GeneralizationAI

Improving Settlement and Road Network Design for Maps of Small Scales Using Artificial Intelligence and Graph Theory

[Optymalizacja redakcji osadnictwa oraz sieci dróg w skalach przeglądowych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji oraz teorii grafów] (2021-2025): 

Cartographic generalization is an essential element of map designing. According to the International Cartographic Association definition, generalization concerns the selection and simplification of geographic information relative to the map scale and/or purpose in order to present it at a smaller scale. In this project, we consider selection, which is the first and crucial task to undertake in generalization as first we need to make a decision which objects we will show on the map at a smaller scale.

The development of effective and consistent methodology for generalizing small scale maps has not gained enough attention so far, as most of the conducted research has focused on the acquisition of large-scale maps. Thus we are still a long way from a comprehensive and formalized methodology for small-scale generalization. The presented research aims to close this gap by proposing innovative methods of settlement and road network generalization in maps of small cartographic scales based on artificial intelligence elements (AI), specifically machine learning (ML) and graph theory (GT). Optimal and automatic generalization methods can improve and accelerate the map design process. It can be a response to the growing demand of the information society for current and available data and maps at various scales as it can significantly reduce map design costs.

In this research, the goal is not to achieve a complete reconstruction of the manual cartographer’s work but to automatically achieve the results that would be optimal, acceptable from the cartographic point of view and possibly nearest to the manual map design. The research hypothesis states that the use of machine learning (ML) and graph theory (GT) as a way of the formalization of expert cartographic knowledge taking into account the object features and spatial context can be an effective approach for the multi-aspect and optimal settlement and road network generalization methodology development.

Within the project, two general objectives are defined. First, this research aims to improve and automate settlement selection for representation at small cartographic scales using machine learning (ML) approaches. The second objective is to develop a consistent methodology for the automatic generalization and evaluation of road networks at small cartographic scales. The research scope concerns developing innovative methodology of settlement and road network selection from the source detail level corresponding to 1:250 000 scale to 1:500 000 target scale.

Finansed by: National Science Center Poland (Narodowe Centrum Nauki).

Team

• Izabela Karsznia (Principal Investigator)
• Karolina Wereszczyńska(Investigator), till August 2023.
• Albert Adolf (PhD student)
• Iga Ajdacka (PhD student)

The project is being conducted in the international cooperation. Reaserchers involved: Professor Robert Weibel, Professor Stefan Leyk, Professor Arzu Çöltekin

Papers

2024

• Karsznia I., Adolf A., Leyk S., Weibel R. 2024. Using machine learning and data enrichment in the selection of roads for small-scale maps. Cartography and Geographic Information Science, 51(1): 60-78. DOI: 10.1080/15230406.2023.2283075. (IF 2.5, 100 points MNiSW). Article belongs to the Special Issue: Machine learning in cartography.

2023

• Ajdacka I., Karsznia I., 2023. The use of machine learning to automate the selection of rivers for small-scale maps. GIScience 2023: Workshop on CartoAI: AI for cartography Leeds, United Kingdom – September 12, 2023.
• Adolf A., Wereszczyńska K., Karsznia I., Weibel R., Leyk S., 2023. Data enrichment and supervised learning in road and settlement feature selection for small scale maps, Abstr. Int. Cartogr. Assoc., 6, 3, https://doi.org/10.5194/ica-abs-6-3-2023, 2023.
• Karsznia I., 2023. Machine Learning and Geospatial Technologies. In: Alexander J. Kent and Doug Specht (Eds.) The Routledge Handbook of Geospatial Technologies and Society. ISBN 9780367428877, doi: 10.4324/9780367855765-25.

2022

• Karsznia I., Weibel R., Leyk S., 2022. May AI Help You? Automatic Settlement Selection for Small-Scale Maps Using Selected Machine Learning Models. Abstracts of AutoCarto 24th International Research Symposium on Cartography and GIScience Cartography and Geographic Information Society, Redlands, California, USA.
• Ajdacka I., Karsznia I., 2022. Verifying and improving map specifications of river network selection for automatic generalization of small-scale maps. Polish Cartographical Review, 54(1), pp. 77–93, DOI: 10.2478/pcr-2022-0006 (70 MEiN points).
• Karsznia I., Wereszczyńska K., Weibel R., 2022. Make It Simple: Effective Road Selection for Small-Scale Map Design Using Decision-Tree-Based Models. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 11(8), 457. DOI: 10.3390/ijgi11080457 (IF 3.099, 70 points MNiSW).

2021

• Karsznia, I., Adolf, A., Leyk, S. 2021. Supervised learning for automated feature selection in road network generalization. Abstr. Int. Cartogr. Assoc., 3, 139, DOI: 10.5194/ica-abs-3-139-2021.

Presentations

2024

• Ajdacka I., Karsznia I., 2024.The role of the physical-geographical variables in the automatic selection of rivers. American Association of Geographers Annual Meeting, 16-20.04.2024, Honolulu, USA.
• Karsznia I., 2024. Don’t Hate, Automate! Settlement Selection with the Use of Machine Learning. American Association of Geographers Annual Meeting, 16-20.04.2024, Honolulu, USA.
• Karsznia I., Optymalizacja redakcji wybranych obiektów na mapach
  małoskalowych z zastosowaniem elementów sztucznej inteligencji
  oraz teorii grafów. Prezentacja w ramach otwartego seminarium Oddziału
  Kartograficznego Polskiego Towarzystwa Geograficznego oraz Zakładu Geoinformatyki, Kartografii i Teledetekcji Uniwersytetu Warszawskiego, 18.03.2024.

2023

• Adolf A., Wereszczyńska K., Karsznia I. Wykorzystanie uczenia maszynowego w procesie selekcji obiektów geograficznych na mapach w skalach małych. XLV Ogólnopolska Konferencja Kartograficzna, 20-23.09.2023, Lublin-Janów Lubelski.
• Adolf A., Wereszczyńska K., Karsznia I., Weibel R., Leyk S., 2023. Data enrichment and supervised learning in road and settlement feature selection for small scale maps, 31st International Cartographic Conference, 13-18.08.2023, Cape Town, RPA.
• Ajdacka I., Karsznia I., 2023. The use of machine learning to automate the selection of rivers for small-scale maps. GIScience 2023: Workshop on CartoAI: AI for cartography Leeds, United Kingdom – September 12, 2023.
• Karsznia I., Wereszczyńska K., Adolf A., Ajdacka I. Wykorzystanie uczenia maszynowego do usprawnienia selekcji miejscowości, dróg i rzek na mapach małoskalowych. Prezentacja projektu w ramach otwartego seminarium Oddziału
  Kartograficznego Polskiego Towarzystwa Geograficznego oraz Zakładu Geoinformatyki, Kartografii i Teledetekcji Uniwersytetu Warszawskiego, 12.06.2023.

2022

• Karsznia I., Weibel R., Leyk S., 2022. May AI Help You? Automatic Settlement Selection for Small-Scale Maps Using Selected Machine Learning Models. Abstracts of AutoCarto 24rth International Research Symposium on Cartography and GIScience Cartography and Geographic Information Society, 02.11-04.11.2022, Redlands, California, USA.
• Ajdacka I., Karsznia I., Usprawnienie selekcji rzek na mapach małoskalowych z wykorzystaniem wzbogacenia danych oraz uczenia maszynowego, XLIV Ogólnopolska Konferencja Kartograficzna, 29-30.09.2022, Toruń.
• Karsznia I., Ocena efektywności wybranych modeli uczenia maszynowego do automatycznej selekcji miejscowości w skalach małych, XLIV Ogólnopolska Konferencja Kartograficzna, 29-30.09.2022, Toruń.
• Ajdacka I., KarszniaI., Verifying and improving map specifications of river network selection for automatic generalization of small-scale maps. 8 International Conference on Cartography and GIS. 20-25 June 2022, Nessebar, Bulgaria.
• Ajdacka I.,The use of data enrichment to improve map specifications and river selection at small scales. 13th CZECH-POLISH-SLOVAK SEMINARIUM: Geography for times in disarray, 1-3 June 2022, Kostelec, Czech Republic.
• Karsznia I., The use of Data Enrichment and Machine Learning in Cartographic Generalization. Case studies of settlement and road network automatic selection for maps at small scales. 13th CZECH-POLISH-SLOVAK SEMINARIUM: Geography for times in disarray, 1-3 June 2022, Kostelec, Czech Republic.
• Wereszczyńska K., Karsznia I., Settlement and road network relationship in automated generalization for small-scale maps. 8 International Conference on Cartography and GIS. 20-25 June 2022, Nessebar, Bulgaria.

2021

• Karsznia, I., Adolf, A., Leyk, S. Supervised learning for automated feature selection in road network generalization. 30th International Cartographic Conference, 14-18.12.2021, Florence, Italy.
• K. Wereszczyńska, I. Karsznia. Wystarczająco dobrze? czyli jak ocenić wyniki generalizacji map w ramach XLIII Ogólnopolskiej Konferencji Kartograficznej, 27.10.2021.
• A. Adolf, I.Karsznia.   Wykorzystanie wybranych modeli uczenia maszynowego do automatyzacji selekcji dróg na mapach ogólnogeograficznych w ramach XLIII Ogólnopolskiej Konferencji Kartograficznej, 27.10.2021.

Research stays and study visits

2023

• I.Karsznia., Research stay at the Institute for Interactive Technologies, The University of Applied Sciences Northwestern Switzerland FHNW, in cooperation with Prof. Dr. Arzu Çöltekin, 12-17.11.2023.
• A.Adolf., Research stay at the Department of Geography, GIS unit, University of Zurich, Switzerland, in cooperation with Prof. Robert Weibel, Dr Cheng Fu and Dr Zhiyong Zhou, 06-10.17.2023.
• I.Karsznia., Research stay at the Department of Geography, GIS unit, University of Zurich, Switzerland, in cooperation with Prof. Robert Weibel, Dr Cheng Fu and Dr Zhiyong Zhou, 06-10.11.2023.
• Prof. Stefan Leyk (Department of Geography, University of Boulder, Colorado, USA) – study visit at the Faculty of Geography and Regional Studies, University of Warsaw, 25-29.09.2023.
• Bérénice Le Mao (LASTIG lab, University of Gustav Eiffel, Paris, France), scientific stay at the Faculty of Geography and Regional Studies, University of Warsaw, supervision Dr Eng. Izabela Karsznia (WGiSR UW) oraz Dr hab Guillaume Touya, financed within ERC project, 26.06-07.07.2023.
• I.Karsznia, I.Ajdacka, A. Adolf, Research stay at the LASTIG lab, University of Gustav Eiffel, Paris, France, in cooperation with Dr hab. Guillaume Touya 05.03-10.03.2023.

2022

• I.Karsznia, Research stay at the Department of Geography, University of Colorado, Boulder, USA, in cooperation with Prof. Dr Stefan Leyk, 24.10-28.10.2022.
• Prof. Robert Weibel (Department of Geography, Zurich University, Switzerland) – study visit at the Faculty of Geography and Regional Studies, University of Warsaw, 25-28.07.2022.

Prizes 

2024

• Mgr Iga Ajdacka została laureatką II edycji konkursu IDUB na stypendia mające na celu wsparcie doktorantów w przygotowaniu rozpraw doktorskich w ramach Działania IV.4.1 „Kompleksowy program wsparcia dla doktorantów UW” (11.03.2024). Iga realizuje pracę doktorską w ramach niniejszego projektu pt. Selekcja sieci rzecznej na mapach małoskalowych z wykorzystaniem uczenia maszynowego, pod opieką dr hab. Wiesława Ostrowskiego oraz dr inż. Izabeli Karszni.

2023

• Mgr Iga Ajdacka została laureatką drugiego miejsca w XXXIX Konkursie Prac Magisterskich z Zakresu Geografii organizowanym przez Polskie Towarzystwo Geograficzne za pracę magisterską pt. „Wykorzystanie drzew decyzyjnych (DT) do automatyzacji selekcji rzek na mapach ogólnogeograficznych”. Opiekunem pracy była dr inż. Izabela Karsznia (praca realizowana w ramach projektu badawczego).
• Mgr Iga Ajdacka została laureatką V edycji konkursu o nagrodę Ministra Rozwoju i Technologii na najlepsze prace dyplomowe w dziedzinie geoinformacji, za pracę magisterską pt. „Wykorzystanie drzew decyzyjnych (DT) do automatyzacji selekcji rzek na mapach ogólnogeograficznych”. Opiekunem pracy była dr inż. Izabela Karsznia (praca realizowana w ramach projektu badawczego).

2022

• Mgr Iga Ajdacka została finalistką XIII Ogólnopolskiego Konkursu Prac Dyplomowych z Zakresu Kartografii, Geomatyki i Geoinformacji, za pracę magisterską pt. „Wykorzystanie drzew decyzyjnych (DT) do automatyzacji selekcji rzek na mapach ogólnogeograficznych”. Opiekunem pracy była dr inż. Izabela Karsznia (praca realizowana w ramach niniejszego projektu badawczego).

Promotion of knowledge 

2024

• 15.03.2024 I. Karsznia, I. Ajdacka, A. Adolf. Wykład pt. Sztuczna inteligencja – zagrożenie czy wsparcie dla kartografa? w ramach Festiwalu Nauki w XXXV Liceum Ogólnokształcącego z Oddziałami Dwujęzycznymi im. Bolesława Prusa.

2023

• I. Karsznia, Ajdacka I., A. Adolf . Wykład pt. Kartograf kontra Sztuczna Inteligencja. Zajęcia dla uczniów III Liceum Ogólnokształcącego z Oddziałami Dwujęzycznymi im. Marii Dąbrowskiej w Płocku, 24.11.2023, WGiSR UW. 
• I. Ajdacka, I. Karsznia, A. Adolf . Wykład pt. Kartograf kontra Sztuczna Inteligencja. Zajęcia dla uczniów XL Liceum Ogólnokształcącego z Oddziałami Dwujęzycznymi im. Stefana Żeromskiego w Warszawie, 19.09.2023, Mazowiecki Ośrodek Geograficzny w Murzynowie. 
• I. Karsznia, I. Ajdacka. Wykład pt. Wykorzystanie Sztucznej Inteligencji do opracowania map. Zajęcia dla uczniów XXIV Liceum Ogólnokształcącego im. Cypriana Kamila Norwida w Warszawie, 16.05.2023, Warszawa. 
• I. Karsznia, I. Ajdacka, A. Adolf, K. Wereszczyńska. Wykład pt. Wykorzystanie Sztucznej Inteligencji do opracowania map. Zajęcia dla uczniów I LO z Tomaszowa Mazowieckiego, 21.04.2023, Warszawa.
• Adolf A., I. Ajdacka, Wereszczyńska K., Karsznia I. Lekcja pt. Czy kartograf potrzebuje Sztucznej Inteligencji?. W ramach Festiwalu Nauki dla uczniów XXXV Liceum Ogólnokształcącego z Oddziałami Dwujęzycznymi im. Bolesława Prusa, 16.03.2023, Warszawa.

2022

• Adolf A., Karsznia I., Wereszczyńska K., Ajdacka I.,  Sztuczna inteligencja – przyjaciel czy wróg kartografa? – wykład w ramach Geoinformatycznej Nocy Badaczy, 30.09.2022, Warszawa.
• Karsznia I., Ajdacka I., Wereszczyńska K., Adolf A. Kartograf kontra Sztuczna Inteligencja. Lekcja (wykład) w ramach XXVI Festiwalu Nauki dla uczniów CLVII Liceum Ogólnokształcącego im. Marii skłodowskiej-Curie, 27.09.2022, Warszawa.
• Karsznia I., Adolf A., I. Ajdacka, Wereszczyńska K.  Lekcja pt. Czy Sztuczna Inteligencja pomoże nam opracować mapy? w ramach Festiwalu Nauki dla uczniów XXXV Liceum Ogólnokształcącego z Oddziałami Dwujęzycznymi im. Bolesława Prusa, 08.04.2022, Warszawa.

2021

• Karsznia I., Adolf A., Wereszczyńska K., Ajdacka I. , Lekcja pt. Sztuczna inteligencja w generalizacji kartograficznej w ramach Festiwalu Nauki dla uczniów LXIII Liceum Ogólnokształcącego im. Lajosa Kossutha, 15.10.2021, Warszawa.
• Karsznia I., Wereszczyńska K . Czy sztuczna inteligencja zastąpi kartografa?, wykład otwarty dla uczniów liceum w ramach programu „Geograficzne Spotkania na Krakowskim”, 12.10.2021, Warszawa.
• Karsznia I. 26.06.2021, „Optymalizacja redakcji osadnictwa oraz sieci dróg w skalach przeglądowych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji oraz teorii grafów” [Improving Settlement and Road Network Design for Maps of Small Scales Using Artificial Intelligence and Graph Theory], I Naukowy Speed-Dating Polska-Szwajcaria.
• Karsznia I. , webinarium pt: „The use of Machine Learning in cartographic generalization. Case studies of settlement and road network automatic selection for maps at small scales” . Spotkanie przedstawicieli agencji kartograficznych oraz ESRI w ramach User Community for Geospatial Authorities Working Group 1: Map Automation, , 28.05.2021.

This research was funded by the National Science Centre, Poland, grant number UMO2020/37/B/HS4/02605, “Improving Settlement and Road Network Design for Maps
of Small Scales Using Artificial Intelligence and Graph Theory.”