Douglas-Peucker 演算法

有一些方法均可簡化多邊形的端點，例如只留下位於 10 的倍數的點，單純而 有規律的省略一些座標點，此方法會造成多邊形的失真 Fig. 5-7。但此為行政區域 多邊形，失真太嚴重某些地區會讓使用者無法辨識出行政區 Fig. 5-8，本系統採用 Douglas-Peucker 演算法避免失真。

Fig. 5-6 使用 Douglas-Peucker 演算法

Fig. 5-7 規律的省略座標點，失真嚴重 Douglas-Peucker 演算法步驟 Fig. 5-8：

1. 連結多邊形中最遠兩個端點成一直線，找出其他端點中離此直線最遠的一 個端點。

2. 判斷此點與直線的距離是否大於一門檻值 ε，大於則保留此點，小於則捨 去。

3. 保留此點，並連出此點與第一個端點的直線，重複第一個步驟。

4. 利用遞迴把所有的保留下的點都遍歷過一次。

最後即可得到刪減過的多邊形，可以盡可能的保持其原本的形狀，比規律的 刪除一些端點還不容易失真。以下為 Pseudocode：

function DouglasPeucker(PointList[],ε) //找出最遠的點

distanceMax = 0 index = 0

for i = 2 to (length(PointList) - 1)

d = OrthogonalDistance(PointList[i], Line(PointList[1], PointList[end])) if d > distanceMax

recResults1[] = DouglasPeucker(PointList[1...index], ε) recResults2[] = DouglasPeucker(PointList[index...end], ε) //將剩下的點放在 array 中

ResultList[] = {recResults1[1...end-1] recResults2[1...end]}

else

ResultList[] = {PointList[1], PointList[end]}

end

return ResultList[]

end

Fig. 5-8 Douglas-Peucker 演算法

5.4 操作實例與討論 (http://tcsd.lib.ntu.edu.tw/ )，共收錄 681 冊日治時期官方統計出版品，建置 194,075 頁數位化影像檔案，103,732 筆詮釋資料，可以查詢及瀏覽包括書名、表格名稱、

下來，Fig. 5-13 即為下載下來的地圖呈現，所使用的檔案格式為 PNG，可以提供 使用者將此主題圖做其他的運用。

Fig. 5-9 日治統計資料庫—明治 38 年犯罪統計類之廳別檢舉件數 p2-p3

Fig. 5-10 將表格轉換成 Microsoft Excel 檔

Fig. 5-11 匯入系統中選擇欄位畫圖

Fig. 5-12 主題圖呈現 – 賭博案件數分佈(廳界)

Fig. 5-13 主題圖下載 – 竊盜案件數分佈(廳界)

5.4.3 日治統計資料呈現：現住人結婚離婚及配偶

統計圖表之行政區可能與系統提供的行政區不同，以日治統計資料庫中，現 住人結婚離婚及配偶統計表，年代由明治 31 年(西元 1898 年)到大正 14 年(西元 1925 年)。但這時段行政區有所變革，明治 31 年時為三縣三廳，明治 34 年由三縣三廳，

廢縣增廳為 20 廳，明治 42 年又裁併成為 12 廳，而所有統計資料均基於行政區做 統計，在處理主題圖的過程中瞭解其行政區變革相當重要。

不同行政區單位做比較時，需要做些資料上的調整。明治 31 年行政區以辦務 署當單位，明治 34 年行政區以廳為當單位，本研究所使用的行政區為明治 34 年 之 20 廳，需要把辦務署對應至這 20 廳的區域中。在此例中可將臺灣分為臺北、

臺中、臺南、臺東與澎湖，五個大區域，見 Table 5-3 即為北區行政區對應，表左 邊為所有屬於北區的辦務署，右邊為改廳後的北區，將不同年代的行政區對應於

同樣的基準上即可做主題圖比較。明治 42 年裁廳後做了較大的變革，廳界做了一

Fig. 5-14 左圖為明治 33 年、右圖為明治 34 年五區之年末配偶數

Fig. 5-15 左圖為明治 35 年、右圖為明治 36 年廳界之年末配偶數

Chapter 6 結論與未來工作

屬性相當有參考價值。原本尚未做地理資訊標注的時，研究者若要觀察上百上千 換圖資並匯入，即可做出不同年代或區域的地理分佈面量圖。使用 HTML5 canvas 繪圖可以迅速的將主題圖產生出來，即時回饋給使用者，減少延遲所造成的困擾。

研究者以空間的方式來視覺化史料甚至觀察出其脈絡。建置此總督府抄錄契約文

需再處理以下步驟。由 GeoJSON 檔建立每一塊行政區多邊形(polygon)之編號對 應，確認每一行政區域均有獨立不重複的編號，也需處理破碎的行政區，例如澎 湖群島於圖資中包含許一百多片多邊形區域，可將這些區域合併貣來編號成為一 大行政區。接著由圖資中整理 Excel 樣版，樣版包含地名列表與其編號對應，並依 照使用者需求客製化 Excel 剖析器(parser)，讓系統可接受此 Excel 樣版。整理好地 圖圖資與其編號匯入資料庫，並完成 Excel 剖析器的設計，即可利用新的圖資製作 主題圖。

REFERENCE

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網站

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[20] The Harvard World Map Project，

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[21] Historical GIS for Germany，< http://www.hgis-germany.de/>，檢索日期 2011 年 6 月 30 日。

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[23] Google Map，< http://maps.google.com.tw/>，檢索日期 2011 年 6 月 30 日。

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[25] MarkerClusterer，

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[26] Wikipedia，

http://zh.wikipedia.org/wiki/臺灣日治時期行政區域，檢索日期 2011 年 6 月 30 日。

附錄一

缺漏字堡名 Unicode 補齊地名

大 榔西堡 大槺榔西堡

大 榔東下堡 大槺榔東下堡

大 榔東頂堡 大槺榔東頂堡

打 北堡 打猫北堡

打 西堡 打猫西堡

打 東下堡 打猫東下堡

打 東頂堡 打猫東頂堡

打 南堡 打猫南堡

南 澳 南藔澳

茅仔 堡 茅仔藔堡

蕭 堡 蕭壠堡

忠里 効忠里

羅堡 猫羅堡

東下堡 栜東下堡

東上堡 栜東上堡

荳堡 蔴荳堡

缺漏字廳名 Unicode 補齊地名

蕃薯 廳 蕃薯藔廳