SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:umu-195568"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:umu-195568" > Label Placement Cha...

Label Placement Challenges in City Wayfinding Map Production - Identification and Possible Solutions

Harrie, Lars (författare)
Lund University,Lunds universitet,Institutionen för naturgeografi och ekosystemvetenskap,Naturvetenskapliga fakulteten,Dept of Physical Geography and Ecosystem Science,Faculty of Science
Oucheikh, Rachid (författare)
Lund University,Lunds universitet,Institutionen för naturgeografi och ekosystemvetenskap,Naturvetenskapliga fakulteten,Dept of Physical Geography and Ecosystem Science,Faculty of Science
Nilsson, Åsa (författare)
T-Kartor Group AB
visa fler...
Oxenstierna, Andreas (författare)
T-Kartor Group AB
Cederholm, Pontus (författare)
Lund University,Lunds universitet,Institutionen för naturgeografi och ekosystemvetenskap,Naturvetenskapliga fakulteten,Dept of Physical Geography and Ecosystem Science,Faculty of Science
Wei, Lai (författare)
Lund University
Richter, Kai-Florian (författare)
Umeå University,Umeå universitet,Institutionen för datavetenskap
Olsson, Perola (författare)
Lund University,Lunds universitet,Institutionen för naturgeografi och ekosystemvetenskap,Naturvetenskapliga fakulteten,Dept of Physical Geography and Ecosystem Science,Faculty of Science
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2022-05-25
2022
Engelska.
Ingår i: Journal of Geovisualization and Spatial Analysis. - : Springer. - 2509-8810 .- 2509-8829. ; 6:1
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Map label placement is an important task in map production, which needs to be automated since it is tedious and requires a significant amount of manual work. In this paper, we identify five cartographic labeling situations that present challenges by causing intensive manual work in map production of city wayfinding maps, e.g., label placement in high density areas, utilizing true label geometries in automated methods, and creating a good relationship between text labels and icons. We evaluate these challenges in an open source map labeling tool (QGIS), provide results from a preliminary study, and discuss if there are other techniques that could be applicable to solving these challenges. These techniques are based on quantified cartographic rules or on machine learning. We focus on deep learning for which we provide several examples of techniques from other application domains that might have a potential in map label placement. The aim of the paper is to explore those techniques and to recommend future practical studies for each of the identified five challenges in map production. We believe that targeting the revealed challenges using the proposed solutions will significantly raise the automation level for producing city wayfinding maps, thus, having a real, measurable impact on production time and costs.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datavetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Sciences (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Annan data- och informationsvetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Other Computer and Information Science (hsv//eng)

Nyckelord

Map labeling
Map production challenges
City Image synthesis
Generative adversarial networks
Computer Science
datalogi
Automated cartography
City wayfinding maps
Deep learning
Generative adversarial networks
Image synthesis
Map labeling
Map production challenges

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy