Generalização cartográfica de linhas recorrendo a técnicas de inteligência artificial

Abstract

No processo de produção cartográfica a generalização cartográfica é considerada uma das tarefas mais complexas de automatizar pois depende de vários fatores independentes como a razão entre as escalas envolvidas, características geométricas da linha, contextualização e relações topológicas, entre outras. No caso particular de linhas, a sua generalização visa a remoção de detalhes desnecessários minimizando a degradação da sua função, identidade ou forma. Neste artigo propõe-se uma abordagem integrada de generalização de curvas de nível recorrendo a um algoritmo de generalização de linhas e técnicas de IA (Inteligência Artificial). A metodologia inclui a caracterização numérica das curvas de nível (dimensão fractal, angularidade, comprimento da linha, desvio padrão dos seus segmentos), o seu uso no treino de três algoritmos de inteligência artificial (rede neuronal, árvores de decisão e de classificação e regressão) com as quais se calcula o valor de um parâmetro a usar no algoritmo de generalização. Por fim é utilizado um agente, que executa um leilão e escolhe o ‘melhor’ entre os resultados preditos pelos métodos de IA. Esta metodologia foi aplicada na generalização da altimetria da série M888 escala 1/25.000 do IGeoE para a série M782 escala 1/50.000. Esta metodologia poderá ser análogamente utilizada noutros temas cartográficos e englobando outros algoritmos ou cadeias de algoritmos.