Ma’ruza mavzu

Dinamik generalizasiya ─ bu tasvirning mexanik (kinematografik) umumlashishi bo’lib, u filmlar va multiplikasiyalarni namoyish qilish tezligini o’zgartirish hisobiga vaqt bo’yicha asosiy, eng barqaror qonuniyatlarni, voqyea-hodisalarning uzoq muddatli rivojlanishidagi tipik tendensiyalarni kuzatish imkonini beradi.
Kadrlar almashinuvi tezligi bilan belgilanadigan dinamik generalizasiya prinsipi oddiy bo’lsa-da, biroq uning samarasi deyarli o’rganilmagan. Eslatib o’tamiz, filmni oddiy va tezlashtirilgan namoyishi o’rtasidagi farq ancha katta ─ bir daqiqada tezlik 24 tadan bir necha ming kadrlargacha. Dinamik generalizasiya yuqorida aytilgan boshqa dinamikasini o’rganishda juda foydali bo’lgan kartografik va masofali generalizasiyalarga vaqt jihatni ham qo’shadi.
Nihoyat, alohida tur sifatida avtomatik (mantiqiy-matematik) yoki “mashinali” generalizasiya ajralib chiqadi, u tasvirni berilgan rasmiy mezonlar bo’yicha formallashtirilgan tarzda tanlanishi, silliqlashtirilishi va filtrlanishida namoyon bo’ladi (15,16-rasmlar).
Silliqlash egri-bugri konturlar, izochiziqlar va bo’laklangan yuzalar konturlarining chegaralarini soddalashtiradi. Qabul qilingan o’lchamlarga (qadam yoki oynaning o’zichali o’zgaruvchan miqdorlarini silliqlovchi funksiyalari) bog’liq holda turli silliqlikdagi chiziqlar va yuzalarga ega bo’lish mumkin.
Ba’zan bitta maqsadda approksimasiyalaydigan funksiyalardan foydalaniladi, ular yordamida trend yuzasi, ya’ni voqyea-hodisaning fazoviy joylashuvining asosiy tamoyili olinadi. Mohiyatiga ko’ra bu tasvirni yoki suratni silliqlashdir. Filtrlash amallari ham xuddi shunday ma’noga ega, ya’ni bunda generalizasiya qilinayotgan tasvir (karta yoki surat) turli kattalikdagi teshikli g’alvirdan o’tkazilib, generalizasiya jarayoni samarasini hosil qiladi. Avtomatik generalizasiya jarayonini boshqarish mumkin, biroq unga norasmiy baholarni, mazmunli va qimmatli o’lchamlarni kiritish qiyin.

15-rasm. Geotasvirlarni GISda generalizasiya qilish

Bundan tashqari, ayrim qo’shimcha shartlarni ham belgilash, masalan, avtomatik generalizasiyani oddiy kartografik generalizasiyaga yaqinlashtirish uchun silliqlashda ekstremal miqdorlarni saqlab qolish mumkin.