ГИС как средство визуализации информации — NovaInfo 70
- Хижняк Ю.Д.
Белгородский государственный национальный исследовательский университет
Опубликовано
Раздел: Технические науки
Язык: Русский
Просмотров за месяц: 20
CC BY-NC
Аннотация
В статье рассматриваются вопросы применения геоинформационных технологий для визуализации информации, имеющей пространственную привязку.
Ключевые слова
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИИ, ГИС, ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ, КАРТЫ
Текст научной работы
В современном мире к информации предъявляется немало требований и одно из них — ее эргономичность.
Под эргономичностью понимается удобство и наглядность информации с точки зрения формы ее представления и объема. Чтобы соответствовать данному требованию, информация должна быть представлена в виде, наиболее удобном и понятном для пользователя. Один из способов такого представления — это визуализация данных, то есть их наглядное представление с использованием графиков, диаграмм, схем, таблиц, карт. Таким средством являются и геоинформационные системы.
Под геоинформационной системой (ГИС) понимается автоматизированная система, которая способна осуществлять сбор, хранение, обработку, отображение и распространение пространственно-координированных данных. С помощью геоинформационных систем преодолеваются основные недостатки обычных бумажных карт, такие как статичность и ограниченность емкости.
Веб-ГИС — ГИС в Интернет сети, при этом пользователи могут просматривать, редактировать и анализировать пространственную информацию с использованием обыкновенных браузеров. Веб-картография — это одно из направлений ГИС технологий в целом.
К задачам веб-картографии можно отнести визуализацию информации и облегчение работы с информацией, имеющей пространственный характер.
Визуализация информации — это процесс ее представления графическим способом. Задачей визуализации любых данных является осуществление поддержки человека в процессе понимания информации, ее полноценного восприятия и осмысления, производства новых знаний, а также сведения к минимуму прилагаемых усилий при решении умственных задач в сравнении с данными, которые представлены в текстовой форме.
Визуализация информации — не новая область, она известна миру уже давно. Сейчас, в эпоху стремительного развития информационных технологий и роста объема информации, визуализация информации является одним из эффективных способов ее представления и обработки. Процесс понимания и анализа больших потоков информации — неотъемлемый компонент жизнедеятельности человека. Простота изложения информации и удобство формы ее представления являются важными условиями для успешного и точного ее понимания.
Процесс визуального представления информации делится на два этапа:
- Информация кодируется посредством ее преобразования в визуальный формат с помощью различных средств визуализации, при этом используются различные визуальные атрибуты, характеризующие исходный объект, такие как форма, размер, расположение, цвет;
- Информация декодируется, при этом происходит преобразование мозгом человека визуальных свойств объекта в ментальный образ, а также сопоставление внутренних шаблонов, которые были получены в процессе восприятия, со знаниями, хранящимися в долговременной памяти человека, и последующая интерпретация изображения.
Визуализация информации и упрощение ее понимания человеком — одна из целей компьютерной обработки картографических данных.
В настоящее время любой пользователь может создавать, публиковать и использовать собственные карты. Рассмотрим три вида средств, которые позволяют создавать собственные карты. Их характеристики представлены в таблице 1.
Критерии для сравнения | Гео-браузеры | Настольные ГИС приложения | Веб-сервисы |
Необходимость установки | Да | Да | Нет |
Возможность публикации данных | Ограничена | Не ограничена | Ограничена |
Функциональные возможности | Ограничены | Широкие возможности | Ограничены |
Интерфейс | Простой | Средний или сложный | Зависит от выполняемых задач |
Примеры программных продуктов | Google Earth, Microsoft Virtual Earth, ArcGIS Explorer | MapInfo, ArcGIS, GRASS GIS, gvSIG, Quantum GIS | Google Maps, Яндекс.Карты, 2GIS, OpenStreetMap |
Условия использования | Бесплатное лицензионное ПО | MapInfo, ArcGIS -платное лицензионное ПО, GRASS GIS, gvSIG, Quantum GIS — открытое ПО | Google Maps, Яндекс. |
Карты, 2GIS — бесплатны для использования с ограничениями, OpenStreetMap — свободный сервисВ настоящее время популярные картографические сервисы, например, Google Maps, Яндекс.Карты и другие, предоставляют разработчикам API, с помощью которого можно создавать собственные карты и их на сторонние сайты. API (Application Programming Interface — интерфейс программирования приложений) представляет собой набор средств, позволяющих получить доступ к какому-либо сервису и запросить у него данные. Разработчик может воспользоваться им для получения доступа к функционалу программы, библиотеки, модуля.
Карты пользуются большим спросом в качестве средств визуализации информации. Например, их используют на своих сайтах многие компании с целью обозначить свое местоположение (рисунок 1), информацию о событиях или другую географически привязанную информацию. Такое представление информации является более понятным и информативным для пользователя, чем обычная текстовая информация.
Примером более сложного проекта, реализованного с помощью API картографического сервиса, может служить калькулятор стоимости грузоперевозок на сайте транспортной компании «Автоспецтранс», представленный на рисунке 2.
Рисунок 2. Калькулятор стоимости грузоперевозки на основе Яндекс.Карт на сайте транспортной компанииМногие исследования доказывают, что визуальная информация воспринимается человеком быстрее и эффективнее, нежели другие виды информации. Она позволяет акцентировать внимание человека на определенных аспектах, анализировать большой набор данных со сложной структурой, обеспечивает однозначность и ясность выводимых данных, а также их эстетическую привлекательность. Существует тенденция, согласно которой происходит постепенное смещение от вербального восприятия информации к визуальному: зрительные образы имеют такое влияние, что люди становятся все менее способны к восприятию печатного слова, не могут сосредоточить свое внимание на вербальном тексте в течение длительного периода времени.
Поэтому сфера визуализации информации постоянно развивается, находятся все новые способы ее применения в отдельных отраслях бизнеса.
Читайте также
Список литературы
- Апанович, З.В. Методы визуализации информации – наукоёмкое направление современных ИТ [Текст]/ З. В. Апанович// Компьютерные инструменты в образовании. – 2012. – №2. – 44-51 с.
- Емельянова, Г. ГИС сегодня: тенденции, обзор [Электронный ресурс] /Г. Емельянова // isiCAD. Все о САПР и PLM: сборник статей. – Электрон. текстовые дан. – 2012. – Режим доступа: http://isicad.ru/ru/digest/isicad.ru_articles_11_2012.pdf, свободный.
- Кадочников, А.А. Организация и визуализация данных наблюдений с помощью картографических веб-сервисов [Текст]/ А.А. Кадочников // Устойчивое развитие территорий: картографо-геоинформационное обеспечение. – 2014. – С. 188 -196.
- Котов, М.М. Геоинформационные системы: новая эра [Текст] / М.
М. Котов. – Москва: Европа, 2014. – 204 с. - Овсянников, М.С. Визуализация геоданных на карте [Текст]/ М.С. Овсянников, А.В. Седов, Т.Н. Ковырялова// Сборник материалов седьмой региональной научно-практической конференции молодых учёных, аспирантов и студентов. Международная академия бизнеса и новых технологий (МУБиНТ). – 2016. – 111-116 с.
Цитировать
Хижняк, Ю.Д. ГИС как средство визуализации информации / Ю.Д. Хижняк. — Текст : электронный // NovaInfo, 2017. — № 70. — С. 46-50. — URL: https://novainfo.ru/article/13857 (дата обращения: 07.03.2023).
Поделиться
Научно-образовательный портал ТУСУР | Геоинформационные системы: Учебное пособие / Жуковский О. И. — 2014. 130 с.
Учебное пособие
Учебное пособие представляет современные методы и средства, используемые в сфере создания и использования геоинформационных систем. В пособии изложены основы теории геоинформационных систем, включающие основы цифровой картографии, модели пространственных данных, методы и алгоритмы сбора, хранения, визуализации и анализа пространственных данных.
Рассматриваются широко распространенные ГИС и методы и средства создания ГИС-приложений. Представлены основные понятия стандартизации и защиты информации в ГИС.
Кафедра автоматизации обработки информации
Автор: Жуковский О. И.
Год издания: 2014
Количество страниц: 130
Скачиваний: 355
УДК: 91:004(075.8)
Оглавление (содержание)
Введение
1 Геоинформационные системы
2 Основы цифровой картографии
3 Модели пространственных данных
4 Визуализация пространственных данных
5 Пространственный анализ данных в ГИС
6 Программное обеспечение ГИС
7 Стандартизация и защита информации в ГИС
Заключение
Литература
Глоссарий
Пособие используется для изучения 31 дисциплины
Геоинформационные системы
09.
03.04 Программная инженерия (Индустриальная разработка программных продуктов) Очная форма обучения, план набора 2015 г.
Геоинформационные системы
05.03.06 Экология и природопользование (Экология и природопользование) Очная форма обучения, план набора 2013 г. План в архиве
Базовые информационные технологии и процессы
09.03.04 Программная инженерия (Индустриальная разработка программных продуктов) Очная форма обучения, план набора 2021 г.
Базовые информационные технологии и процессы
09.03.04 Программная инженерия (Индустриальная разработка программных продуктов) 
Информационные технологии в управлении
38.03.04 Государственное и муниципальное управление (Административное и территориальное управление) Очная форма обучения, план набора 2015 г. План в архиве
Геоинформационные системы
09.03.04 Программная инженерия (Индустриальная разработка программных продуктов)
Информационные технологии в управлении
38.03.04 Государственное и муниципальное управление (Административное и территориальное управление) Заочная форма обучения, план набора 2016 г.
Информатика. ГИС в экологии и природопользовании
05.
Базовые информационные технологии и процессы
38.03.05 Бизнес-информатика (ИТ-предпринимательство) Очная форма обучения, план набора 2020 г.
Информационные технологии в управлении
38.03.04 Государственное и муниципальное управление (Административное и территориальное управление) Очная форма обучения, план набора 2016 г.
Геоинформационные системы и технологии
01.04.02 Прикладная математика и информатика (Компьютерное моделирование в задачах экологии и техносферной безопасности) Очная форма обучения, план набора 2019 г.
Информационные технологии в управлении
38.03.04 Государственное и муниципальное управление (Административное и территориальное управление) Очная форма обучения, план набора 2020 г.
Геоинформационные системы и технологии
01.04.02 Прикладная математика и информатика (Компьютерное моделирование в задачах экологии и техносферной безопасности) Очная форма обучения, план набора 2021 г.
Информационные технологии в управлении
38.03.04 Государственное и муниципальное управление (Государственное и муниципальное управление) Очная форма обучения, план набора 2013 г. План в архиве
Информационные технологии в управлении
38.
03.04 Государственное и муниципальное управление (Административное и территориальное управление) Заочная форма обучения, план набора 2020 г.
Геоинформационные системы и технологии
20.04.01 Техносферная безопасность (Системы управления техносферной безопасностью) Очная форма обучения, план набора 2023 г.
Геоинформационные системы
09.03.04 Программная инженерия (Программная инженерия) Заочная форма обучения, план набора 2012 г. План в архиве
Информационные технологии и анализ данных
38.03.05 Бизнес-информатика (ИТ-предпринимательство) Очная форма обучения, план набора 2018 г.
Информационные технологии в управлении
38.
Геоинформационные системы
09.03.04 Программная инженерия (Программная инженерия) Очная форма обучения, план набора 2013 г. План в архиве
Информационные технологии в управлении
38.03.04 Государственное и муниципальное управление (Административное и территориальное управление)
Информационные технологии в управлении
38.03.04 Государственное и муниципальное управление (Административное и территориальное управление) Очная форма обучения, план набора 2018 г.
Геоинформационные системы
09.03.04 Программная инженерия (Индустриальная разработка программных продуктов) Очная форма обучения, план набора 2018 г.
Базовые информационные технологии и процессы
09.03.04 Программная инженерия (Индустриальная разработка программных продуктов) Очная форма обучения, план набора 2019 г.
Информационные технологии в управлении
38.03.04 Государственное и муниципальное управление (Государственное и муниципальное управление) Очная форма обучения, план набора 2014 г. План в архиве
Геоинформационные системы
09.03.
04 Программная инженерия (Проектирование и разработка программных продуктов) Заочная форма обучения, план набора 2014 г. План в архиве
Информационные технологии и анализ данных
38.03.05 Бизнес-информатика (ИТ-предпринимательство) Очная форма обучения, план набора 2016 г. План в архиве
Геоинформационные системы
09.03.04 Программная инженерия (Индустриальная разработка программных продуктов) Заочная форма обучения, план набора 2018 г.
Информационные технологии и анализ данных
38.03.05 Бизнес-информатика (ИТ-предпринимательство) Очная форма обучения, план набора 2015 г. План в архиве
Базовые информационные технологии и процессы
38.
03.05 Бизнес-информатика (ИТ-предпринимательство) Очная форма обучения, план набора 2021 г.
Геоинформационные системы
09.03.04 Программная инженерия (Индустриальная разработка программных продуктов) Очная форма обучения, план набора 2016 г. План в архиве
Похожие пособия
Голографические фотонные структуры в наноструктурированных материалах.: Учебное пособие / Шарангович С. Н. — 2022. 119 с.
Голографические фотонные структуры в наноструктурированных материалах: Учебное методическое пособие по практическим занятиям и самостоятельной работе / Шарангович С. Н. — 2022. 46 с.
Голографические фотонные структуры в наноструктурированных материалах: Учебное методическое пособие по практическим занятиям и самостоятельной работе / Шарангович С.
Н. — 2018. 55 с.Компьютерная геометрия и графика: Учебное пособие / Буймов Б. А. — 2012. 108 с.
Оптические и акустооптические системы обработки информации: Учебное пособие / Башкиров А. И. — 2012. 100 с.
12 Методы визуализации геопространственных данных на карте
Картографирование или картография — это визуализация геопространственных данных. Это искусство в том смысле, что оно стремится представлять данные в форме, которая может быть легче понята и интерпретирована нетехнической аудиторией. Но это также и наука, чтобы убедиться, что визуальные эффекты точно соответствуют данным, на которых они основаны.
Независимо от того, получаете ли вы данные из SafeGraph или из собственного исследования, гораздо эффективнее, когда они наносятся на карту для более точного описания местоположений, к которым они относятся.
Но карты, как и многое другое, не одинаковы. Основываясь на своих преимуществах и ограничениях, некоторые стили карт лучше представляют определенные типы информации, чем другие.
Поэтому, чтобы помочь вам выбрать правильную карту для данных, которые вы хотите проиллюстрировать, мы составили список из 12 распространенных методов визуализации геопространственных данных.
То, как вы представляете полученные геопространственные данные, может повлиять на выводы, которые вы сделаете из них. Поэтому важно выбрать такой стиль отображения, который позволит вам (или вашим клиентам) осмыслить информацию так, как это лучше всего соответствует вашим потребностям.
Чтобы продемонстрировать, вот 12 примеров картографических стратегий с пояснениями относительно их сильных и слабых сторон и лучших вариантов использования.
1. Карта точек
Карта точек — это один из самых простых способов визуализации геопространственных данных. По сути, вы размещаете точку в любом месте на карте, которое соответствует переменной, которую вы пытаетесь измерить (например, здание, например, больница).
Это полезно для отображения закономерностей распределения и плотности вещей, но требует точного сбора или геокодирования данных о местоположении, чтобы можно было точно определить каждое местоположение на карте.
Точечный метод трудно использовать с крупномасштабными картами, так как точки могут перекрывать друг друга при определенных уровнях масштабирования.
2. Карта пропорциональных символов
Это разновидность точечной карты. Он использует круг или другую форму для представления данных в определенном месте. Однако в зависимости от размера и/или цвета точки ее можно использовать для одновременного представления нескольких других переменных (например, населения и/или среднего возраста).
Благодаря этому пропорциональные карты символов хорошо передают несколько типов информации одновременно. Однако они по-прежнему могут страдать от той же проблемы, что и точечные карты: попытка втиснуть слишком много точек данных на крупномасштабную карту, особенно в небольших географических областях, может привести к перекрытию.
3. Карта кластеров
(Источник изображения: Esri ArcGIS)
Это пропорциональная карта символов с изюминкой. Он имеет аналогичную концепцию использования точек разных размеров и цветов для одновременного представления нескольких типов данных в одном месте.
Однако эти более крупные точки служат заменой для более мелких точек, которые становятся видимыми при увеличении масштаба карты. Это решает основную проблему переполненности точечных карт, но требует специальных инструментов визуализации геопространственных данных, таких как программное обеспечение ГИС.
4. Картограмма
Картограмма — еще один распространенный тип карт. Это делается путем разделения отображаемой области, например, по географическим или политическим границам, а затем заполнения каждого полученного раздела другим цветом или оттенком. Каждый цвет или оттенок представляет собой другую переменную и/или другое значение или диапазон для одной переменной. Это делает картографические карты полезными для визуализации кластеров данных в географической области с сохранением контекста региональных границ.
Будьте осторожны, используя этот стиль с областями, где регионы заметно отличаются по размеру, так как размер региона может не обязательно иметь какое-либо отношение к приписанным к нему данным.
Например, на карте Соединенных Штатов внимание обычно привлекают штаты с большей территорией, такие как Калифорния и Техас. Однако на карте в стиле картограммы они могут не иметь высокой концентрации измеряемой переменной или иметь признаки, важные для конкретной формы анализа, по сравнению с небольшими штатами, такими как Мэриленд, Делавэр или Род-Айленд. Если вы пытаетесь указать на что-то в небольшой области, что может быть затмевано большими областями, вам может потребоваться включить карту-врезку, чтобы убедиться, что цвет вызывается.
5. Картограмма
(Источник изображения: Esri ArcGIS)
Этот вариант картограммы представляет собой гибрид карты и диаграммы. Он включает в себя взятие карты суши географического региона и ее разделение на сегменты таким образом, чтобы размеры и/или расстояния были пропорциональны значениям измеряемой переменной. Затем каждому сегменту присваивается другой цвет или оттенок, чтобы связать его с соответствующим значением. Таким образом, данные более прямо соотносятся с территорией, к которой они относятся.
Однако попытка согласовать пропорции размеров и расстояний с фактической площадью суши региона часто приводит к искажениям, которые могут затруднить распознавание того, какое место на самом деле представляет карта-картограмма. По этой причине может быть полезно включить карту земельного участка рядом с картограммой для справки.
6. Шестиугольная биннинговая карта
Источник изображения: Mapbox
Шестиугольные биновые карты — это еще один вариант картограммы, который делит географическую область на сетку, состоящую из правильных шестиугольников и производных фигур. Это легко создает непрерывную форму, при этом покрывая площадь земли с точностью. Затем каждой ячейке в сетке присваивается цвет или оттенок, представляющий значение переменной, как в обычной картограмме.
Этот тип визуализации геопространственных данных обеспечивает хороший баланс точного отображения набора точек данных без потери точности за счет преобразования дискретных данных в непрерывные данные.
Однако масштабирование вверх или вниз без объединения или разделения ячеек может быть затруднено.
7. Тепловая карта
Тепловая карта чем-то похожа на картограмму в том, что она использует цвета или оттенки для представления различных значений или диапазонов значений. Однако он представляет эти значения и диапазоны как непрерывный спектр, а не как отдельные ячейки, ограниченные географическими или политическими границами.
Таким образом, тепловая карта полезна для более точной визуализации закономерностей высоких («горячих точек») и низких концентраций переменной. Однако это может происходить за счет точности, поскольку часто требуется преобразование дискретных точек данных в непрерывный спектр с помощью алгоритмов.
8. Топографическая карта
(Источник изображения: Геологическая служба США)
Топографическая карта — еще одна довольно стандартная форма карты геопространственных данных. Часто топографические карты используются для представления физических особенностей суши, разбросанных по территории.
К ним относятся возвышения местности (особенно горы, вулканы и другие высокие ориентиры) и речные системы. Они также могут включать искусственные объекты, такие как дороги, железные дороги или другие транспортные сети.
9. Карта потоков
Карты потоков, также известные как карты «пути», представляют собой более специализированные версии линейных карт. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на физических характеристиках земли, они используются для представления движения вещей по земле во времени. К ним могут относиться мигрирующие люди или животные, ресурсы и другие товары для торговли, движение транспортных средств и погодные условия (особенно сильные штормы, такие как ураганы). Обычно они строятся в виде наборов или пар исходных и целевых точек данных.
10. Карта пауков
(Источник изображения: Esri ArcGIS)
Карта пауков — это разновидность карты потока. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на дискретных парах исходных и целевых точек данных, карта паука рассматривает отношения между исходными точками и несколькими точками назначения, некоторые из которых могут быть общими.
Примером карты-паука может быть карта маршрутов автобусов, трамваев, метро, поездов или других видов транспорта, которые имеют ряд заранее определенных остановок между несколькими транспортными средствами. Вы также можете использовать карту пауков, чтобы показать, как часто транспортные средства для совместного использования, такие как велосипеды или скутеры, забираются с определенных парковочных станций и высаживаются на других.
11. Карта пространственно-временного распределения
(Источник изображения: Towards Data Science)
Это усовершенствованная форма отображения геопространственных данных, которая сочетает в себе точность точечной карты с динамизмом карты потока. Он стремится точно определить местоположение объектов в любой момент времени по мере их движения. Естественно, это возможно только с помощью программного обеспечения ГИС и других форм нестатического картографирования. Чаще всего этот тип карты используется для отслеживания местоположения транспортных средств или мобильных устройств с помощью глобальных систем позиционирования.
12. Карта распределения пространства данных
(Источник изображения: На пути к науке о данных)
Это еще один вариант карты потока, цель которого не только представить движение вещей во времени, но и то, как изменяются переменные, зависящие от этого движения. через некоторое время.
Вернемся к примеру с представлением системы метро с помощью карты пауков. Вы можете превратить это в карту распределения пространства данных, отобразив, сколько людей находится в конкретном поезде, когда он движется между станциями. Вы даже можете отображать эту переменную несколько раз в день, чтобы получить представление о том, когда и где метро наиболее загружено и может потребоваться дополнительный дежурный персонал.
Надеюсь, теперь вы лучше понимаете способы представления геопространственных данных, а также сценарии, в которых одни методы могут быть более подходящими, чем другие. Но прежде чем визуализировать какие-либо данные, их необходимо сначала собрать. Если вы не очень заинтересованы в необходимой беготне и потенциальных проблемах с точностью, которые возникают при сборе данных о точках интереса вручную, SafeGraph покроет все ваши потребности в данных о местоположении.
Если вы готовы узнать больше, ознакомьтесь со следующей главой «Проблемы интеграции геопространственных данных». Если вы хотите вернуться к основам аналитики, ознакомьтесь со статьей «Аналитика геопространственных данных — что это такое, преимущества и основные варианты использования», которая научит вас всему, что вам нужно знать по этой теме.
7 методов визуализации геопространственных данных — Atlan
Разве не все мы в раннем детстве были очарованы тем, как карты могут перенести нас на далекие континенты, страны, реки, горы и океаны? То, как мы видим мир сегодня, во многом сформировано изображениями физических и политических карт, которые мы изучали в наших школьных атласах. В эпоху взрывного роста данных генерируются и компилируются гигантские наборы данных. Визуализация геопространственных данных помогает нам сообщить, как различные переменные соотносятся с географическим местоположением, путем наложения этих переменных на карты.
На протяжении веков карты использовались для визуализации огромного количества информации в естественных и гуманитарных науках.
«Вехи истории визуализации данных» (составлены Майклом Френдли и Дэниелом Дж. Денисом, Йоркский университет в Канаде) предполагает, что геопространственная визуализация существует с 17 века. Например, «Новая и правильная карта » Эдмунда Галлея, показывающая вариации компаса (1701) [слева] была первой картой, на которой были показаны линии одинакового магнитного склонения. В 1826 году Шарль Дюпен опубликовал тематическую карту Франции [справа], показывающую уровни неграмотности с использованием оттенков от белого до черного. Фактически, это первый известный экземпляр хлороплетной карты.
В этой статье мы рассмотрим 7 интересных, но простых методов визуализации геопространственных данных, которые помогут вам лучше визуализировать ваши данные.
1.
Карта хлороплетовКарты хлороплетов представляют данные с использованием разных цветов или шаблонов затенения для разных регионов. Каждый цвет или шаблон затенения соответствует другому значению или диапазону значений, которые может принимать переменная.
В этой хлороплетной визуализации стран мира есть 8 цветов, каждый из которых представляет различный процент женщин, участвующих в рабочей силе. Белые регионы, помеченные как «NA», представляют регионы, по которым данные недоступны.
Карты Chloropleth отлично подходят для интуитивной визуализации географических кластеров или скоплений данных. Однако хлороплет может ввести в заблуждение, если размер региона затмевает его цвет. Большие регионы, естественно, привлекают внимание, поэтому большие районы могут иметь чрезмерное значение на карте хлороплетов, в то время как маленькие регионы остаются незамеченными.
2. Тепловая карта
Тепловые карты полезны, когда вам нужно представить большие наборы непрерывных данных на карте с использованием цветового спектра (обычно красный-синий или красный-зеленый).
Тепловая карта отличается от хлороплетной карты тем, что цвета на тепловой карте не соответствуют географическим границам.
На этой карте Индии показано среднегодовое количество осадков с использованием различных оттенков синего. Чем темнее оттенок синего, тем больше осадков.
Тепловые карты полезны для выявления закономерностей, особенно «горячих точек» или областей с высокой концентрацией переменной. Однако тепловые карты следует использовать с осторожностью, чтобы сохранить точность данных. Построение тепловых карт обычно включает использование алгоритмической логики экстраполяции для создания непрерывной заливки цветом, часто потому, что наборы данных являются дискретными. Поэтому данные в любой конкретной точке не могут быть достоверными на 100%.
3. Шестиугольное бинирование
Шестиугольное бинирование — это метод визуализации данных, при котором вы можете создать сетку на карте с правильными шестиугольниками. После создания сетки карту можно раскрасить или заштриховать, как обычную картограмму.
На этой карте представлены изменения, которые произошли в отдельных округах (каждый округ представлен шестиугольником) по сравнению с результатами всеобщих выборов в ООН 2005 г. до результатов выборов 2010 г.
Создание шестиугольных сеток полезно при наличии большого количества детальных данных точки, но вы не хотите идти на компромисс с точностью, используя методы экстраполяции данных. Шестиугольник является предпочтительной формой, поскольку он близок к кругу, но, в отличие от круга, вы можете формировать непрерывные сетки с помощью шестиугольников. Однако становится трудно увеличивать или уменьшать визуализацию путем разделения шестиугольников или их объединения.
4. Точечная карта
Точечная карта (также называемая картой распределения точек или картой плотности точек) использует точку для обозначения наличия переменной. Точечные карты по сути являются диаграммами рассеяния на карте и полезны для отображения пространственных закономерностей.
Это точечная карта мира, показывающая почти 700 000 статей Википедии с геотегами, каждая из которых отмечена желтой точкой.
Точечная карта дает точное представление значения переменной в конкретных местах на карте. Чтобы обеспечить точность определения местоположения, важно точно геокодировать данные в процессе сбора данных.
5. Карта кластеров
Карты кластеров помогают представить плотные карманы точек данных с помощью одной точки. Каждый кластер имеет относительный размер или помечен количеством точек, которые были сгруппированы вместе.
Эта карта содержит кластеры (каждый кластер представляет одну деревню) разных цветов и размеров, чтобы показать количество домохозяйств в Виджаяваде. Мобильный инструмент сбора данных Collect был развернут для сбора первичных данных на уровне домохозяйств, а затем для создания этой интерактивной кластерной карты с детализацией для просмотра сведений на уровне домохозяйств на карте.
Кластеры идеально подходят для интерактивных карт, где пользователь может детализировать данные, чтобы увидеть отдельные точки данных, содержащиеся в кластере.
Кластерные карты помогают уменьшить беспорядок, когда есть много перекрывающихся точек данных в небольшой географии.
6. Пузырьковая карта
Пузырьковые карты помогают представить две переменные — одну за счет изменения размера кружка и одну за счет изменения цвета — одновременно в одной визуализации.
На этой карте Африки размер каждого кружка соответствует числу рождений в соответствующей стране в 2010–2015 годах. Чем больше пузырь, тем больше число рождений. С другой стороны, цвет кружка представляет средний возраст рождения детей в стране. Чем темнее оттенок красного, тем выше средний возраст при рождении ребенка. Беглый взгляд показывает, что пузырьки либо большого размера и светло-красного цвета, либо маленькие по размеру и темно-красного цвета. Это указывает на отрицательную корреляцию между средним возрастом при рождении и числом рождений.
Карты пузырьков помогают зрителям понять сразу три параметра с помощью расположения, размера и цвета пузырьков.
Однако вы должны быть осторожны при создании пузырьковых карт, содержащих множество небольших географических регионов, чтобы избежать переполнения пузырьков.
7. Карта картограммы
В картограмме переменная отображения отображается в виде диаграммы. Переменная отображения часто заменяет площадь суши или расстояние на карте, из-за чего карта искажается пропорционально переменной отображения.
Карты проекта социальной картограммы Индии, например, содержат карты-картограммы, представляющие население Индии для различных кастовых групп.
Картограмма преодолевает ограничения других форм геопространственной визуализации, поскольку представляет картографическую переменную относительно соответствующей географической области. Однако картограммы следует использовать с осторожностью, потому что знание фактической площади суши необходимо читателю, чтобы понять искаженную версию, показанную на картограмме. Хорошей практикой является демонстрация фактической карты перед вводом картограммы.
