A MODEL OF FUZZY TOPOLOGICAL RELATIONS FOR SIMPLE SPATIAL OBJECTS IN GIS

The goal of this paper is to present a new model of fuzzy topological relations for simple spatial objects in Geographic Information Sciences (GIS). The concept of computational fuzzy topological space is applied to simple fuzzy objects to efficiently and more accurately solve fuzzy topological relations, extending and improving upon previous research in this area. Firstly, we propose a new definition for simple fuzzy line segments and simple fuzzy regions based on computational fuzzy topology. And then, we also propose a new model to compute fuzzy topological relations between simple spatial objects, an analysis of the new model exposes:(1) the topological relations of two simple crisp objects; (2) the topological relations between one simple crisp object and one simple fuzzy object; (3) the topological relations between two simple fuzzy objects. In the end, we have discussed some examples to demonstrate the validity of the new model, through an experiment and comparisons of existing models, we showed that the proposed method can make finer distinctions, as it is more expressive than the existing fuzzy models

Rich probabilistic models for semantic labeling

Das Ziel dieser Monographie ist es die Methoden und Anwendungen des semantischen Labelings zu erforschen. Unsere Beiträge zu diesem sich rasch entwickelten Thema sind bestimmte Aspekte der Modellierung und der Inferenz in probabilistischen Modellen und ihre Anwendungen in den interdisziplinären Bereichen der Computer Vision sowie medizinischer Bildverarbeitung und Fernerkundung

Performance assessment of urban precinct design: a scoping study

Executive Summary: Significant advances have been made over the past decade in the development of scientifically and industry accepted tools for the performance assessment of buildings in terms of energy, carbon, water, indoor environment quality etc. For resilient, sustainable low carbon urban development to be realised in the 21st century, however, will require several radical transitions in design performance beyond the scale of individual buildings. One of these involves the creation and application of leading edge tools (not widely available to built environment professions and practitioners) capable of being applied to an assessment of performance across all stages of development at a precinct scale (neighbourhood, community and district) in either greenfield, brownfield or greyfield settings. A core aspect here is the development of a new way of modelling precincts, referred to as Precinct Information Modelling (PIM) that provides for transparent sharing and linking of precinct object information across the development life cycle together with consistent, accurate and reliable access to reference data, including that associated with the urban context of the precinct. Neighbourhoods are the ‘building blocks’ of our cities and represent the scale at which urban design needs to make its contribution to city performance: as productive, liveable, environmentally sustainable and socially inclusive places (COAG 2009). Neighbourhood design constitutes a major area for innovation as part of an urban design protocol established by the federal government (Department of Infrastructure and Transport 2011, see Figure 1). The ability to efficiently and effectively assess urban design performance at a neighbourhood level is in its infancy. This study was undertaken by Swinburne University of Technology, University of New South Wales, CSIRO and buildingSMART Australasia on behalf of the CRC for Low Carbon Living

Generating approximate region boundaries from heterogeneous spatial information: an evolutionary approach

Spatial information takes different forms in different applications, ranging from accurate coordinates in geographic information systems to the qualitative abstractions that are used in artificial intelligence and spatial cognition. As a result, existing spatial information processing techniques tend to be tailored towards one type of spatial information, and cannot readily be extended to cope with the heterogeneity of spatial information that often arises in practice. In applications such as geographic information retrieval, on the other hand, approximate boundaries of spatial regions need to be constructed, using whatever spatial information that can be obtained. Motivated by this observation, we propose a novel methodology for generating spatial scenarios that are compatible with available knowledge. By suitably discretizing space, this task is translated to a combinatorial optimization problem, which is solved using a hybridization of two well-known meta-heuristics: genetic algorithms and ant colony optimization. What results is a flexible method that can cope with both quantitative and qualitative information, and can easily be adapted to the specific needs of specific applications. Experiments with geographic data demonstrate the potential of the approach

Enhancing OpenStreetMap for the Assessment of Critical Road Infrastructure in a Disaster Context

Die Häufigkeit von Naturkatastrophen nimmt weltweit zu, was zu immensen Schäden an kritischer Straßeninfrastruktur und deren Funktionalität führen kann. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die Funktionalität kritischer Straßeninfrastruktur vor, während und nach einer Katastrophe zu beurteilen. Dazu werden globale Straßendaten benötigt, die für die Routenplanung nutzbar sind. OpenStreetMap (OSM) stellt globale Straßennetzdaten zur Verfügung, die kostenlos und frei zugänglich sind. Allerdings ist die Verwendung der OSM Straßendaten für Routenplanungsanwendungen oft eine Herausforderung. Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines generischen, mehrskaligen Konzepts zur Analyse kritischer Straßeninfrastrukturen im Kontext von Naturgefahren unter Verwendung von OSM Daten. Dafür werden zwei aufeinander folgende Forschungsziele aufgestellt: (i) die Verbesserung der Routingfähigkeit von OSM Daten und (ii) die Bewertung kritischer Straßeninfrastruktur im Kontext von Naturgefahren. Daraus resultiert die Gliederung dieser Arbeit in zwei Hauptteile, die jeweils den Forschungszielen entsprechen. Im ersten Teil dieser Arbeit wird die Nutzbarkeit von OSM Daten für Routing Anwendungen verbessert. Zunächst wird dafür die Qualität des OSM Straßennetzwerks im Detail analysiert. Dabei werden zwei große Herausforderungen im Bereich der Anwendbarkeit von OSM Daten für die Routenplanung identifiziert: fehlende Geschwindigkeitsangaben und Fehler in der Straßenklassifizierung. Um die erste Herausforderung zu bewältigen, wird ein FuzzyFramework zur Geschwindigkeitsschätzung (Fuzzy-FSE) entwickelt, welches eine Fuzzy Regelung zur Schätzung der Durchschnittsgeschwindigkeit einsetzt. Diese Fuzzy Regelung basiert auf den Parametern Straßenklasse, Straßenneigung, Straßenoberfläche und Straßenlänge einsetzt. Das Fuzzy-FSE besteht aus zwei Teilen: einer Regel- und Wissensbasis, die über die Zugehörigkeitsfunktionen für den Ausgangsparameter Geschwindigkeit entscheidet, und mehrere Fuzzy-Regelsysteme, welche die resultierende Durchschnittsgeschwindigkeit berechnen. Die Ergebnisse zeigen, dass das Fuzzy-FSE auch bei ausschließlicher Verwendung von OSM Daten eine bessere Leistung erbringt als bestehende Methoden. Die Herausforderung der fehlerhaften Straßenklassifizierung wird durch die Entwicklung eines neuartigen Ansatzes zur Erkennung von Klassifizierungfehlern in OSM angegangen. Dabei wird sowohl nach nicht verbundenen Netzwerkteilen als auch nach Lücken im Straßennetzwerk gesucht. Verschiedene Parameter werden in einem Bewertungssystem kombiniert, um eine Fehlerwahrscheinlichkeit zu erhalten. Auf Basis der Fehlerwahrscheinlichkeit kann ein menschlicher Nutzer diese Fehler überprüfen und korrigieren. Die Ergebnisse deuten einerseits darauf hin, dass an Lücken mehr Klassifizierungsfehler gefunden werden als an nicht verbundenen Netzwerkteilen. Andererseits zeigen sie, dass das entwickelte Bewertungssystem bei einer benutzergesteuerten Suche nach Lücken zu einem schnellen Aufdecken von Klassifizierungsfehlern verwendet werden kann. Aus dem ersten Teil dieser Arbeit ergibt sich somit ein erweiterter OSM Datensatz mit verbesserter Routingfähigkeit. Im zweiten Teil dieser Arbeit werden die erweiterten OSM Daten zur Bewertung der kritischen Straßeninfrastruktur im Katastrophenkontext verwendet. Dazu wird der zweite Teil des generischen, mehrskaligen Konzepts entwickelt, das aus mehreren, miteinander verbundenen Modulen besteht. Ein Modul implementiert zwei Erreichbarkeitsindizes, welche verschiedene Aspekte der Erreichbarkeit im Straßennetzwerk hervorheben. In einem weiteren Modul wird ein grundlegendes Modell der Verkehrsnachfrage entwickelt, welches den täglichen interstädtischen Verkehr ausschließlich auf der Grundlage von OSM Daten schätzt. Ein drittes Modul verwendet die oben beschriebenen Module zur Schätzung verschiedener Arten von Auswirkungen von Naturkatastrophen auf das Straßennetzwerk. Schließlich wird in einem vierten Modul die Vulnerabilität des Straßennetzes gegenüber weiteren Schäden bei Langzeitkatastrophen analysiert. Das generische Konzept mit allen Modulen wird exemplarisch in zwei verschiedenen Regionen für zwei Waldbrandszenarien angewendet. Die Ergebnisse der Fallstudien zeigen, dass das Konzept ein wertvolles, flexibles und global anwendbares Instrument für Regionalplaner und Katastrophenmanagement darstellt, das länder- bzw. regionenspezifische Anpassungen ermöglicht und gleichzeitig wenig Daten benötigt

Proceedings of the GIS Research UK 18th Annual Conference GISRUK 2010

This volume holds the papers from the 18th annual GIS Research UK (GISRUK). This year the conference, hosted at University College London (UCL), from Wednesday 14 to Friday 16 April 2010. The conference covered the areas of core geographic information science research as well as applications domains such as crime and health and technological developments in LBS and the geoweb. UCL’s research mission as a global university is based around a series of Grand Challenges that affect us all, and these were accommodated in GISRUK 2010. The overarching theme this year was “Global Challenges”, with specific focus on the following themes: * Crime and Place * Environmental Change * Intelligent Transport * Public Health and Epidemiology * Simulation and Modelling * London as a global city * The geoweb and neo-geography * Open GIS and Volunteered Geographic Information * Human-Computer Interaction and GIS Traditionally, GISRUK has provided a platform for early career researchers as well as those with a significant track record of achievement in the area. As such, the conference provides a welcome blend of innovative thinking and mature reflection. GISRUK is the premier academic GIS conference in the UK and we are keen to maintain its outstanding record of achievement in developing GIS in the UK and beyond