Progetto MIUR SPA.DA. Riunione Genova 7 Giugno 2002

AGENDA Resoconto delle unita' operative Discussione Workshop finale Calendario prossime riunioni Varie

Obiettivi del Progetto 1. Modellazione ed elaborazione dell’informazione spaziale 1.1. mappe vettoriali 1.1. mappe vettoriali (Genova) 1.2. terreni 1.2. terreni (Genova) 1.3. dati raster Elaborazione di immagini (Verona, Genova) Relazioni ed operatori spaziali (L'Aquila) Interrogazioni per similarita' (Firenze)

Obiettivi del Progetto 2. Modellazione logica e interrogazione di dati spaziali mediante tecniche con vincoli 2. Modellazione logica e interrogazione di dati spaziali mediante tecniche con vincoli (Milano,Verona, Genova) –Basi di dati con vincoli –Rappresentazione di mappe in basi di dati con vincoli 3. Interazione ad alto livello con il sistema informativo (Verona): Interfaccia utente per l'aggiornamento di una base di dati spaziale

Progetto MIUR SPA.DA. Unita’ DISI (Universita’ di Genova) Modellazione ed elaborazione di MAPPE VETTORIALI

Persone Leila De Floriani Leila De Floriani Enrico Puppo Enrico Puppo Paola Magillo Paola Magillo Raquel Viania (MINGLE) Raquel Viania (MINGLE)

Attività II anno Acquisizione di dati dal Comune di Genova Interfaccia utente per costruzione e generalizzazione di mappe Studio di modello multirisoluzione per mappe vettoriali

Acquisizione di dati dal Comune di Genova Mappa vettoriale + terreno Coprono la zona Sampierdarena - Cornigliano

Interfaccia utente per costruzione e generalizzazione di mappe Generalizzazione di una mappa –line-to-point contraction –region-to-point contraction –region-to-line contraction –line merge –region merge –point abstraction –line abstraction Espansione di una mappa da un punto –point-to-line expansion –point-to-region expansion –line-to-region expansion –line split –region split –point insertion –line insertion

Studio di modello multirisoluzione per mappe vettoriali Definizione generale del modello (in corso) Struttura dati (II semestre) Algoritmi per estrazione di mappe a livello di dettaglio / scala variabile (II semestre)

Studio di modello multirisoluzione per mappe vettoriali Idea base: insieme di modifiche + relazione ordine parziale Insieme minimale di modifiche corrispondenti agli operatori di base definiti nel I anno Relazione di dipendenza definisce la precedenza delle modifiche

Progetto MIUR SPA.DA. Unita’ DISI (Universita’ di Genova) Modellazione ed elaborazione di TERRENI

Persone Leila De Floriani Leila De Floriani Enrico Puppo Enrico Puppo Paola Magillo Paola Magillo Emanuele Danovaro Emanuele Danovaro Mesmoudi Mostefa (MINGLE) Mesmoudi Mostefa (MINGLE)

Attivita’ in corso: Modelli multirisoluzione basati su triangoli (MT) Strutture dati compatte per MT irregolari (vertex-based, edge-based) Inizio studio di MT regolari (bisezione di triangoli rettangoli) Confronti tra strutture regolari ed irregolari

–insieme di mofiche locali –relazione di ordine parziale –meccanismo per estrarre triangolazioni a risoluzione variabile Multi-Triangolazione (MT)

Vertex insertion / removal Right triangle bisection Edge collapse / vertex split MT irregolari MT regolari

Assumono modifiche di un certo tipo Descrizione procedurale delle modifiche Codifica compatta dell’ordine parziale Occupazione di memoria < triangolazione a risoluzione massima Strutture dati compatte per MT

Ordine parziale: –codifica compatta di DAG Modifiche: –codificare triangolazione di poligono semplice Memoria: –~ 70% rispetto a codifica della triangolazione a risoluzione massima Strutture dati per Vertex-based MT

Ordine parziale: –albero –numerazione vertici Modifiche: –codificare partizione dei triangoli incidenti nel vertice Memoria: –~ 60% rispetto a codifica della triangolazione a risoluzione massima Strutture dati per Edge-based MT

Strutture dati per MT regolari Ordine parziale e modifiche –impliciti nella struttura regolare –codici binari per identificare i triangoli Memoria: –~ 20% rispetto a codifica della triangolazione a risoluzione massima

Confronto regolari / irregolari Dimensione della struttura dati –regolare < irregolare Triangolazioni estratte ad errore uniforme –irregolare < regolare Triangolazioni estratte ad errore variabile –regolare < irregolare

Attivita’ svolte: Analisi e caratterizzazione di campi scalari Definizione di scomposizione del dominio basata su analisi dei punti critici nel discreto Definizione di gradiente discreto e suo uso per identificazione e analisi dei punti critici

Punti critici nel continuo e nel discreto

Scomposizione di un terreno

Lavori prodotti I semestre II anno L.De Floriani, P.Magillo, 2002, Comparison of regular and irregular multiresolution terrain models, Rapporto tecnico DISI L.De Floriani, M. M. Mesmoudi, E.Danovaro, 2002, A smale-like decomposition for discrete scalar fields, International Conference on Pattern Recognition, Quebec City