TÉRINFORMATIKAI ALGORITMUSOK

Hasonló dokumentumok
TÉRINFORMATIKAI ÉS TÁVÉRZÉKELÉSI ALKALMAZÁSOK FEJLESZTÉSE

TÉRINFORMATIKAI ALGORITMUSOK

Valasek Gábor tavaszi félév

TÉRINFORMATIKAI MODELLEZÉS TÉRINFORMATIKAI MODELLEZÉS ALAPFOGALMAI A VALÓSÁG MODELLEZÉSE

Termék modell. Definíció:

(Solid modeling, Geometric modeling) Testmodell: egy létező vagy elképzelt objektum digitális reprezentációja.

MIKOVINY SÁMUEL TÉRINFORMATIKAI EMLÉKVERSENY

Gráfok 1. Tárolási módok, bejárások. Szoftvertervezés és -fejlesztés II. előadás. Szénási Sándor

Csoportosítás. Térinformatikai műveletek, elemzések. Csoportosítás. Csoportosítás

3D számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció

Cohen-Sutherland vágóalgoritmus

Adatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter

PTE PMMIK Infrastruktúra és Mérnöki Geoinformatika Tanszék

Klár Gergely 2010/2011. tavaszi félév

22. GRÁFOK ÁBRÁZOLÁSA

Parametrikus tervezés

5. gyakorlat. Feladatunk az, hogy készítsük el Zamárdi környékének területhasználati a térképét.

Területi primitívek: Zárt görbék által határolt területek (pl. kör, ellipszis, poligon) b) Minden belső pont kirajzolásával (kitöltött)

Klár Gergely

Megoldások 7. gyakorlat Síkgráfok, dualitás, gyenge izomorfia, Whitney-tételei

TANTÁRGYI ADATLAP I. TANTÁRGYLEÍRÁS

CAD Rendszerek I. Sajátosság alapú tervezés - Szinkron modellezés

Mezők/oszlopok: Az egyes leíró adat kategóriákat mutatják.

Geometriai algoritmusok

3D számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció

Térinformatika 3. Vektoros adatszerkezetek Végső, Ferenc

Térinformatikai adatszerkezetek

Valasek Gábor

Láthatósági kérdések

GráfRajz fejlesztői dokumentáció

Algoritmuselmélet. 2-3 fák. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 8.

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Hajder Levente 2018/2019. II. félév

Algoritmusok bonyolultsága

Térinformatika. j informáci. ciós s rendszerek funkciói. Kereső nyelvek (Query Languages) Az adatok feldolgozását (leválogat

Algoritmusok és adatszerkezetek II.

Valasek Gábor tavaszi félév

Síklefedések Erdősné Németh Ágnes, Nagykanizsa

3D-s számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció

Geometria brute force tárolása

A 3D ingatlan-nyilvántartás megvalósítása

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Tartalom. Geometria közvetlen tárolása. Geometria tárolása - brute force. Valasek Gábor valasek@inf.elte.hu. Hermite interpoláció. Subdivision görbék

R ++ -tree: an efficient spatial access method for highly redundant point data - Martin Šumák, Peter Gurský

Gráfalgoritmusok és hatékony adatszerkezetek szemléltetése

Területi primitívek: Zárt görbék által határolt területek (pl. kör, ellipszis, poligon)

Területi primitívek: Zárt görbék által határolt területek (pl. kör, ellipszis, poligon)

3D-s számítógépes geometria

2014/2015. tavaszi félév

Navigáci. stervezés. Algoritmusok és alkalmazásaik. Osváth Róbert Sorbán Sámuel

Grafikonok automatikus elemzése

Információ megjelenítés Számítógépes ábrázolás. Dr. Iványi Péter

Kulcsár Attila. A második szint GeoCalc GIS 2. GISopen 2012 konfrencia.

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Végső Ferenc. Térinformatika 3. TÉI3 modul. Vektoros adatszerkezetek

Tantárgy neve. Geomatematika és térinformatika I-II. Meghirdetés féléve 2-3 Kreditpont 2-2 Összóraszám (elm+gyak) 0+2

Szabványos adatstruktúra a közösségi közlekedés számára

Gráfok 2. Legrövidebb utak, feszítőfák. Szoftvertervezés és -fejlesztés II. előadás. Szénási Sándor

A DATR rendszer megvalósítása és bevezetése a földhivatalokban

Egyirányban láncolt lista

Térinformatikai adatszerkezetek

3D-s számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció

Adatszerkezetek 7a. Dr. IványiPéter

HAMILTON ÚT: minden csúcson PONTOSAN egyszer áthaladó út

Gráfelméleti alapfogalmak

Gráfok, definíciók. Gráfok ábrázolása. Az adott probléma megoldásához ténylegesen mely műveletek szükségesek. Ábrázolások. Példa:

Marton József BME-TMIT. Adatbázisok VITMAB november 11.

Görbe- és felületmodellezés. Szplájnok Felületmodellezés

Generikus osztályok, gyűjtemények és algoritmusok

3D-s számítógépes geometria

HAMILTON KÖR: minden csúcson PONTOSAN egyszer áthaladó kör. Forrás: (

10. előadás Speciális többágú fák

Jogi terek modellezése a 3D kataszterben

Nyilvántartási Rendszer

11. Alakzatjellemzők. Kató Zoltán. Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (

Síklapú testek. Gúlák, hasábok áthatása. Az előadás átdolgozott részleteket tartalmaz a következőkből: Gubis Katalin: Ábrázoló geometria


Környezeti informatika

MIKOVINY SÁMUEL TÉRINFORMATIKAI EMLÉKVERSENY

Számítógépes Grafika SZIE YMÉK

Diszkrét matematika 1. estis képzés

A TANTÁRGY ADATLAPJA

Síkbarajzolható gráfok, duális gráf

Erdősné Németh Ágnes. Batthyány Lajos Gimnázium Nagykanizsa. INFO SAVARIA április 23. Erdősné Németh Ágnes, Nagykanizsa 1

Térinformatikai támogatás a kistérségi döntés és erőforrás-gazdálkodásban

Adatszerkezetek 1. előadás

11. előadás. Konvex poliéderek

Elengedhetetlen a játékokban, mozi produkciós eszközökben Nélküle kvantum hatás lép fel. Az objektumok áthaladnak a többi objektumon

Hajder Levente 2018/2019. II. félév

Koordináta-geometria feladatgyűjtemény

Készítette: Enisz Krisztián, Lugossy Balázs, Speiser Ferenc, Ughy Gergely

QGIS. Tematikus szemi-webinárium Térinformatika. Móricz Norbert. Nemzeti Agrárkutatási és Innovációs Központ Erdészeti Tudományos Intézet (NAIK ERTI)

Adatszerkezetek és algoritmusok

Hajder Levente 2014/2015. tavaszi félév

Az ErdaGIS térinformatikai keretrendszer

I. Gondolkodási módszerek: (6 óra) 1. Gondolkodási módszerek, a halmazelmélet elemei, a logika elemei. 1. Számfogalom, műveletek (4 óra)

Matematika alapszak (BSc) 2015-től

3D - geometriai modellezés, alakzatrekonstrukció, nyomtatás

Nyílt forráskódú tapasztalatok a FÖMI Térinformatikai Igazgatóságán

Ellenőrző kérdések. 36. Ha t szintű indexet használunk, mennyi a keresési költség blokkműveletek számában mérve? (1 pont) log 2 (B(I (t) )) + t

4. Lokalizáció Magyar Attila

Átírás:

Topológiai algoritmusok és adatszerkezetek TÉRINFORMATIKAI ALGORITMUSOK Cserép Máté mcserep@caesar.elte.hu 2015. november 18. EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR

BEVEZETŐ Topológia: olyan matematikai tudomány, mely bizonyos geometriai tulajdonságokból kiindulva, azok általánosítása alapján, algebrai törvényszerűségeket határoz meg. Geometriai topológia: a téralakzatok azon tulajdonságait vizsgálja, melyek nem változnak az idomok szakadásmentes torzítása során. Szomszédság Kapcsolódás / Folyamatosság Tartalmazás EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 2

FELHASZNÁLÁSI TERÜLETEK Topológiai relációk lekérdezése Mely megyékkel határos Veszprém megye? EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 3

FELHASZNÁLÁSI TERÜLETEK Topológiai relációk lekérdezése Mely megyékkel határos Veszprém megye? Mely főutakra lehet ráhajtani az M3-as autópályáról? EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 4

FELHASZNÁLÁSI TERÜLETEK Topológiai relációk lekérdezése Mely megyékkel határos Veszprém megye? Mely főutakra lehet ráhajtani az M3-as autópályáról? Mely megyékben található a Balaton? EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 5

FELHASZNÁLÁSI TERÜLETEK Topológiai relációk lekérdezése Mely megyékkel határos Veszprém megye? Mely főutakra lehet ráhajtani az M3-as autópályáról? Mely megyékben található a Balaton? Mely megyéken folyik keresztül a Duna? EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 6

FELHASZNÁLÁSI TERÜLETEK Adatok ellenőrzése: Minden település külterület kizárólag egy megyéhez tartozhat. EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 7

FELHASZNÁLÁSI TERÜLETEK Adatok ellenőrzése: Minden település külterület kizárólag egy megyéhez tartozhat. Minden település külterülethez tartoznia kell legalább egy településnek. EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 8

FELHASZNÁLÁSI TERÜLETEK Adatok ellenőrzése: Minden település külterület kizárólag egy megyéhez tartozhat. Minden település külterülethez tartoznia kell legalább egy településnek. Nem lehetnek rések a külterület határok között. EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 9

TÉRBELI RELÁCIÓK Forrás: wikipedia.org Forrás: oracle.com EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 10

DIMENSIONALLY EXTENDED NINE-INTERSECTION MODEL (DE-9IM) Forrás: opengeo.org EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 11

TÉRBELI RELÁCIÓK NINE-INTERSECTION MODEL HASZNÁLATÁVAL Forrás: www.spatial.cs.umn.edu EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 12

SPAGETTI MODELL A spagetti modell egy olyan vektoros adatmodell, amely a csúcsokon és az összekötési szabályokon kívül mást nem vesz figyelembe. Nem vizsgálja, hogy van-e közvetlen szomszédja egy poligonnak, és így vannak-e közös csúcsai a szomszédos poligonoknak. Nem törődik a folytonossággal, és az egyes objektumok esetleges térbeli sorrendiségével, szomszédságával. Előnye az egyszerűsége, amely egyben a hátránya is, mivel olyan laza minőségi kritériumok mellett, mint amilyet a spagetti modell kíván meg, nagyon könnyű rossz minőségű adatbázist létrehozni. EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 13

TOPOLOGIKUS ADATSZERKEZETEK A térbeli relációk folytonos és ismételt kiértékelése: túlságosan erőforrás igényes, nem hatékony. A topológiát ezért előfeldolgozási lépésként célszerű a teljes geometriakollekcióra kiszámítani, tárolni, és a továbbiakban azt felhasználva sokkal hatékonyabb lekérdezés-kiértékeléseket végrehajtani. Módosításkor: topologikus modellt kell szerkeszteni vagy a geometriakollekció változásakor a topológia (részét vagy egészét) is frissíteni kell. Milyen adatszerkezetben tároljuk a topológiát? EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 14

TOPOLOGIKUS ADATSZERKEZETEK Általános elvárások: térbeli adatok ismétlődésmentes tárolása, térbeli kapcsolatok (pl. szomszédság, rákövetkezés) tárolása. Elméleti háttér: Duális gráfokkal történő leírás Elterjedt gyakorlati topologikus adatstruktúrák: Winged-edge data structure Quad-edge data structure Half-edge data structure Doubly connected edge list EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 15

SÍKGRÁFOK ÉS DUÁLISUK A síkgráf csúcsai az elágazási pontok, ezek között a pontok között élek pedig ott lesznek, ahol ezen a pontok között polylineok találhatók. Ezekben az élekben tároljuk azt is, hogy tőle jobbra és balra milyen területek vannak. A síkgráf duálisában a csúcsok a területek, az élek pedig azt jelentik, hogy egy területnek egy másik a szomszédja. A területhez tároljuk el az őt határoló polylineokat is, egyszóval azt a valódi poligont, amit az reprezentál. Illeszkedő poligonok és síkgráfuk Síkgráf duálisa és a befoglaló területekkel kiegészítve EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 16

WINGED-EDGE DATA STRUCTURE Élek reprezentációja: Név: a Csúcspontok: kiindulás: X vég: Y Felületek: bal: 1 jobb: 2 Bal felület bejárása: megelőző él: b rákövetkező él: d Jobb felület bejárása: megelőző él: e rákövetkező él: c Csúcspontok reprezentációja: név: X él: d (pozíció: koordináta) Felületek reprezentációja: Név: 1 Él: b EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 17

HALF-EDGE DATA STRUCTURE Fél-élek reprezentációja: vég csúcspont ellentett fél-él rákövetkező fél-él határos felület Élek reprezentációja: egyik fél-él Csúcspontok reprezentációja: egyik kiinduló fél-él (pozíció: koordináta) Felületek reprezentációja: egyik határos fél-él EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 18

ALGORITMUSOK A TOPOLÓGIA KIALAKÍTÁSÁHOZ Pont poligon általi tartalmazása Crossing Number algoritmus Winding Number algoritmus Él-láncok metszése Shamos-Hoey algoritmus (vizsgálat) Bentley-Ottmann algoritmus (meghatározás) Poligonok metszése Sutherland-Hodgman algoritmus (konvex) Vatti algoritmus Greiner-Hormann algoritmus Weiler-Atherton algoritmus EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 19

WINDING NUMBER ALGORITMUS Szabályok: Felfelé keresztező él, óramutató szerinti ellentétes bejárással: wn wn + 1 Lefele keresztező él, óramutató szerinti bejárással: wn wn 1 A pont a poligon kívül van wn = 0 Algoritmikus komplexitás: θ(2n) n: élek száma EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 20

Forrás: geomalgorithms.com BENTLEY-OTTMANN ALGORITMUS Event: 0 EQ: S 1, S 2, S 3, S 4, S 3, S 1, S 2, S 4 SL: Event: 1 (S 1 ) EQ: S 2, S 3, S 4, S 3, S 1, S 2, S 4 SL: S1 Event: 2 (S 2 ) EQ: S 3, S 4, I 12, S 3, S 1, S 2, S 4 SL: S 1, S 2 Event: 3 (S 3 ) EQ: I 13, S 4, I 12, S 3, S 1, S 2, S 4 SL: S 1, S 3, S 2 EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 21

Forrás: geomalgorithms.com BENTLEY-OTTMANN ALGORITMUS Event: 4 (I 13 ) EQ: S 4, I 12, S 3, S 1, S 2, S 4 SL: S 3, S 1, S 2 Event: 5 (S 4 ) EQ: I 12, I 34, S 3, S 1, S 2, S 4 SL: S 4, S 3, S 1, S 2 Event: 6 (I 12 ) EQ: I 34, S 3, S 1, S 2, S 4 SL: S 4, S 3, S 2, S 1 Event: 7 (I 34 ) EQ: S 3, I 24, S 1, S 2, S 4 SL: S 3, S 4, S 2, S 1 EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 22

Forrás: geomalgorithms.com BENTLEY-OTTMANN ALGORITMUS Event: 8 (S 3 ) EQ: I 24, S 1, S 2, S 4 SL: S 4, S 2, S 1 Event: 9 (I 24 ) EQ: S 1, S 2, S 4 SL: S 2, S 4, S 1 Event: 10 (S 1 ) EQ: S 2, S 4 SL: S 2, S 4 Event: 11 (S 2 ) EQ: S 4 SL: S 4 Algoritmikus komplexitás: θ n: élszegmensek száma k: metszéspontok száma n + k log n EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 23

GREINER-HORMANN ALGORITMUS Csúcslisták: P: P 0, I 1, I 0, P 1, I 2, I 3, P 2, I 4, P 3, I 5, P 4 Q: Q 0, Q 1, I 0, I 2, Q 2, Q 3, I 5, I 4, I 3, I 1 Belépési pontok: I 1, I 2, I 4 Feldolgozási szabály: 1. Belépési ponttól elindulunk P listán. 2. Metszéspontnál listát váltunk. 3. A kiindulási ponthoz visszaérkezéskor megkaptunk egy metszet poligont. 4. Töröljük az érintett metszéspontokat a belépési pontok közül; újrakezdjük a feldolgozást. Speciális esetek: Több egymást követő belépési (ill. kilépési) pont Belépési/kilépési pontok (érintés) EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR 24