A Holistic Workflow for Semi-automated Object Extraction from Large-Scale Historical Maps

Abstract

The extraction of objects from large-scale historical maps has been examined in several studies. With the aim to research urban changes over time, semi-automated and transferable holistic approaches remain to be investigated. We apply a combination of object-based image analysis and vectorization methods on three different historical maps. By further matching and georeferencing an appropriate current geodataset, we provide a concept for analyzing and comparing those valuable sources from the past. With minor adjustments, our end-to-end workflow was transferable to other large-scale maps. The findings revealed that the extraction and spatial assignment of objects, such as buildings or roads, enable the comparison of maps from different times and form a basis for further historical analysis. Performing an affine transformation between the datasets, an absolute offset of no more than 72 m was achieved. The outcomes of this paper, therefore, facilitate the daily work of urban researchers or historians. However, it should be emphasized that specific knowledge is required for the presented subjective methodology.

Die Extraktion von Objekten aus großmaßstäbigen historischen Karten ist Gegenstand zahlreicher Forschungsprojekte. Um den urbanen Wandel im Laufe der Zeit zu untersuchen, bedürfen semi-automatisierte und holistische Ansätze jedoch weiteren Untersuchungen. In dieser Arbeit werden Methoden zur objektbasierten Bildanalyse und Vektorisierung auf drei verschiedene historische Karten angewendet. Mithilfe eines anschließenden Abgleichs sowie der Georeferenzierung eines entsprechenden aktuellen Geodatensatzes stellen wir ein Konzept vor, das sowohl die Analyse als auch den Vergleich der wertvollen Informationsquellen aus der Vergangenheit erlaubt. Nur geringfügige Änderungen waren notwendig, um den ganzheitlichen Arbeitsablauf auf andere großmaßstäbige Karten zu übertragen. Unsere Ergebnisse zeigten, dass die Extraktion und räumliche Zuordnung von Objekten wie Gebäude oder Straßen einen Vergleich zwischen Karten verschiedener Zeitalter ermöglichen und somit eine Grundlage für weitere historische Analysen schaffen. Im Zuge einer affinen Transformation ergab sich eine maximale Abweichung von 72 m zwischen beiden Datensätzen. Die Ergebnisse dieser Studie erleichtern damit die tägliche Arbeit von z. B. Stadtforschern oder Historikern. Dennoch sollte berücksichtigt werden, dass die vorgestellte subjektive Methodik spezifisches Fachwissen erfordert.