Detecting Uncertain Boundary Algorithm using Constrained Delaunay Triangulation

Cadastral parcel objects as polygons are fundamental dataset which represent land administration and management of the real world. Thus it is necessary to assure topological seamlessness of cadastral datasets which means no overlaps or gaps between adjacent parcels. However, the problem of overlaps or gaps are frequently found due to non-coinciding edges between adjacent parcels. These erroneous edges are called uncertain edges, and polygons containing at least one uncertain edge are called uncertain polygons. In this paper, we proposed a new algorithm to efficiently search parcels of uncertain polygons between two adjacent cadastral datasets. The algorithm first selects points and polylines around adjacent datasets. Then the Constrained Delaunay Triangulation (CDT) is applied to extract triangles. These triangles are tagged by the number of the original cadastral datasets which intersected with the triangles. If the tagging value is zero, the area of triangles mean gaps, meanwhile, the value is two, the area means overlaps. Merging these triangles with the same tagging values according to adjacency analysis, uncertain edges and uncertain polygons could be found. We have performed experimental application of this automated derivation of partitioned boundary from a real land-cadastral dataset.

제한된 델로네 삼각분할을 이용한 공간 불확실한 영역 탐색 기법

지적 필지를 구성하고 있는 폴리곤 집합은 현실세계의 국토를 반영하는 가장 기반이 되는 데이터 집합이다. 따라서 지적 필지는 서로 간에 겹쳐있거나 공백을 가지지 않는 위상적 무결성이 보장되어야하는 데이터이다. 하지만, 여러 가지 이유로 필지들 간의 겹침과 공백의 문제가 발생하고 있고, 이러한 경우 폴리곤의 경계들은 주변의 폴리곤과 정확하게 인접하고 있지 못하기 때문에 의도하지 않은 겹침 영역과 공백 영역이 생산되고 있다. 이와 같이 정확하게 인접되어 있지 않은 경계가 불확실한 모서리를 하나 이상 포함하고 있는 경우, 이 폴리곤을 불확실한 영역이라고 부른다. 본 논문에서는 이러한 영역을 탐색하기 위한 TTA 기법을 제안하고자 한다. TTA 처리 순서는 우선 폴리곤 데이터 집합으로부터 포인트와 폴리라인을 추출하여 제한된 델로네 삼각분할을 수행한다. 다음으로 각 삼각형마다 데이터 집합과 중첩되는 면의 수를 세어 삼각형에 태깅을 수행한다. 태깅 값이 0 또는 1 이상인 삼각형을 추출한 후 연결성을 가지고 있는 삼각형끼리 병합을 수행하여 위상적 모순이 있는 영역들을 발견한다. 본 실험에서는 제안하는 알고리즘을 자동화하여 실세계에서 경계가 교차하는 지적 데이터에 적용하여 실험을 하였다.