的方向变化大小或类似于Douglas-Peuker算法,只是曲线分段不是根据与曲线首尾连线垂直距离最大的端点到首尾点连线垂直距离的大小,而是偏斜角大小(如图 2所示)[19]

图 2 偏斜角

2) 线段或折线上每段的走向归化为水平、竖直或45°倾斜。该规则主要依据伦敦地铁图设计,已经获得设计人员和学者的广泛认同。尽管当前的研究中仍有个别示意地图设计或自动化生成方法并未采用这种8个方向的归化,而是以30°、60°和90°为归化方向或采用任意方向[20],然而在最新的示意地图实用性测试中,8个方向的归化结果图相比较于其他方向的归化设计,在地图的识别和美观性上有明显优势。此外,对于单根线段归化方向的选择,一些学者认为应该尽可能接近原始方向,以利于地图识别[21,22]

3) 设置线段或折线上每段的最小长度值。该规则主要是保证示意化结果图的可视性[14,21],避免线段过短无法进行辨识。

2. 网络示意化规则

网络示意化规则主要关注与网络中对象之间的关系,如拓扑关系、空间位置关系等,以及网络本身的结构特性,如空间密度分布、网络模式等。

1) 保持网络拓扑关系。这条规则是所有示意性网络地图自动化方法开发的基本原则,拓扑关系不能被改变,否则将造成地图识别上的错误。

2) 保持节点位置。该规则主要用于保持示意图与其原始形状的相似度,现有方法在生成示意地图过程中或保持节点位置不变[13,20],或最小化节点位移量[21,23,24],有观点认为保持节点相对位置更为重要[26]

3) 改变地图密度分布。该规则是伦敦地铁图最具特色的设计[26],即通过扩大密集区域以提高示意地图的清晰度。现有的一些自动化示意化方法已经将这一规则实现在示意地图生成过程中,实现方法可以分为两类:第一类方法考虑到空间数据分布通常是高度不均匀[27],通过改变地图整体的密度分布以相对扩大密集区域,如设置地铁示意图中站点与站点之间的距离近似相等,从而相对扩大了站点较多的密集区域[14,15,16,17],或首先通过比例尺变换相对增大地图上密集区域,然后生成示意化形式[28,29];第二类方法通过局部增大包含某一路线的区域以提高该路线清晰度,从而利于用户路线导航[30]。事实上这种改变密度分布的规则不仅可以改善示意图的清晰度,而且有利于放置地图注记[31],如地铁站名。

4) 保持节点处视觉连续性。该规则能够提高示意结果图与原始形状的相似性[10],且保持了视觉平滑感,从而提高了示意结果图的可读性和识别能力。然而,绝大多数现有的自动化示意化方法都是以网络弧段作为基本单元,并未考虑相邻弧段的视觉连续性,少数生成示意地铁图的方法中采取了尽可能避免一条地铁线在节点处发生方向变化的规则[14],但仍然无法从根本上保证所有节点处的视觉连续性。为了克服这个缺点,以路划为基本单元的自动化示意化方法被提出[19],其中路划是由专题属性一致或几何连续性好的几条相邻网络弧段连接而成[32]

5) 设置不同对象之间的最小距离值。设置点与点、线与线,以及点与线之间的最小距离,从而保证示意化结果图的可视性和清晰度,避免距离过近无法辨识。

3. 示意地图中色彩和注记设计规则

1) 对于不同的地铁线路设置不同且易区分的颜色。该规则主要是提高示意化结果图的可读性和识别效率,避免用户混淆。

2) 对于不同地铁站点名注记应无压盖摆放和整齐排列。该规则主要保证注记清晰易读,其中整齐排列指的是在两交点(换乘站)间的注记摆放应保持相同字向和整齐平行摆放,其中水平字列是优选。

三、当前自动化示意化设计规则存在的问题及改进方向

有大量研究人员近几十年来对网状地图自动化示意化设计规则进行了不断的改进和完善,然而当前的研究对于示意地图设计规则的认识和理解程度仍然较低。事实上一些学者[33]指出基于当前设计规则所开发的方法生成的示意化结果仍然与人工设计的作品在可用性、美观性、识别效率上有较大的差距,改进和完善设计规则仍然是今后自动化示意化研究工作的重点。本节指出现有设计规则的一些问题,并给出可能的改进方向,以利于将来的网状地图自动化示意化研究深化。由于地图色彩和注记配置已经在地图制图学中有大量研究和系统的设计规则,因此本文提出设计规则的问题主要是面向图形示意化方面。

1) 对于单线示意化而言,所采纳的线形状简化方法并未考虑网状地图类型[20]。如对于地铁网,用户主要关注路线选择和换乘信息,而对于道路网,路线的大致方向及方向变化信息对于路线导航尤为重要,因此应根据地图类型采用不同的简化程度。而定义线形简化程度的规则应考虑在将来网状地图示意化研究中。此外,线长度在当前示意化方法中被忽略。线仅仅表达为节点或站点之间的连接关系,然而在很多应用中,线段长度信息仍然重要。在道路网导航中,相邻路段的相对长度对于用户路线识别仍然关键[34],事实上已经有学者认为网络示意化过程中应保持线段的相对长度[25]。此外,一些研究已经将交通网络中线的长度根据其运行时间进行了相应缩短或伸长(time-distance cartogram)[35],从而提供给用户直观的运行时间专题图,这种时间信息的表达也可在示意地图中体现。因此,线段长度相关的设计规则应考虑在将来网状地图示意化研究中,以改善示意地图认知,丰富示意地图的表达。

2) 对于整体网络而言,顾及网络结构特征的地图示意化研究仍然不足。在制图综合研究中网络结构特征保持是保证地图识别一个关键因素[36,37],事实上对于示意地图仍然适用,尽管基于路划的网状地图示意化方法被提出[19],然而路划仅仅是网络结构特征之一[38]。因此,保持网络结构特征的设计规则应是将来自动化示意化研究的重点。此外,美观性设计规则仍然欠缺,如地图设计中对象分布的均衡性和对称性[34,39]。然而当前并未有相关的设计规则,这也是造成与人工作品差距大的最主要原因之一。因此,将来的自动化示意化研究对于美观性设计规则的制定应予以重视。

3) 对于设计规则制定方式而言,当前一些设计规则的制定仍然偏主观,并未结合当前已经投入使用的示意地图人工作品设计进行评估,如在现有方法中采用的站点之间距离均匀化、节点位置保持等,因此,有必要进行进一步的客观性验证。此外,对于示意地图实用性验证仍然以主观感知评估为主[14,28],这种主观性问卷调查受限于问卷问题的合理性,以及测评者人数、背景及年龄等方面。因此,系统性客观量化验证指标的提出十分必要,不仅可以对示意地图实用性进行客观评估,而且方便设计规则的改善,以及对新的设计规则合理性进行验证。

四、结束语

本文将现有的设计规则依据网络图形处理,以及地图颜色和注记配置进行了分类介绍,指出了在现有规则中有待完善的几个方面,包括线性简化方式、线段长度、网络结构特征、设计规则偏主观、设计美观性和示意图实用性客观评估,以期在将来的网状地图自动化示意化研究中对这些方面作进一步的改善,从而推动研究的深入,提高示意结果图的实用性、识别效率和美观性。

值得注意的是,尽管期待通过在将来自动化示意化研究中改善设计规则提高示意结果图的质量,然而人工设计的示意作品是集合地图设计、图形设计及美学设计思想的人类高度智能的产物,以全自动方式生成的结果图也许很难达到人工作品普适性和艺术性的高度。因此,可以采纳与用户交互式半自动化的设计方式,用户或设计者无须手工绘制,而是通过选择利于识别及美观的示意表达,如线路简化程度、图形对称设计中的对称基准,这种方式可以有效地提高示意结果图的识别效率与美观性,应在将来的地图示意化研究中加以考虑。

参考文献
[1] BARTRAM D J. Comprehending Spatial Information: The Relative Efficiency of Different Methods of Presenting Information about Bus Routes[J]. Journal of Applied Psychology, 1980, 65(1): 103-110.
[2] ROBERTS M J, NEWTON E J, LAGATTOLLA F D, et al. Objective Versus Subjective Measures of Paris Metro Map Usability: Investigating Traditional Octolinear Versus All-curves Schematics[J]. International Journal of Human-Computer Studies, 2013, 71(3): 363-386.
[3] MORRISON A. Public Transport Maps in Western European Cities[J]. The Cartographic Journal, 1996, 33(2): 93-110.
[4] GARLAND K. Mr Beck's Underground Map[M]. Harrow Weald: Capital Transport, 1994.
[5] JENNY B. Geometric Distortion of Schematic Network Maps [J]. Society of Cartographer Bulletin, 2006(40): 15-18.
[6] 艾廷华. 适宜空间认知结果表达的地图形式[J]. 遥感学报, 2008, 12(2): 347-354.
[7] AGRAWALA M, STOLTE C. Rendering Effective Route Maps: Improving Usability through Generalization [C]//Proceeding of 28th Annual Conference on Computer Graphics.New York:[s.n.], 2001: 241-250.
[8] TVERSKY B, LEE P U. Pictorial and Verbal Tools for Conveying Routes[J]. Lecture Notes in Computer Science, 1999(1661): 51-64.
[9] AVELAR S. Convergence Analysis and Quality Criteria for an Iterative Schematization of Networks[J]. GeoInformatica, 2007, 11(4): 497-513.
[10] AVELAR S, HURNI L. On the Design of Schematic Transport Maps[J]. Cartographica, 2006, 41(3): 217-228.
[11] ELROI D S. Designing a Network Linemap Schematization Software Enhancement Package [C]//Proceedings of the 8th International ESRI User Conference. USA: [s.n.], 1988.
[12] LI Z L, HUANG P Z. Quantitative Measures for Spatial Information of Maps[J]. International Journal of Geographical Information Science, 2002, 16(7): 699-709.
[13] CABELLO S, DE BERG M, VAN DIJK S. Schematization of Road Networks [C]//Proceedings of the 17th Annual Symposium on Computational Geometry. Massachusetts:ACM, 2001: 33-39.
[14] NOELLENBURG M, WOLFF A. Drawing and Labeling High-quality Metro Maps by Mixed-Integer Programming [J]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2011, 17(5): 626-641.
[15] HONG S H, MERRICK D, DO NOSCIMENTO H A D. Automatic Visualisation of Metro Maps[J]. Journal of Visual Languages and Computing, 2006, 17(3): 203-224.
[16] STOTT J, RODGERS P, MARTINEZ-OVANDO J C, et al. Automatic Metro Map Layout Using Multicriteria Optimization[J]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2011, 17(1): 101-114.
[17] STOTT J M, RODGERS P, BURKHARD R A, et al. Automatic Layout of Project Plans Using a Metro Map Metaphor[C]//Proceedings of 9th International Conference Information Visualisation. London:[s.n.], 2005: 203-206.
[18] LI Z L. Algorithmic Foundation of Multi-Scale Spatial Representation[M]. Boca Raton: CRC Press, 2006.
[19] LI Z L, DONG W H. A Stroke-based Method for Automated Generation of Schematic Network Maps[J]. International Journal of Geographical Information Science, 2010, 24(11): 1631-1647.
[20] BARKOWSKY T, LATECKI L J, RICHTER K F. Schematizing Maps: Simplification of Geographic Shape by Discrete Curve Evolution[J]. Lecture Notes in Computer Science-Spatial Cognition Ⅱ, 2000(1849): 41-53.
[21] WARE J M, TAYLOR G E, ANAND S, et al. Automated Production of Schematic Maps for Mobile Applications[J]. Transactions in GIS, 2006, 10(1): 25-42.
[22] 遆鹏, 贾洪果, 徐柱, 等. 面向道路网络地图示意化的线形简化方法[J]. 测绘学报, 2014, 43(12): 1280-11284, 1292.
[23] AVELAR S, MüELLER M, MFILLER M. Generating Topologically Correct Schematic Maps[C]//Proceedings of the 9th International Spatial Data Handling, China. Beijing: [s.n.], 2000:28-35.
[24] ANAND S, AVELAR S, WARE J M, et al. Automated Schematic Map Production Using Simulated Annealing and Gradient Descent Approaches[C]//Proceedings of the 15th Annual GIS Research UK Conference. Ireland: [s.n.], 2007: 11-13.
[25] LI Z L. General Principles for Automated Generation of Schematic Network Maps[J]. The Cartographic Journal, 2013. DOI: 10.1179/1743277413Y.0000000074.
[26] GARLAND K. Mr Beck's Underground Map[M]. Harrow Weald: Capital Transport Publishing, 1994.
[27] LI Z L, TI P. Adaptive Generation of Variable-scale Network Maps for Small Displays Based on Line Density Distribution[J]. GeoInformatica, 2014. DOI: 10.1007/s10707-014-0212-8.
[28] TI P, LI Z L. Generation of Schematic Network Maps with Automated Detection and Enlargement of Congested Areas [J]. International Journal of Geographical Information Science, 2014, 28(3): 521-540.
[29] MERRICK D, GUDMUNDSSON J. Increasing the Readability of Graph Drawings with Centrality-Based Scaling[C]//Proceeding of Asia-Pacific Symposium Information Visualization. Japan: [s.n.], 2006: 67-76.
[30] WANG Y S, CHI M T. Focus+context Metro Maps[J]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2011, 17(12): 2528-2535.
[31] MONMONIER M. How to Lie with Maps[M]. Chicago: University of Chicago Press, 1996.
[32] THOMSON R C, RICHARDSON D E. The ‘Good Continuation’ Principle of Perceptual Organization Applied to the Generalization of Road Networks[C]//Proceedings of the 19th International Cartographic Conference. Canada: [s.n.], 1999: 1215-1225.
[33] WOLFF A. Drawing Subway Maps: A Survey[J]. Informatik-Forschung und Entwicklung, 2007, 22(1): 23-44.
[34] KOPF J, AGRAWALA M, BARGERON D, et al. Automatic Generation of Destination Maps[J]. ACM Transactions on Graphics, 2010, 29(6): 158.
[35] SHIMIZU E, INOUE R. A New Algorithm for Distance Cartogram Construction[J]. International Journal of Geographical Information Science, 2009, 23(11): 1453-1470.
[36] JIANG B, CLARAMUNT C. A Structural Approach to the Model Generalization of an Urban Street Network[J]. Geoinformatica, 2004, 8(2): 157-171.
[37] ZHANG Q N. Modeling Structure and Patterns in Road Network Generalization[R]. Leicester UK: Technical Report, ICA Workshop on Generalisation and Multiple Representation, 2004.
[38] HEINZLE F, ANDERS K H, SESTER M. Automatic Detection of Pattern in Road Networks Methods and Evaluation [C]//Proceedings of the Join Workshop Visualization and Exploration of Geospatial Data. Germany: [s.n.], 2007: 27-29.
http://dx.doi.org/10.13474/j.cnki.11-2246.2015.0062
国家测绘地理信息局主管、中国地图出版社(测绘出版社)主办。
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遆鹏, 徐柱, 肖亮亮, 李木梓
TI Peng, XU Zhu, XIAO Liangliang, LI Muzi
网状地图自动化示意化设计规则研究综述
A Review on Design Rules for Automated Schematization of Network Maps
测绘通报,2015(3):1-5
Bulletin of Surveying and Mapping, 2015(3): 1-5.
http://dx.doi.org/10.13474/j.cnki.11-2246.2015.0062

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收稿日期:2014-09-22

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