Kartografik genelleştirmede seçme/eleme işlemi için yapay zeka yöntemlerinin akarsu ağlarına uygulanabilirliği

Abstract

Bu çalışmada, akarsu ağlarının genelleştirmesinde seçme/eleme işlemi için Kendini Düzenleyen Haritalar (KDH) yöntemi kullanılarak yeni bir yöntem geliştirilmiştir ve Destek Vektör Makineleri (DVM) yöntemiyle karşılaştırılmıştır. KDH ve DVM'de girdi verisi olarak kullanılacak en uygun öznitelikler araştırılmıştır. Öznitelikler, khi-kare bağımsızlık testinde belirlenen ilişkilere göre ağırlıklandırılmıştır. Radikal Kanun, seçilecek nesne sayısının belirlenmesinde kullanılmıştır. KDH'de kümelerin seçimi için kademeli bir yaklaşım geliştirilmiştir. Uygulamada, 1:100,000 ölçekli akarsu ağlarını türetmek için United States Geological Survey Ulusal Hidrografi Veri Seti'nde bulunan 1:24,000 ölçekli ve farklı akarsu ağı desenlerine (ağaçsı, kafes ve dikdörtgen) sahip iki akarsu ağı kullanılmıştır. Türetilen akarsu ağları, 1:100,000 ölçekli orijinal akarsu ağlarına hem nitelik hem de görsel açıdan oldukça yakındır. KDH yöntemiyle her alt havzada akarsu yoğunluğu ve akarsu ağı deseni büyük ölçüde korunmuştur. Sürekli ve semantik olarak doğru ağlar elde edilmiştir.